本文从航空发动机的运行可靠性监测的数据特点出发,对其可靠性监测方法进行了研究,研究内容包括以下方面:首先说明了航空发动机运行可靠性监测的意义以及目前的研究现状,阐释了航空发动机的可靠性监测参数和可靠性监测框架,并将航空发动机给的运行可靠性监测分为基于机队运行数据的航空发动机可靠性监测、基于状态监测参数的可靠性监测以及基于大样本量数据的航空发动机可靠性监测三部分,然后分别展开研究。对于航空发动机机队的运行可靠性监测,本文提出了统计分析的方法,针对运行过程中产生的贫故障数据处理问题,讨论了面向无失效数据可靠性分析的贝叶斯方法,通过构建多层贝叶斯模型实现了基于配分布曲线法的可靠性预监测,并用算例分析验证了该方法的有效性。对于航空发动机运行监测参数,本文分析了采用深度学习进行特征提取和数据评估的可靠性建模的可行性,构建了深度神经网络模型,实现了对航空发动机的可靠性监测评估目的,并通过算例分析证明了模型的鲁棒性。针对航空发动机运行监测参数的数据量大、价值密度低等问题,本文基于半监督学习的思想,通过构建半监督的深度置信网络实现了航空发动机的可靠性分析监测,达到了数据特征提取和降低人工负荷的目的。算例分析证明了该方法的可行性。