Актуальность исследования обусловлена необходимостью разработки алгоритмических методов повышения надежности систем автоматического управления нового поколения газотурбинных двигателей (САУ ГТД), применяемых в различных отраслях промышленности, в частности в газотурбинных электростанциях, утилизирующих нефтяной попутный газ на нефтяных месторождениях Российской Федерации. Цель работы: обоснование эффективности создания алгоритмической избыточности на основе применения встроенных математических моделей для повышения надежности САУ ГТД. Разработка робастной линейной адаптивной математической модели газотурбинного двигателя, работающей в реальном масштабе времени, удовлетворяющей высоким требованиям к точности отображения объекта в условиях детерминированных, стохастических и случайных изменений состояния двигателя. Методы исследования. Построение динамической линейной модели ведется методом пространства состояний, при этом в качестве основы статической модели двигателя используется дроссельная характеристика индивидуального двигателя, полученная на сдаточных испытаниях или на «гонке» в эксплуатации после проведения обслуживания. Учет детерминированных изменений состояния двигателя ведется методом введения поправки статической характеристики на ухудшение КПД узлов двигателя с наработкой по ресурсу, которое определяется с помощью матрицы коэффициентов влияния. Учет стохастических изменений ведется методом анализа диагностической матрицы ситуаций, в том числе с применением численных методов Монте-Карло с использованием последовательностей случайных чисел, полученных по алгоритму И. М. Соболя (LP-последовательностей). Учет случайных изменений ведется на основе методов одномерной и многомерной Калман-фильтрации. При разработке алгоритмов применялись методы объектно-ориентированного программирования на языке С++ и методы модельного эксперимента в среде MatLab. Результаты. Разработаны алгоритмы адаптивной встроенной математической модели газотурбинного двигателя, позволяющей выполнять функции определения отказов информационных каналов и замещения информации отказавших каналов в условиях детерминированных, стохастических и случайных изменений состояния двигателя. Проведенные стендовые безмоторные и моторные испытания разработанных алгоритмов показали их работоспособность и высокую эффективность для повышения надежности САУ ГТД.