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摘要
针对航空发动机中单参数表征性能不全面，且易受外部环境和飞行工况等因素影响的问题，提出一种基于谱回归和高斯混合模型的多源信息融合的健康因子构建方法。选取记录完整并与发动机健康性能关系密切的参数，以同架飞机左右发动机的性能参数差异值作为数据源，通过谱回归进行特征降维，采用高斯混合模型构建正常状态模型，再以基于贝叶斯推断的距离表征测试数据与高斯混合模型的全局距离判别发动机的异常状态。通过两个航空发动机异常事件案例中真实QAR数据进行验证，结果表明所提方法相较于航空公司能够更有效评估航空发动机的健康状态，提前识别出发动机的异常点，预留出足够的时间为发动机制定可靠的维修计划，提高飞机的安全性与经济性。
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