由于飞机涡扇发动机是旋转动力机械，早期故障振动信号具有周期性的特点，可将多重自相关用于检测微弱周期性振动信号。针对某型航空发动机空中停车前的早期故障振动信号，通过多重自相关运算，再对信号进行频谱分析，就能准确检测出淹没于强噪声中的微弱周期性信号的频率信息和幅值信息。多重自相关检测方法能够从复杂的航空发动机振动信号中提取出早期的微弱故障信号，从而对早期故障进行有效的分析。

航空发动机振动信号往往所含成分复杂、有用成分十分微弱,信噪比低,这大大限制了已有诊断方法在早期诊断中的应用。将盲信号处理方法引入到航空发动机振动信号分析,根据振动信号的特征,采取合适的预处理手段,然后应用FastICA算法进行信号的分离研究,结果验证了盲处理方法的有效性,可以应用于航空发动机振动信号处理和故障诊断领域。