航空发动机主燃油泵作为航空发动机燃油系统的核心部件之一,其能否正常工作将直接影响到飞机的飞行安全。由于主燃油泵长期处于高压、高温等恶劣的工作环境中,使得主燃油泵极易发生故障且寿命较短。因此,如何准确监测识别出航空发动机关键部件主燃油泵所处的不同故障模式,对确保飞机飞行安全以及降低维修成本起关键作用,具有重要的军事与经济价值。本文以某型航空发动机关键部件—主燃油泵为具体研究对象,对其在飞行过程中遇到的典型故障进行了故障监测技术研究。首先在某型真实航空发动机试验平台上,经长期试验,获取了航空发动机不同健康状态众多参数的原始数据。并对其进行预处理,进行主燃油泵数据有效性方法的研究,获取可以表征主燃油泵健康状态的特征参数。经综合分析后,将航空发动机主燃油泵健康状态分为正常工作状态、主燃油泵轴承损伤故障、主燃油泵调节器故障,以及当油门杆由慢车状态推至中间状态时航空发动机主燃油泵出现排气温度和转速超出限制值现象的故障这四种故障。最后,分别构建了基于SVM、基于ELM和基于KELM的故障诊断模型,并采用所构建的诊断模型对主燃油泵进行故障识别技术研究。研究结果表明,基于SVM故障诊断模型的准确率为87.5%,基于ELM故障诊断准确率为92.5%,KELM故障诊断的准确率为97.5%,因此本文所设计的状态监测算法可以对航空发动机主燃油泵的故障模式进行较好的故障诊断,均达到了预期的研究目标。