航空发动机作为航空飞行器的“心脏”,及时准确的评估其气路性能以保障飞行安全和制定合理的运维计划是有重要意义的。作为发动机健康管理中最重要的一环,发动机的性能监控与评估现仍依赖于发动机原始设备制造商,这使得各航空公司只能按照厂商制定的规则被动执行发动机运维管理。为使民航业早日实现发动机自主健康管理,本文将重点研究发动机气路性能评估方法。首先,本文研究了发动机气路参数偏差值的预处理方法。作为代表发动机气路部件性能状态的特征参数,根据指印图所示,气路参数偏差值不可避免的会受到非部件性能衰退和发动机运行状态的影响,导致数据中含有大量粗大误差与噪声。为此,本文先基于指印图修正气路参数偏差值因非部件性能衰退引起的参数偏移;再对经等长有重叠滑动窗口划分的短期数据采用格拉布斯准则进行粗大误差去除;而后基于EEMD-SG滤波法实现数据噪声“清洗”;最后通过模拟信号验证了预处理方法的有效性并进行了实例应用。然后,基于指印图与气路参数偏差值实现了发动机气路多部件性能的评估。基于故障样板所制定的指印图指示了发动机气路各部件单位性能衰退对于气路参数偏差值的影响。为此,本文借助深度学习技术,构建了基于指印图和气路参数偏差值的发动机气路多部件性能评估模型,用于解耦发动机气路多部件性能衰退量和气路参数偏差值之间的非线性映射关系,进而实现发动机气路多部件的性能评估。接着,通过构建气路部件性能与整机性能的多元时序回归模型,实现了发动机气路部件性能与整机性能的映射关系挖掘。发动机整机作为气路各部件的集合,其性能表现依赖于部件的性能表现,故在维修时需了解发动机部件与整机间的性能映射关系,用于将整机维修目标分解到各个部件上。为此,本文基于发动机气路多部件性能评估结果与整机性能指标EGTM,结合卷积注意力机制,构建了发动机气路部件性能与整机性能的多元时序回归模型,进而便于实现基于气路部件性能的整机性能评估。最后,结合航空公司的实际运维需求与本文的研究内容,设计并开发了航空发动机气路性能评估原型系统。为航空公司对发动机气路参数偏差值预处理、发动机气路多部件性能评估与部件与整机性能的回归提供了技术与软件支持。