作为飞机心脏的发动机是航空安全保障的重点,对其在设计、制造、运行和维护的各个阶段进行精确的可靠性评估可以有效指导航空发动机的使用和维修管理,这对保证飞机飞行安全和降低运营成本有着至关重要的意义。随着故障诊断、预测和健康管理技术的快速发展、安全性设计理念以及各种高精尖制造技术的应用,使得装备可靠性越来越高,很难在短时期内获得足够多的失效数据,因此基于传统可靠性的方法很难实现寿命预测。然而随着传感器技术、数据采集和处理技术的不断发展,在航空发动机的使用过程中,积累了大量与寿命信息相关的性能监测数据,基于这类性能退化数据对高可靠和长寿命设备进行可靠性分析和寿命预测成为趋势。本文首先考虑了单参数情况下,假设航空发动机性能退化过程服从具有正态误差项的随机过程,通过同类设备的历史数据得到先验分布,根据贝叶斯方法将在线监测数据结合历史信息实时更新模型参数,利用蒙特卡洛马尔可夫链仿真方法得到后验分布,进而预测发动机在一定失效阈值下的剩余寿命。研究了数据在多种操作模式下,多维性能监测参量的数据处理方法,进行了参数的择优选择、数据的降维处理,运用主成分分析的方法降维并构造失效空间,在此基础上,定义了将状态参量在失效空间的投影和失效中心的欧几里德距离作为表征航空发动机性能状态的新参数,实现将多性能参数转化为一维参数的特征提取。在得到发动机的性能状态量之后,基于相似性理论从两方面对发动机的寿命预测方法进行了研究:(1)性能参数多维,参照样本数量丰富且具有失效数据。将数据进行了卡尔曼滤波的再处理,去除了干扰信息后,建立了基于相似性的寿命预测方法并采用航空发动机仿真数据对建立的模型进行检验,发现模型存在的问题,分析原因并对原模型提出了改进,并对改进模型进行了工程算例验证和结果对比,表明改进的方法具有更高的精度和实用性。(2)性能参数多维,参照样本少且未发生失效。提出了基于支持向量机和相似性相结合的寿命预测方法,通过训练样本建立退化轨迹模型并预测参照样本失效时间,以支持向量机预测在役样本运行时间的精度为计算相似度的依据,实现了剩余寿命的准确预测。