在航空发动机状态监测领域,尾喷流中的异常颗粒物作为发动机气路早期故障的直接产物,实现其参数测量对于评估发动机气路损伤程度、建立性能退化预测机制等方面具有重要意义。尽管目前已有多种先进的测量手段,如激光多普勒、粒子图像测速以及数字全息技术等,但受测量精度、测试效率、环境要求等因素限制而无法直接应用于工业现场。为此,本文利用高速摄像技术开展航空发动机尾喷流中颗粒物的运动参数测量研究。分析了航空发动机尾喷流中颗粒物的高速成像过程,构建了高速摄像系统的几何成像模型,并进一步阐述了非线性模型下系统内部和畸变参数的标定原理,同时讨论了颗粒物高速成像的基本性能参数。提出了航空发动机尾喷流中不同密度分布颗粒群的运动参数检测算法。针对稀疏颗粒群,通过颗粒识别与定位、特征匹配、速度检测过程实现其运动速度检测,同时根据特征匹配结果及插值获得其运动轨迹;而对于密集颗粒群,利用区域离散、灰度分布互相关匹配、峰值锁定等过程检测其速度,并通过欧拉法描述流线来表征其运动轨迹。构建了基于模拟航空发动机尾喷流实验平台的高速燃烧场颗粒物参数测量系统,并以石墨和高纯铁颗粒为对象开展了高速燃烧场中颗粒物图像采集实验。同时为对比颗粒物运动速度测量的准确性,搭建了高速燃烧场粒子图像测速系统,获得了示踪粒子布撒均匀的燃烧场图像。验证了检测算法用于高速燃烧场中颗粒物参数测量的可行性,基于颗粒图像的预处理过程,对多工况下的石墨和高纯铁颗粒图像开展了参数检测,并进一步与燃烧场速度对比,结果表明,所提算法较为准确地获得了其运动速度及轨迹。设计了高速燃烧场中颗粒物运动参数测量软件,实现了参数更为快速及高效的测量。由此,证明了高速摄像技术结合图像处理技术适用于类似尾喷流等高速燃烧场中颗粒物的运动参数测量。