摘要：

随着航空技术的不断发展，航电系统在航载机中的重要性日益突出。航电系统的故障不仅威胁飞行安全，还可能造成严重的经济损失。传统的故障诊断方法在处理复杂故障和大规模数据时存在局限性，而基于人工智能（AI）技术的故障预测与诊断方法逐渐成为解决这一问题的有效手段。本文综述了人工智能在航电系统故障诊断中的应用原理和方法，重点介绍了机器学习与深度学习技术，如支持向量机、随机森林、决策树、卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）等在故障诊断中的应用，探讨了数据采集、预处理、模型构建与训练、实时诊断系统设计。

关键词：航电系统；故障诊断；人工智能

一、航载机航电系统概述

（一）航电系统的组成与功能

航电系统（Avionics System）是航空器中负责飞行控制、导航、通信、监视等功能的电子设备集合，现代飞行中至关重要。飞行控制系统（FCS）通常采用电子控制（Fly-by-Wire）来保证飞行稳定性和操控性。导航系统利用GPS和惯性导航系统（INS）确保精准定位与航路规划。通信系统包括语音通信、数据链路和卫星通信，确保飞机与地面、其他飞机及空管中心有效联络。电源管理系统调节各设备的电力供应，而环境控制系统调节机舱内的温湿度与压力，保障机组人员舒适与安全。随着技术进步，航电系统趋向高度集成，子系统协同工作，确保飞行安全和顺利进行。

（二）航电系统故障类型与故障模式

航电系统各子系统故障可能在飞行中带来严重风险。通信系统的信号丢失通常由硬件故障或频率干扰引起，尤其高空飞行时失去地面联系会增加飞行危险。导航系统故障，如GPS失误或惯性导航系统漂移，可能导致航路偏离，增加撞击风险。飞控系统故障直接影响飞机操控，可能由于电气驱动故障或系统卡滞导致稳定性丧失。电力系统故障则会影响核心系统，如飞行控制、导航和通信设备的失效。环境控制系统故障，特别是氧气供应故障，可能威胁飞行员和乘客的生存安全。了解这些故障有助于提升航电系统的安全性和可靠性。

（三）现有故障诊断技术与方法

目前，航载机航电系统的故障诊断方法主要包括基于规则的诊断、模型推理和专家系统等。基于规则的方法依赖工程师经验，适合简单故障，但在复杂或多系统故障中效果较差；基于物理模型的方法适用于可预测故障，但难以应对复杂变化；专家系统通过模拟专家知识进行诊断，但对新型故障的适应性较弱。这些传统方法在大规模数据处理和复杂故障诊断上存在局限性。随着航电系统的复杂性增加，人工智能技术，特别是机器学习和深度学习，成为有效补充，能够通过历史数据自动识别故障，具备较强的自适应性和实时处理能力，提高故障诊断的准确性与效率。

二、人工智能在航电系统故障诊断中的应用原理

（一）人工智能概述

人工智能（Artificial Intelligence，简称AI），作为计算机学科的一个重要分支，是由Mc Carthy于1956年在Dartmouth学会上正式提出，在当前被人们称为世界三大尖端技术之一。机器学习是航电系统故障诊断与预测的核心技术之一。通过分析飞行数据，支持向量机（SVM）能够有效区分正常与故障状态，进行早期故障预警。随机森林（RF）通过多决策树提高预测准确性和鲁棒性，尤其在高负载情况下表现优异。决策树（DT）和K近邻（KNN）则通过树形结构或数据点距离进行故障检测。这些算法显著提高了航电系统故障诊断的准确性和实时性，增强了飞行安全性。

（二）机器学习与故障诊断

机器学习作为人工智能的核心技术之一，在航电系统的故障诊断和预测中应用广泛。通过分析飞行数据，机器学习能够识别潜在故障并提前发出警告。支持向量机（SVM）能够区分系统正常与故障状态，提前预测电池电压和电流异常，避免事故。随机森林（RF）通过多个决策树提高诊断准确性和鲁棒性，特别在高负载下表现优异。决策树（DT）和K近邻算法（KNN）通过树形结构和计算数据点间距离进行故障检测。通过优化决策树的深度与剪枝策略，能够提高故障预警效率。这些算法显著提升了故障诊断的准确性和实时性，增强了飞行安全性。

