飞机状态监控系统是飞机上先进的飞行数据采集与处理系统,飞机状态监控系统收集的各种数据一般由机载通讯寻址与报告系统发送到地面接收站，或者记录在机载记录设备上。以此为基础，进行飞机的状态监测、故障诊断及健康管理等，可以及时地发现飞机可能存在的使用或安全问题,在进一步评估关键系统的健康状况并预测其发展趋势的基础上,通过合理安排飞机运营维修活动，可减少非计划维修事件的发生，这将有效提高飞行安全性及飞机的利用率。飞机操纵系统是控制飞机飞行姿态的关键系统，它的功能是否正常，直接决定飞机是否安全飞行及航班延误和签派可靠度。本文以飞机操纵系统襟缝翼为研究对象，以快速存取记录仪(Quick Access Recorder，QAR)中记录的襟缝翼系统相关的监测数据为基础，结合厂家技术手册及外场经验信息，进行基于QAR数据的状态监测和故障预测方法的研究，一方面为现有民航飞机飞行操纵系统的健康管理探索一条在工程上行之有效的路子，另一方面也可为我国国产民机综合健康管理系统的开发提供技术储备。本文首先对现代典型民机操纵系统组成和工作原理进行了深入研究，重点对襟缝翼的工作机理和某些常见故障进行详细的分析介绍。其次，深入解析了飞行数据采集、记录与译码的整个流程。介绍了飞行数据采集的过程，对飞行数据的记录设备、记录过程和记录格式都有详细的描述。并重点介绍了飞行数据的译码，给出各种具有代表性的译码实例，进行了译码软件的设计。然后，研究了飞机操纵系统襟缝翼的状态监测和故障识别的具体实施方法，在分析现有襟缝翼系统监控数据的基础上，结合故障隔离手册中的故障清单，给出一套具体的监测实施流程，研究了从故障到特征值，再到飞行数据的分析过程，明确了从飞行数据到特征值，再到系统状态的应用过程。以襟翼打开过快/过慢故障为例，介绍了该流程的具体应用。对整个襟缝翼状态监测和故障识别的关键点——监控参数和主要故障进行了深入的研究。最后，开展了基于QAR数据的故障时间预测方法研究。以左右襟翼不对称为例，选择左右襟翼角度差值作为为表征系统退化的特征值，使用指数平滑法和ARIMA模型进行故障预测。对两种预测方法进行了的研究和比较，并使用MATLAB实现了其中的大部分过程，便于自动化处理。