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为实现航空发动机巡航过程中的实时监控，及时发现发动机状态参数的异常变化，提高飞行安全水平，建立航空发动机排气温度（EGT）健康基线。以CFM56-5B型航空发动机为例，将A320飞机机载ACARS系统下传的报文作为原始数据样本，依照设定的数据筛选原则和预处理方法，建立RBF神经网络的输入训练样本和输出训练样本。选用观测基线为网络的输出节点，应用Pearson相关性分析确定网络的8个输入节点。以高斯函数作为网络隐藏层的激励函数，线性函数作为输出层的激励函数，使用NeuroSolutions6软件实现网络算法