针对于航天航空工程中涌现出复杂机电设备性能退化可靠性分析等难题,众多国内外的专家学者基于性能退化数据建模并且构建可靠性评估模型,有效解决了长寿命、高可靠性复杂设备的健康状态评估问题,其中涡扇发动机性能退化就是个典型例子。针对于航空发动机的性能退化研究,需要基于数据驱动的理念来建立性能退化分析模型,由于存在诸多内外部随机因素的影响,导致航空发动机在性能退化过程中存在退化轨迹的不确定性。基于以上分析与实际的需求,本文重点研究在数据驱动的理念下挖掘涡扇发动机的性能退化机理,进一步结合涡扇发动机的性能退化数据进行性能退化建模,然后采用非线性Wiener过程进行剩余寿命的预测分析。并且本文研究了涡扇发动机不同的故障模式下的性能退化问题,从一元衍生到了二元,其中模型的参数求解与更新等问题文章中提出创新性方法,主要的研究内容包括以下几个方面:（1）针对于高压压气机故障导致的涡扇发动机的性能退化问题,由于涡扇发动机在翼循环期间存在多种随机因素影响,则采用漂移系数为指数形式的非线性Wiener过程构建涡扇发动机性能退化模型与性能预测模型。并且基于极大似然方法结合发动机性能退化历史数据可以估计模型未知参数,同时采用遗传算法与贝叶斯更新理念进行参数的更新,最终可以确定退化模型的失效概率密度函数。最后,采用涡扇发动机的仿真数据集进行实验验证,经过对比分析不同模型的预测误差,可以确定该方法的有效性和预测精度。（2）考虑到涡扇发动机在性能预测中基于单性能参数T50预测精度不高的问题,则引入多源性能参数融合方法来进行涡扇发动机剩余寿命预测。基于数据驱动的理念最大化利用多源性能退化数据,所以本章在高压压气机故障基础上,首先基于专家经验进行相关性能参数的筛选,然后采用核主分分析的方法进行多源性能参数的融合来构建新的健康参数,来进一步准确刻画涡扇发动机的性能退化轨迹。最后,通过涡扇发动机的性能退化数据基于非线性退化模型比较单参数与多源数据融合方法的剩余寿命的预测准确性。（3）针对于风扇故障导致的涡扇发动机性能退化问题,基于性能退化数据与故障机理分析,该退化模型下涡扇发动机呈现出双指标相关性退化的模式,因此采用二元非线性Wiener过程来进行涡扇发动机的可靠性分析。同时引入Frank Copula函数来描述不同性能参数之间的相关性关系,可以构建风扇故障导致的涡扇发动机性能退化模型。其次,考虑到模型参数求解复杂化引入MCMC方法用于模型参数估计,同时基于贝叶斯更新理念进行退化模型中随机参数实时更新,然后可以得到涡扇发动机在不同循环时刻下的剩余寿命的概率密度函数。最后,通过涡扇发动机数据集进行试验验证,并且比较不同预测方法的精度与适用性。