航空发动机,作为飞机的心脏,在保证飞机性能与飞行安全方面有着重要的意义。但是,航空发动机又存在结构复杂、强非线性的特点,采用机理建模的方法对航空发动机进行建模、控制和故障诊断非常困难。本文提出采用系统辨识的方法对航空发动机进行模型建立和故障诊断,可以有效地避免复杂的组成结构和工作机理,这种算法拥有实际的意义。本文提出的多阶段最小二乘闭环辨识算法可以利用检测得到的输入输出数据对航空发动机的SISO系统和MIMO系统进行参数辨识,得到航空发动机闭环系统的时延参数、系统模型参数和反馈通道的参数。算法的过程主要分为三个阶段：首先通过行列式比定阶法估计出系统的时延参数,然后通过递推增广最小二乘算法估计得到辅助模型的参数和噪声模型的参数,最后通过得到的辅助模型参数计算得到模型系统参数和未知反馈通道的参数值。基于上述的多阶段最小二乘闭环辨识算法,本文进一步研究了航空发动机燃油机构的故障诊断问题。着重考虑了三类故障：压气机发生结垢和磨损；尾喷口发生阻塞或结构改变；喷油过程中发生雾化不稳定或燃油流量变化。本文分别对SISO和MIMO的双轴涡扇航空发动机燃油机构系统,详细说明了多阶段最小二乘闭环系统辨识和故障诊断的原理和步骤。其中MIMO系统还考虑采用子模型分解的方法来简化辨识模型。最后,针对故障诊断过程中出现的遗忘因子选择、故障与干扰的辨别等问题进行详细讨论,通过算例,实现了航空发动机燃油机构的故障诊断,证明了所给出的多阶段最小二乘闭环辨识算法的有效性。