对于航空器而言,航空发动机是整个航空器的心脏,其工作状况的是否健康直接影响到航空器的安全可靠运行和人的生命财产安全。因为航空发动机本身拥有复杂的机械结构,并且工作环境又非常恶劣,所以航空发动机是一个故障高发的系统。如何在故障发生之前或发生早期,能够及时、正确地对航空发动机各种异常状态做出诊断,预防或消除故障,对系统的运行进行必要的指导,对于提高系统运行的可靠性、安全性和有效性,把故障损失降低到最低水平是十分必要的,具有重要的科学意义和较高的社会价值。本文针对航空发动机发生执行器故障的情况,分别设计了基于航空发动机线性模型和非线性模型的执行器故障诊断与隔离方法,主要工作如下:首先,在航空发动机整体结构的基础上建立了各部件级非线性模型,在航空发动机的稳定运行点处,采用合理的线性化方法对非线性模型进行线性化处理,从而得到航空发动机在稳定点处的小扰动线性化数学模型。其次,基于线性系统的结构分解法,将航空发动机的线性模型转换到特殊坐标形式下,设计自适应鲁棒观测器的结构,保证残差信号在外界干扰情况下的鲁棒性。对传统自适应观测器进行结构上的改进处理,进而设计了快速的故障诊断观测器,加快执行器故障估计的速度。将构造的自适应鲁棒观测器转换到正常的坐标系形式下,进行仿真验证。再次,针对航空发动机发生多种故障的故障隔离问题,在多模型方法的基础上,建立故障观测器组,利用Lyapunov分析方法得到合理的故障判断机制。选择合适的故障模型集,通过仿真验证了所设计故障诊断与隔离方法的有效性。最后,考虑到同时发生两种或者两种以上执行器故障时的故障分离问题,对于一种多输入多输出的非线性系统设计了一种新颖的自适应观测器结构,并将设计的故障观测器应用到航空发动机执行器的故障诊断与隔离。这种方法的优点是可以保证残差信号只对受监控故障有响应,而不被不受监控的故障影响。