飞机机电系统是飞机核心系统之一,其安全运行是保障飞机正常飞行和乘员安全的必要条件。飞机机电系统安全运行的重要前提是组成飞机机电系统的机电部件（以下简称“飞机机电系统部件”）处于健康状态。但是飞机机电系统部件具有结构复杂、使用频繁、运行工况时变等特点,当其健康状态退化到一定程度,将导致飞机出现更严重的损伤,轻则造成飞机运维成本增加,重则引发飞机安全事故。健康状态在线估计是评估飞机机电系统部件的健康状态能否满足飞行任务保障要求,并为飞机机电系统部件视情维修提供决策参考的有效手段之一。它是指针对研究对象状态监测数据与健康状态表征参量映射关系以及健康状态表征参量演变规律进行研究,以实现健康状态表征参量在线估计的过程。在飞机机电系统部件在线运行过程中,其健康状态的退化过程往往较为复杂,主要体现在:（1）健康状态表征参量难以直接在线监测;（2）运行工况时变;（3）多失效模式耦合。复杂的退化过程使得飞机机电系统部件健康状态在线估计方法的性能,难以满足飞行任务保障和飞机机电系统部件视情维修需求。因此,本课题拟开展飞机机电系统部件健康状态在线估计方法研究,主要研究工作包括如下四个方面:（1）在机理模型能够反映部件间接监测数据和健康状态表征参量映射关系条件下,针对基于多元线性回归的在线间接健康因子构建方法中存在的自变量系数不稳定问题,提出一种基于机理模型的特征融合在线间接健康因子构建方法。在利用机理模型分析法从间接监测数据中提取多个性能退化特征基础上,使用弹性网络回归方法实现性能退化特征融合,通过正则化手段实现自变量系数的收缩,降低性能退化特征与健康状态表征参量之间强相关性对于自变量系数的影响,进而实现此类条件下飞机机电系统部件在线间接健康因子性能的提升。实验结果表明,所提方法可实现具有稳定自变量系数的在线间接健康因子构建,对此类条件下飞机机电系统部件健康状态的表征能力优于同类方法,具有较好的可解释性和精度性能。（2）在机理模型难以反映部件间接监测数据和健康状态表征参量映射关系条件下,针对基于多元线性回归的在线间接健康因子构建方法中存在的最优自变量子集难以确定问题,提出一种基于数据驱动的特征融合在线间接健康因子构建方法。在利用数据驱动方法从间接监测数据中提取多个性能退化特征基础上,使用逐步线性回归方法实现性能退化特征融合,通过统计检验筛选手段实现最优自变量子集的选择,降低性能退化特征与健康状态表征参量之间相关性不确定性对于自变量子集的影响,进而实现此类条件下飞机机电系统部件在线间接健康因子性能的提升。实验结果表明,所提方法可实现具有最优自变量子集的在线间接健康因子构建,对此类条件下飞机机电系统部件健康状态的表征能力优于同类方法,具有较好的可解释性和精度性能。（3）针对面向时变工况的强跟踪滤波自适应维纳过程健康状态在线估计方法中,存在的估计模型与突变间接健康因子难以匹配问题,提出一种工况突变影响抑制自适应健康状态在线估计方法。首先,设计基于状态空间模型的自适应健康状态在线估计模型,利用自适应维纳过程的递归更新能力,将历史间接健康因子数据,融入到健康状态在线估计模型中,在此基础上,通过所提饱和跟踪滤波方法,抑制工况突变引起的健康状态在线估计模型参数突变,保持自适应健康状态在线估计模型与突变间接健康因子的匹配性,进而实现自适应健康状态在线估计性能提升。实验结果表明,所提方法可实现具有工况突变影响抑制能力的自适应健康状态在线估计模型构建,与同类健康状态在线估计方法相比,具有工况突变影响抑制能力强、估计误差小的特点。（4）针对面向多失效模式耦合的Copula函数健康状态在线估计方法中,存在的估计模型与缓变间接健康因子难以匹配问题,提出一种多失效模式耦合缓变影响抑制融合健康状态在线估计方法。首先,设计基于联合概率分布的融合健康状态在线估计模型,利用Copula函数的概率融合能力,实现多失效模式间接健康因子联合概率分布函数求解,在此基础上,通过所提线性比例因子,抑制耦合关系变化引起的健康状态在线估计模型参数偏移,保持融合健康状态在线估计模型与缓变间接健康因子的匹配性,进而实现融合健康状态在线估计性能提升。实验结果表明,所提方法可实现具有多失效模式耦合缓变影响抑制能力的融合健康状态在线估计模型构建,与同类健康状态在线估计方法相比,具有耦合关系变化影响抑制能力强、估计误差小的特点。