为了提高发动机的安全性并降低其维护成本,同时,保证部件蜕化状态下航空发动机能够维持足够的性能来确保飞机安全飞行,本文开展了航空发动机故障诊断与性能恢复控制技术的相关研究。论文首先对航空发动机故障诊断方法进行研究。航空发动机工作范围广,参数变化范围大,单点建立的卡尔曼滤波器不能适应飞行包线内的故障诊断。为此,结合改进的卡尔曼滤波器,根据当前飞行高度、马赫数、燃油流量,通过三维插值方法,扩大了亚音速与超音速状态下故障诊断的包线。根据估计的蜕化量信息,基于神经网络建立了发动机性能参数跟踪模型。针对发动机传感器较少而发动机部件蜕化量数目相对较多的矛盾,设计了基于SVD的降维卡尔曼估计器,解决了传感器不足情况下发动机不可测性能参数的估计问题。其次,论文还研究了发动机性能恢复控制的问题。针对内环控制,采用最小二乘拟合法优化ALQR控制器的相关参数。针对外环控制的推力估计模型部分,基于最小二乘支持向量回归机提出并设计了一种推力估计模型,其输入采用推力特征选择算法来优选一组最具价值的可测参数作为推力估计模型的输入,提高了推力估计模型的精度。针对外环控制的控制器部分,设计了模糊PI控制器,来自适应调节内环控制的转速指令,实现蜕化发动机的性能恢复。仿真表明蜕化发动机能够快速恢复到额定推力,充分挖掘了蜕化发动机的潜在性能。由于涡轮叶尖间隙变化可被认为一种发动机涡轮故障,同时主动间隙控制也就类似于性能恢复控制,为此,论文在最后部分研究了涡轮叶尖间隙建模计算与主动间隙控制问题。提出以半无限平面瞬态热传导与多项式拟合相结合的方法估计相关部件的温度分布,通过平均温度变化计算叶尖间隙,并根据涡轮叶尖间隙的变化量修正当前涡轮性能参数,有效反映涡轮叶尖间隙变化对发动机动静态性能产生的影响。基于神经网络整定PID参数的控制器,设计了一种可以控制叶尖间隙快速变化的机械式主动间隙控制系统。通过地面加速过渡过程与高空巡航减速过渡过程数字仿真,验证了方案的有效性。