航空发动机为飞机提供飞行所需的动力，被视为飞机的“心脏”，其性能状态直接关系到飞行安全与维护成本。随着时间积累，发动机内部逐渐堆积污垢，使其性能出现下降。水洗能够清除发动机内部的污垢，在一定程度上恢复发动机的性能。目前航空公司对于水洗的效果还没有具体的评价方法，而且在水洗时机方面主要采用定期水洗方式，与视情维修理念不符。针对以上问题，本文主要对水洗效果评价方法进行了研究，并从水洗效果的角度对水洗时机确定进行了探讨。航空发动机状态参数反映发动机的性能状态，是评价水洗效果的数据基础。然而原始数据中常含有一定干扰信息，误差较大，难以直接使用。为了减小误差，本文首先针对航空发动机状态参数特点，利用箱形图法对其进行粗大误差处理，随后利用指数平滑法和奇异值分解对经过粗大误差处理后的数据进行平滑以及趋势项提取。在对状态参数进行预处理的基础上，本文从延长在翼时间和节省燃油量两方面研究了水洗效果量化评估方法。利用提取的水洗前后状态参数趋势项，建立了发动机性能衰退模型，进而计算出水洗延长的在翼时间。确定了巡航阶段节省燃油量的计算方法，建立了基于粒子群优化过程神经网络的燃油流量偏差值预测模型，在此基础上对节省燃油量计算进行了简单说明。水洗效果是评判水洗时机是否适宜的指标。本文首先根据历史水洗数据，结合主成分分析法建立了基于支持向量机的水洗效果预测模型，并用实际数据对模型进行了验证，为确定发动机是否需要水洗提供参考。建立了期望水洗效果下的水洗间隔与发动机状态参数间的比例风险模型，进而确定了发动机水洗控制限，并用实际数据验证了方法的有效性，同样可为发动机水洗时机的确定提供参考。最后，根据中国国际航空股份有限公司发动机水洗管理方面的实际需求，设计开发了航空发动机水洗管理系统。首先对系统进行了需求分析，完成了系统的功能模型和工作流程设计，然后提出了系统的体系结构，最后给出了系统主要功能的运行实例。