振动信号是航空发动机健康检测与故障诊断的重要依据。而实际采集的振动信号中,均是由传动系统等不同的激振源所激起的振动信号混叠,同时还包含了测量噪声以及其他干扰。本文采用盲源分离方法,将振动信号按照不同的激振源进行分离,对提高发动机的持久性和可靠性以及对保证飞行安全具有重要的意义。本文详细探讨了盲源分离方法,该方法可以将混合信号分离为单一的振动源信号,最大程度地凸显所测发动机及部件故障相对应的特征信息,大大提高了对双转子航空发动机振动信号分离及振动源识别的准确性。在此基础之上,深入研究了基于峭度的盲源分离开关算法,并应用该算法对仿真信号进行分离,判断分离后的信号与仿真信号的一致性,验证了该算法的可行性。针对传统FFT算法对双转子航空发动机混叠信号的分离存在的一些不足,本文将基于峭度的盲源分离开关算法与FFT分离方法相结合,成功分离了转子试验台的模拟故障振动信号。此外,本文还将该方法应用于航空发动机实测振动信号的盲源分离中,建立了某型双转子航空发动机振动信号的盲源分离计算模型。将实测信号予以分离,提取了高、低压转子的振动特征,取得了很好的效果,从而为双转子发动机振动监测与故障诊断提供了一种可行的信号处理方法。