An die Entwicklung und den Betrieb von Flugtriebwerken und stationären Gasturbinen wurden in den letzten Jahren steigende Anforderungen im Hinblick auf die Betriebssicherheit, die Verfügbarkeit und damit an den kosteneffizienten Betrieb gestellt. Somit steigen nicht nur die Anforderungen an den Entwicklungsprozess im Sinne eines steigen Anstiegs der Leistung und des Wirkungsgrades sowie der Zunahme der Zuverlässigkeit von Baugruppen, sondern es werden den Herstellern auch zunehmende Anstrengungen auf dem Gebiet der Betriebsüberwachung und der Zustandsdiagnose abverlangt. In den Blickpunkt der Kostenminimierung rückt immer stärker der Aspekt der punktgenauen Wartung der Triebwerke. Die Überholungsintervalle sollen möglichst flexibel gehalten werden, um die Lebensdauen der Bauteile optimal auszunutzen. Auf der anderen Seite gilt es, schadenbedingte Veränderungen in den verschiedenen Triebwerkskomponenten rechtzeitig zu lokalisieren. Diese ist heute nur beschränkt möglich. In den letzten Jahren hat aus diesem Grund auf dem Gebiet der Zustandsdiagnose, besonders vor dem Hintergrund der Integration von Methoden der künstlichen Intelligenz, eine rasante Entwicklung stattgefunden.
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