飞机发动机起动系统(ESS)是飞机发动机重要的部附件系统之一,它的正常运行与否,直接关系到飞机是否可以按时起飞。同时发动机在空中遇到紧急情况时,起动系统也扮演着不可或缺的角色。长期以来,起动系统并不像起落架、发动机引气系统那样地备受关注,其主要原因有两个:一是起动系统本身结构复杂,内部包含点火系统、燃油系统等其他子系统,内部耦合性很大;二是起动系统受环境影响很大,尤其是冬天,起动系统往往会发生起动活门打不开的现象,这两点造成了起动系统监控难度大的现象。与此同时,起动系统也是故障率较高的子系统之一,极大地影响了航空公司的航班准点率及经济收益。由于起动系统没有实现自动监控,因此在航线上往往会发生突发故障,目前航空公司关于起动系统的维修还是基于制造商所提供的维修手册进行的,发生故障时查阅手册不仅会造成目标不明确、查阅困难、故障隔离耗时长等现象。因此航空公司亟需开展如何减少发动机起动系统的非计划维修次数及航线快速故障隔离诊断的科学研究。基于此,本文选择起动系统作为研究对象,开展基于飞行数据的发动机起动系统健康监测与自动故障诊断方法的研究,为尽早实现发动机起动系统的健康管理提供一定的技术支持。首先,本文从起动系统的原理、航空公司实际维修记录入手,根据目前所有的飞行数据,建立了起动系统健康监测性能参数、环境参数集合,以及反映运行健康状态的特征值集合,从而建立了起动系统健康监测性能基线。随后,基于马氏距离技术,利用航空公司实际QAR数据进行模型验证。结果表明,基于飞行数据所建立的起动系统健康基线模型可以很好地反映起动系统的健康状态、性能退化趋势等,从而实现了提前发现性能退化,提前进行预防性维修,减少了起动系统的非计划维修次数。其次,利用多元信息融合诊断的理念,利用专家经验和系统原理,建立了起动系统的随机森林参数基线模型,构建了起动系统故障树。根据实际飞行数据进行验证,结果表明:随机森林故障诊断模型可以很好地反映某一参数的退化趋势,同时故障树可以很好地反映出故障推理性能,为航空公司人员实现快速排故、减少飞机停场时间提供了技术上的帮助。最后,本文从航空公司角度出发,切实听取他们的实际需求,基于前面的方法模型,设计出集成化的民机起动系统PHM模型。以此来帮助航空公司实现起动系统数据读取、信息存储、健康监测与故障诊断的自动化进行。