起动性能监控主要用于监控发动机的启动加速性能，为分析判断设备状态提供参考依据。对于发动机的起动加速性能，飞机维护手册和发动机手册均有明确的限制条件及标准。
极值分为极大值和极小值，每一架次或每一航段的发动机参数都会产生极值。随着发动机状态的恶化，发动机参数的极值趋势通常会发生漂移，因此通过对极值进行监控，可辅助判断发动机状态的变化情况。
基于大型设备的故障诊断方法有许多，目前应用较为广泛的一种方法为专家系统，专家系统是基于知识的一种启发式推理系统。根据知识库中所存专家知识，模拟人类专家在决策过程中的思维方法，以此来解决复杂的工程问题，具有灵活性、透明性、交互性等特点。
由于大型设备的固有工作特性，部分设备参数或参数之间存在一定的变化规律，如发动机的VBV、VSV、HPTACC、LPTACCEGT、FF、转子振动等参数与N1、N2转速的对应关系。
基于"系统、设备、测点"的设备监控模型，实现对大型设备的监控和故障预警，支持三种故障预警模式。
基于阈值 基于特征模式 基于大数据预警
原始参数、综合参数、计算参数的常态化区间监测
基于计算公式、计算参数、逻辑表达式的综合预警
基于特征线、趋势线、关联线、包络线的常态化监控
基于大数据学习，建立状态预警模型，实现技术状态区间的提前预警、告警
