摘要：利用航空发动机传感器数据对发动机状态进行监视，采用主成分分析（PCA）方法和线性判别法（LDA）对发动机传感器数据进行二次特征提取，按照最优近邻思想进行分类。将2008年IEEEPHM数据作为实验数据，将基于PCA和LDA的分类结果与基于PCA的分类方法以及深度信念网（DBN）分类方法的结果进行了对比分析，结果表明，基于PCA和LDA方法的识别率综合最优且结构简单，对于工程应用该方法有效可行。

关键词：航空发动机 状态监视 主成分分析 线性判别 深度信念网 

单位：南京航空航天大学; 南京210016; 南京信息工程大学; 南京210044