QAR中存储着与飞机相关的飞行数据,这些数据不仅被用来进行事故调查,还一直被作为监控飞机飞行品质和排除飞机故障的重要依据。但是目前国内的航空公司对于QAR数据的处理与应用都还处于起步阶段,这些公司只是根据其自身需求来开发一些与之相关应用软件,缺乏相对专业的数据处理、分析和监控的手段和方法。本文就是基于这一基础,对飞机机载设备中的QAR数据进行相关研究,为航空公司制定飞行计划和飞机维护提供帮助。论文首先介绍了现阶段国内外航空公司以及飞机制造商利用记载QAR数据对飞机性能研究做的开发与利用,介绍了美国波音公司开发的飞机健康管理软件(AHM)和飞机飞行数据记录的方式与差异,讨论了航空器数据监控的各种理论和与飞行数据相关的数据处理方案以及数据融合与数据预测相关算法在民航飞行上的作用,利用合理的数据处理方法和飞机性能监控手段来实现对QAR数据监控的思路。然后针对在设计飞机性能监控方案时出现的具体问题给出具体处理方法,文中利用经典数据融合理论和多变量统计过程方法以及BP神经网络方法对QAR数据进行处理与研究,建立了飞机性能监控系统的基本模型,开发了飞机性能监控系统,主要包含模块有:“QAR数据入库模块”、“QAR数据预处理模块”、“稳定巡航数据筛选模块”、“APM计算分析模块”、“数据图像分析与显示模块”、“数据预测与其影响因素分析模块”,建立一个面向性能工作人员的基于QAR数据的飞机性能监控平台。最后,简单介绍飞机性能监控系统的基本功能,通过实际的数据监控测试,证明利用本文方法对QAR数据进行处理与应用有一定的实用价值,提高了数据的精确度与适用性,有助于减少航空危险、降低飞机燃油消耗、协助决策飞机维护的方案。