在国内，南京航空航天大学、装备指挥技术学院、海军航空工程大学等在此方面进行了的研究。南京航空航天大学研究了发动机远程故障诊断的关键技术，提出了发动机远程故障诊断的体系结构，给出了诊断设备网络化设计的COM组件技术、远程故障诊断专家系统和协同诊断工作环境的技术方案。采用COM组件技术和网络数据库技术，实现了在Web服务器上进行知识的存储和推理。如图1所示。还于2001年，提出了基于WEB的航空发动机故障远程诊断的C／S和B／S模式下的系统模型，将WWW信息检索技术、数据库技术和故障诊断技术相结合，跨地域地将发动机使用单位及基层技术部门、生产厂商、管理部门、科研院所以及航空维修企业组织起来，共享诊断专家知识和各种专用监测诊断设备。其关键技术主要包括：基于Intemet的跨地域远程协作架构技术、网络环境下的诊断技术、计算机协同工作技术、中心站点及企业站点开放平台的保障技术、共享信息的标准化与规范化技术等。

　　装备指挥技术学院于2003年提出了以故障智能诊断和维修中心为核心的三位一体的广域维修保障体系。

　　海军航空工程大学开发的基于Intemet和www的远程诊断系统，主要由分布于各地的航空发动机监测现场、局域网Intranet和Intemet、远程诊断中心和各诊断专家组成。系统主要完成发动机状态的在线监测、离线监测、大量信息数据的处理与传输，并完成诊断请求和反馈诊断结果。

　　但是，目前提出和开发的远程诊断系统大多数还只停留在试验室研究阶段，还存在以下的问题：

　　(1)将ACARS的飞行中无线传输信息用于实时故障诊断；

　　(2)基于CORBA的并行远程故障诊断专家系统技术；

　　(3)将知识挖掘技术应用于远程故障诊断专家系统，完善知识库。

　　7发动机健康管理技术发展趋势

　　7．1粗糙集诊断技术

　　反映发动机性能的大部分参数具有模糊性和连续性，而粗糙集只能解决离散的数据问题，因此与其他理论和方法相结合是粗糙集诊断技术发展的趋势。

　　7．2故障预测技术

　　故障预测技术研究需要解决的问题提前预测故障发生的部位和等级以及发生的时问，在故障发生之前就排除。