刘君强，胡东斌，潘春露，雷凡，赵倩茹

（1.南京航空航天大学 民航学院，南京211000； 2.南京航空航天大学 外国语学院，南京211000）

航空发动机的复杂性与精密性使之成为“工业之花”，而其安全与高效工作直接决定了航空运输的安全与效益，因此对它进行健康管理及剩余寿命预测至关重要。现代航空器的采购费用和使用保障费用日益庞大，据美军官方统计，在武器装备的全寿命周期费用中，使用与保障费用占到了总费用的72%［1］。与使用保障费用相比，维修保障费用在技术上更具有可压缩性。而故障预测与健康管理（Prognostic and Health Management，PHM）正是压缩维修保障费用的一个重要手段［2］。

在民航发动机的运行保障中，传统的方法是凭借检查发动机以判断其运行状况。近年来，越来越多的国内外研究员通过先进的PHM 技术对航空发动机的健康状态进行深入研究，主要内容包括发动机健康监测［3］、发动机失效机理［4］、发动机寿命预测等方面［5］。

在剩余寿命（Remaining Useful Life，RUL）预测模型研究中，主要包括基于数据驱动的方法、基于物理模型的方法和融合的方法。然而，航空发动机因设计结构复杂导致其物理模型难以确定，基于物理模型的方法和融合的方法，目前的研究较少。

大多研究人员采用基于数据驱动的方法对航空发动机的RUL进行预测。任淑红和左洪福［6］基于排气温度裕度（EGTM）对航空发动机进行RUL预测，但是仅通过单参数的RUL预测不能客观反映整台发动机的健康状况。赵广社等［7］基于多源数据对航空发动机进行RUL预测。……