随着航空事业的不断发展,人们对航空安全问题日益关注。作为航空器的主要动力来源,航空发动机对于保证航空安全至关重要。航空发动机长期处在高温、高压等恶劣的环境之下,随着在翼时间的增加,其工作状态不断变化,各零部件的性能状态也随之衰退。评估航空发动机衰退状态,有助于增强航空发动机的安全性、经济性和可靠性。本文基于航空发动机的历史数据,利用模糊C均值等方法,分析并挖掘航空发动机各零部件和整体的运行规律,评估航空发动机的衰退状态。本文的研究可为航空发动机故障检测和失效维修提供良好的理论参考。本文主要内容如下:首先是数据预处理。航空发动机运行环境多变,其参数数据容易受到噪声等环境因素的影响。本文通过对原始数据进行异常值提取、缺失值处理、平滑处理和相关性分析四个方面的预处理,提高了数据质量。其次是衰退状态评价。针对航空发动机多参数问题,本文首先利用主成分分析法对航空发动机性能参数进行属性约简,根据不同参数的贡献率确定影响发动机性能的主成分。然后利用模糊C均值算法提取评价标准,分析各数据点与评价标准的距离来确定衰退程度。此外,考虑到航空发动机的多工况且不同工况的评价标准有所差异的情形,本文首先利用K均值算法对当前工况进行判断,再采用单工况的评价方法进行衰退评价。再次是性能参数安全边界的提取和预测。由于个体之间的差异性以及工作环境的不同,在实际的工作过程中,发动机的参数变化规律也存在差异。为细化航空发动机理论边界值,本文基于模糊C均值聚类算法,以预测值与实际值之间的残差作为量化指标来提取安全边界,并利用极限学习机算法进行预测。同时针对特殊情况加以改进,提高了安全边界提取与预测的准确性和泛化能力。当发动机随着在翼时间的增加而产生性能参数变化时,本文提出的安全边界确定方法,可为性能参数评价和预测等提供更加准确的理论依据。最后是改进衰退预测模型。依托于航空发动机衰退状态评价结果,本文利用非线性拟合的启发式分割算法将衰退数据划分为“慢衰退”阶段和“快衰退”阶段。本文在传统模型的基础上进行改进,将存在于衰退过程的时间累积效应和状态自身对衰退趋势的影响都考虑其中,同时将预测数据加入训练集,对模型进行修正,提高了预测准确性。