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针对统计数据驱动方法中多变量无法建立退化模型的问题,提出了一种多源统计数据驱动的航空发动机剩余寿命(RUL)预测方法。建立了基于欧氏距离的航空发动机监测信息融合模型,综合多源监测数据以量化发动机健康状态退化过程;构建了基于非线性漂移维纳过程的航空发动机退化模型,推导发动机剩余寿命概率密度函数解析式,实现对发动机剩余寿命的估计。选取C-MAPSS数据集进行仿真实验,结果表明,与已有研究结果相比,所提方法预测结果在确定系数和惩罚得分两项均有所改进。该方法可为其他非线性退化系统的RUL预测提供一定的参考。