飞机操控系统故障诊断方法研究
飞行器故障诊断与维修技术研究
飞行器故障诊断与维修技术研究一、引言飞行器是空中运输的主要载体之一，而其安全运行是人们追求的最高目标。
飞行器故障是飞行安全的首要威胁，飞行器故障诊断与维修技术的研究对于保证飞行器的正常运行和飞行安全至关重要。
二、飞行器故障诊断技术飞行器故障诊断技术包括人工诊断和自动诊断两种方式。
1. 人工诊断人工诊断是通过技术人员的手动排查故障原因的方式进行的。
这种方式的优点在于技术人员可以根据经验快速找到故障原因，并根据不同情况采取不同的维修措施。
但是人工诊断的劣势在于人工难以处理大量数据，在面对复杂故障时可能会耗费大量的时间和精力，同时也存在人为差错的可能性。
2. 自动诊断自动诊断是通过飞行器自带的电子装置、状态监测系统和故障诊断系统等智能设备进行的。
这种方式的优点在于自动化程度高，能够快速准确地找到故障原因，同时也能够自动报告飞行器的故障信息。
但是自动诊断的劣势在于需要大量的数据支持，同时也存在设备故障导致无法正确诊断的可能性。
三、飞行器维修技术飞行器维修技术是指通过多种维修手段对飞行器故障进行修复和更换，使其恢复正常运行的过程。
1. 机械维修机械维修是指通过更换故障部件或者修复损坏的部件，使飞行器能够恢复正常工作。
这种方式在处理一些较为简单故障时效率较高，但是在面对较为复杂的机械故障时，可能需要更换大量的部件，导致时间和成本的增加。
2. 电气维修电气维修是指通过更换飞行器电气系统中故障的部件或修复电气系统中的损坏，使飞行器能够恢复正常运行。
这种方式相比机械维修更加精准，同时也更加注重细节，但是在处理复杂的电气故障时可能需要死记硬背电子元器件的规格和参数。
3. 软件维修软件维修是指通过修改软件程序或者替换软件程序中出现问题的部分，使飞行器能够恢复正常运行。
这种方式在处理一些复杂的故障时更加有效，能够快速解决一些程序上的问题，但是需要的技术水平较高，同时也需要针对具体的软件进行特定的调试。
四、结论飞行器故障诊断和维修技术是飞行安全的关键所在。
航空飞行器故障诊断与维护研究
航空飞行器故障诊断与维护研究航空飞行器在飞行过程中可能面临各种各样的故障，这些故障如果得不到及时和准确的诊断和维修，将会对飞行安全造成严重威胁。
因此，航空飞行器故障诊断与维护研究显得尤为重要。
本文将对航空飞行器故障诊断与维护的相关研究进行探讨，并讨论其对提高飞行安全性和降低维修成本的重要性。
一、航空飞行器故障诊断研究航空飞行器故障诊断是指通过对飞行器各个部件的性能和状态进行监测和分析，从而判断是否存在故障以及故障的位置和原因。
准确的故障诊断可以及时发现并解决问题，从而避免更大的安全隐患。
航空飞行器故障诊断的研究主要包括以下几个方面：1. 传感器故障诊断：传感器在航空飞行器中起着重要的监测和检测作用，但传感器本身也可能存在故障。
因此，研究如何准确诊断传感器的故障是提高飞行器故障诊断能力的关键。
2. 故障特征提取与分析：通过对航空飞行器各种传感器数据的采集和分析，可以提取出与故障相关的特征信息。
这些特征信息可以用于故障判断和定位，为维修提供重要参考。
3. 故障诊断模型与算法：建立准确可靠的故障诊断模型和算法是实现航空飞行器故障诊断的关键步骤。
研究者们可以采用机器学习、人工智能等方法来构建模型，通过大量数据的训练和学习来提高诊断的准确性和可靠性。
4. 故障诊断系统设计：将故障诊断模型和算法应用于实际的航空飞行器故障诊断系统中，需要考虑到系统的实时性、可靠性和可扩展性。
同时，与其他航空系统的集成也是一个重要的研究方向。
