刘伟民，胡忠志

（1.中国航发控制系统研究所，江苏无锡214063；2.清华大学航空发动机研究院，北京100084）

0 引言

航空发动机健康管理技术是航空制造业、运输业和维修业共同关注的热点问题。从技术手段上提高航空发动机可靠性、可用性与安全性是各航空大国共同追求的目标[1]。美国、俄罗斯、英国等能够自主研制航空发动机的国家，都将发动机故障预测与健康管理系统（Prognostics and Health Management，PHM）放在重要位置。而剩余寿命预估作为航空发动机故障预测与健康管理系统的重要组成部分，是连接状态监视、故障诊断及预测、运维支持系统的重要桥梁[2]，对降低发动机运维成本、维护其运行安全、减少部件无效替换次数等具有显著意义。

目前对航空发动机剩余寿命进行预估的方法大致可分为基于模型、经验、数据3类[2]。在基于模型的方法中，An 等[3]采用贝叶斯推理、Wei 等[4]采用扩展卡尔曼滤波、Zio 等[5]采用粒子滤波的方法，基于发动机退化模型与部分传感器数据对发动机剩余寿命进行预估，但是由于发动机各部件之间退化存在耦合，且退化模型建立困难，所以基于模型的方法具有较大的局限性。在基于经验的方法中，戎翔[6]基于可靠性统计的方法建立威布尔模型，得到研究对象当前运行时间下剩余寿命的分布函数；Bai 等[7]根据性能可靠性建模理论，建立研究对象的威布尔分布的性能可靠性模型，从而进行寿命预估。基于经验的寿命预估方法易于实现，但是其预测精度普遍较低。……