航空发动机轴承在高温、高压、高转速等恶劣条件下运行,机动工况较多,因而故障模式复杂,背景噪声强烈,难以及时有效地诊断。针对上述问题,提出基于稀疏分解的逐级匹配形态分析(Stagewise matching morphological component analysis,SMMCA)方法。稀疏分解是一种在超完备字典上对信号进行分解,并通过优化重构算法求解信号最稀疏表达的信号处理方法。逐级匹配形态分析基于稀疏分解理论,根据信号组成成分的差异,分别构造相应成分的稀疏字典,然后通过交替投影理论和逐级正交匹配追踪算法(Stagewise orthogonal matching pursuit,St OMP)对各组成成分进行优化重构,从而实现各成分的降噪和分离,准确快速地捕获信号中的特征信息。将提出的基于稀疏分解的逐级匹配形态分析方法应用于航空发动机轴承故障诊断,仿真和试验对比分析验证了该算法的有效性。