飞行员通过飞机操纵系统来控制飞行姿态,因此,操纵系统功能的正常与否,直接影响到飞行安全。本文以系统中故障频发的襟缝翼系统及扰流板系统为研究对象,以某航空公司QAR数据为基础,结合实际工程需求,展开操纵系统健康评估与故障诊断方法的研究。一方面为研究飞机系统的健康评估与故障诊断方法积累经验,另一方面为我国国产民机健康管理系统的设计开发提供技术储备。本文首先介绍了飞行操纵系统的功能、组成与重要性,详细分析了襟缝翼系统及扰流板系统的功能、结构与组成部件,分析了系统主要组成部件的常见故障模式及故障影响,梳理了系统的QAR监测参数体系。其次,选取襟翼位置传感器为研究对象,分析传感器的工作原理,收集传感器数据并做特征值提取,提出一种基于主成分分析的方法来实现对襟翼位置传感器的故障监测,通过某航空公司三例故障样本来验证方法的有效性。然后,以后缘襟翼打开时间超限为对象介绍超限事件监测流程,选取襟翼打开时间为性能表征,对数据进行预处理,提出了一种基于GRU神经网络的后缘襟翼性能评估模型,并通过实际QAR数据进行案例分析。最后,分析目前航空公司关于操纵系统的健康管理需求,结合前面章节的研究内容,从航空公司实际工程应用角度出发,设计出集成化的民机操纵系统PHM模型来辅助航空公司对操纵系统进行健康监测和故障预测,实现了自动化的系统健康管理。