本项目围绕飞机襟翼滑轮滑轨系统的健康管理与磨损预诊展开，聚焦于磨损引发的间隙变化监测与预测。考虑到该结构在航空装备中长期承受高频往复运动和复杂载荷作用，其间隙变化将直接影响结构稳定性与飞行安全。为此，项目提出基于激光测距与振动信号融合的间隙监测方案，并搭建可模拟实际飞行工况的实验平台，实现对滑轮滑轨间隙的高精度测量与磨损趋势分析。此外，通过引入深度学习模型进行状态识别与寿命预测，进一步实现健康管理系统的智能化与集成化。

本项目旨在构建一套集测量、监测、预测与可视化于一体的滑轮滑轨磨损管理系统。具体目标包括：1）开发基于激光测距的高精度局部间隙测量技术，解决传统方法实时性和精度不足的问题；2）搭建滑轮滑轨实验平台，模拟起落等典型飞行工况，用于方法验证；3）采集并处理振动和位移数据，构建数据驱动的磨损状态识别模型和剩余寿命预测模型；4）开发集成软件平台，包含数据展示、状态趋势分析等功能，支撑智能运维需求。

项目预期成果包括理论、模型和工程化三个层面。在理论方面，构建运动间隙变化机理与磨损演化规律模型；在算法层面，形成适用于滑轨系统的分类模型与磨损趋势预测算法；在工程实现上，完成一套具备高精度测距能力和多源数据融合处理的软件系统，并通过实验平台完成方法验证。成果形式涵盖实验装置、嵌入式监控平台、关键部件专利、一整套数据分析算法及前后端系统，具备良好工程转化价值与行业应用前景。