（三）深度学习与复杂故障诊断

深度学习在航电系统故障诊断中展现出巨大潜力，特别是在处理大规模和复杂数据方面。通过深度神经网络（DNN）或卷积神经网络（CNN），深度学习能够有效提取传感器数据中的深层特征，解决传统机器学习难以应对的复杂问题。CNN，虽然最初用于图像处理，但在航电系统中也广泛应用，能够自动从多维数据中提取特征，识别并分类故障类型，如温度和振动异常。长短期记忆网络（LSTM）特别适用于时间序列数据，能够捕捉传感器数据中的时间依赖性，有效进行故障预测和诊断。自动编码器（Autoencoder）作为无监督学习方法，能够通过数据压缩与重构，提取关键特征，进行故障检测和异常识别。深度学习技术显著提高了航电系统故障诊断的准确性和实时性，帮助提前识别潜在问题，增强飞行安全性。

（四）故障预测模型

故障预测模型通过分析历史数据，结合机器学习或深度学习方法，预测航电系统未来可能发生的故障。与传统故障检测方法不同，故障预测能提前识别潜在问题，帮助航空公司或维修人员采取预防措施，减少故障带来的风险。在航电系统中，设备的运行数据（如温度、压力、电流等）通常具有规律性，通过时间序列分析方法如ARIMA和LSTM，能够预测这些数据的变化并判断故障风险。贝叶斯网络作为基于概率理论的图形模型，能够捕捉变量间的依赖关系，通过推理预测故障发生的概率。应用贝叶斯网络可以实现航电系统子系统间的关系建模，从而进行全局性的故障预测，提升系统的安全性和可靠性。

三、基于人工智能的航电系统故障预测与诊断方法

（一）数据采集与预处理

在航电系统故障诊断中，数据是人工智能技术的基础。飞行器上的传感器持续收集关于飞行状态、气候和设备性能等参数的数据，这些数据有助于监测系统健康并发现潜在故障。然而，原始数据通常杂乱且噪声较多，因此数据预处理至关重要。通过飞行数据记录系统（FDR）或飞机健康管理系统（PHM）采集的数据需要经过去噪、填补缺失值和标准化处理。噪声可通过低通滤波或卡尔曼滤波去除，缺失值通过均值填补或插值法处理，标准化和归一化解决不同传感器数据量纲差异。经过这些预处理，原始数据变得更稳定，为后续AI建模提供了可靠基础。

（二）故障诊断模型的构建与训练

人工智能在航电系统故障诊断中依赖于准确的诊断模型，AI系统通过学习大量历史数据，识别规律和异常，进行实时故障判断。数据标注是训练的关键步骤，专家通过飞行记录和维修日志标注数据，确保诊断准确性。选择合适的机器学习算法，如支持向量机、决策树、随机森林和深度学习方法（如CNN和LSTM），能够自动提取特征并提升自适应性。通过优化算法调整参数，避免过拟合，确保模型在新数据上具有良好的泛化能力，从而提升故障诊断的准确性和可靠性。

（三）实时故障预测与诊断系统的设计

航电系统故障诊断要求高准确性和实时性，以保障飞行安全。AI系统通过实时监控传感器数据，及时发现潜在故障并报警。系统包括数据采集、预处理、模型推理和故障报警模块，确保低延迟和高准确度。由于飞行器硬件资源有限，通常采用模型压缩和加速技术，如量化和蒸馏，以减轻计算负担。此外，AI系统需适应不同飞行环境中的数据变化，确保在各种海拔和温度条件下持续准确诊断故障。这种实时故障预测与诊断系统对飞行安全至关重要。

参考文献：

[1]韩毅博，赵斌，孙宏强.机载智能航电系统架构设计[J].航空计算技术，2024，54（05）：115-119.

[2]肖君，朱恩亮.人工智能在航电系统的应用前景分析[J].民用飞机设计与研究，2024，（03）：65-71.