研究统计表明,航空发动机失效是导致飞机故障的两大主要原因之一,发动机可靠性直接影响航空飞机的工作状态,但是由于发动机系统结构复杂且长期处于恶劣工况中,其在翼可靠性往往很难保证,所以研究发动机剩余寿命预测具有很重要的意义。设备维护人员可以通过剩余寿命预测结果来判断设备所处的运行状态和实施维修或替换的必要性,从而制定最优的维修策略,使设备乃至整个系统在保证可靠性的前提下消耗最少的维修资源、并能达到最长的有效使用寿命。本文首先简单阐述了研究涡扇发动机在翼寿命预测的意义,根据本文研究问题的需求对国内外寿命预测技术研究现状进行了调研和总结,在此基础上提出了本文的主要研究内容和研究方案;同时,为了能够更好地理解计算过程中产生的中间数据、判断计算结果是否合理,首先就涡扇发动机的结构组成、工作原理、重要性能参数、典型故障模式及其对应的参数变化情况进行简单的介绍;之后对美国国家航空航天局预测中心进行的涡扇发动机性能退化仿真实验相关信息及其公开发布的实验数据集的具体内容和形式进行了详细的说明。在进行寿命预测之前,为了提高处理协变量数据以及寿命预测的计算效率,首先通过皮尔逊相关系数法和逐步回归法进行协变量分析,从众多监测参数中筛选得到几个能够有效描述设备退化过程的参数形成综合协变量表达式;完成协变量分析后通过改进的动态变尺度马尔可夫模型结合模糊C-均值聚类算法进行综合协变量的预测,预测结果作为后续寿命预测仿真计算的重要依据。在通过线性回归法对用到的实验数据进行威布尔分布拟合检验的基础上,根据本文研究问题的实际需求,从能否提供运行监测数据的角度将涡扇发动机寿命预测分为有协变量的寿命预测和无协变量的寿命预测两种,其中无协变量的寿命预测主要基于二参数威布尔分布模型,仅根据寿命实验中的失效或截止寿命历史数据即可以得到设备的可靠度、失效率密度、剩余寿命概率密度等随运行时间推移的变化情况;有协变量的寿命预测主要基于改进的威布尔比例风险模型,可以根据时变的监测数据实时进行寿命值的预估,并将计算结果与实验数据给出的寿命值进行了对比,验证了提出算法的有效性。