故障诊断是指系统在一定工作环境下，查明导致系统某种功能失调的原因或性质，判断劣化状态发生的部位或部件，以及预测状态劣化的发展趋势等。航空发动机故障诊断一般可分为机械故障与气路故障。与机械故障相比，气路故障的诊断难度较大且难以深入研究。本文主要应用遗传算法对基于概率因果网络的气路故障模型进行诊断。主要工作如下： (1)论文综述了航空发动机故障诊断的发展现状，并对几种现有的航空发动机故障诊断方法进行概述。 (2)为了达到对故障模式进行全面并行搜索的目的，本文采用遗传算法作为解决故障诊断问题的方法。论文介绍了遗传算法的基本理论和特点，以及与其它搜索方法相比较所体现出来的优势。为了简单便捷地使用遗传算法，论文还对MATLAB中的遗传算法工具箱的特点和使用方法进行了介绍。 (3)本文所应用的是基于概率因果网络的故障诊断模型，论文对该模型进行了理论知识的介绍，并且提出将故障方程诊断方法中的故障系数与该模型相结合，并且给出了一定的解释。 (4)在应用遗传算法对各个故障模式进行搜索的基础上，论文对所有故障模式进行简化分类，减少了故障模式的数量，提高算法的搜索速度，取得了较好的效果。最后，论文对这种应用遗传算法的故障诊断方法进行总结，并且提出展望。 基于遗传算法的航空发动机气路故障诊断方法在国内外还不是很完善，此方法对于遗传算法在航空发动机故障诊断中的应用也是一个有益的补充。