二、航空飞行器维护研究航空飞行器维护是指对飞行器定期维修、检查和保养，以确保其正常运行和飞行安全。
航空飞行器维护研究主要包括以下几个方面：1. 维护策略优化：制定合理的维护策略可以最大限度地延长飞行器的使用寿命和维修间隔，降低维修成本。
研究者们可以采用可靠性工程、故障树分析等方法来优化维护策略，实现维修成本的最小化。
2. 维护计划制定：根据飞行器的使用情况和维护需求，制定合理的维护计划是航空飞行器维护工作的重要任务。
飞机机载系统的故障诊断与容错设计方法
飞机机载系统的故障诊断与容错设计方法近年来，随着飞机系统的复杂性越来越高，机载系统的故障诊断与容错设计变得尤为重要。
机载系统的故障可能会对飞行安全产生严重影响，因此研究和应用有效的故障诊断与容错设计方法是提高飞机可靠性和安全性的关键之一。
本文将介绍机载系统的故障诊断与容错设计方法，并探讨其应用前景。
一、故障诊断方法1. 故障检测故障检测是指通过对飞机机载系统进行监测和测量，识别出可能存在的故障。
传感器与系统之间的数据传输和信息处理对于故障检测至关重要。
常见的故障检测方法包括传感器故障检测、数据质量监测和故障特征提取等。
通过使用故障检测技术，可以提前发现潜在故障，并采取相应措施进行修复或更换。
2. 故障诊断故障诊断是在故障检测的基础上，通过分析故障特征和系统状态数据，确定故障的类型和位置。
常用的故障诊断方法包括模型基于故障诊断、统计模型和专家系统等。
这些方法可以结合机载数据库和故障知识库，通过对系统状态和故障信息的分析，确定具体故障原因，准确指导维修工作的进行。
二、容错设计方法1. 多余度设计多余度设计是指在飞机机载系统中添加额外的冗余元件或功能，以保证系统在部分故障条件下依然能够正常工作。
多余度设计可以提高系统的可靠性和鲁棒性，并且在故障发生时能够保持系统的可用性。
常见的多余度设计方法包括冗余传感器设计、冗余计算单元设计和冗余执行机构设计等。
2. 容错控制容错控制是指通过设计智能化的控制系统，使飞机在部分故障条件下仍然能够保持稳定和可控。
容错控制包括传感器冗余和系统冗余，以及故障检测和故障切换等控制策略。
容错控制可以提高飞机的飞行安全性，对于飞机机载系统的故障诊断至关重要。
三、应用前景与展望随着科技的不断发展和进步，飞机机载系统的故障诊断与容错设计方法也在不断创新和完善。
未来，通过引入人工智能和大数据分析等技术，可以进一步提高故障诊断的准确性和效率，实现自动化的故障诊断与容错控制。
同时，在设计飞机机载系统时，应考虑将故障诊断与容错设计纳入系统生命周期的早期阶段，以提高系统的整体性能和可靠性。
飞机操控系统故障诊断方法研究
飞机操控系统故障诊断方法研究摘要：本课题针对无人机在飞行过程中，操控系统易出现故障的缺点，提出了强跟踪卡尔曼滤波器的故障诊断方法，同时还结合专家系统及神经网络进行分析。
该方法不需要获取大量训练样本，无需占用过多的计算机资源，就能实现快速准确的诊断，克服了在线诊断能力差的缺点，该方法对无人机安全飞行意义重大。
关键词：飞机操控系统；故障诊断方法；专家系统；神经网络；STF引言飞机对可靠性和安全性有严格的要求，必须对控制系统的潜在故障进行检测和诊断，及时发现输入、输出传感器、部附件和子系统的故障。
故障诊断需要从系统结构上去检测和隔离故障。
对控制系统故障检测技术的研究近年来发展很快，基于状态估计的故障诊断方法是利用状态观测器或 K a l m a n 滤波器，构造系统的状态空间观测器或滤波器，由系统的状态空间观测器或滤波器重构系统的状态或输出。
把系统实测的状态或输出与利用这种数学关系得到的状态或输出进行比较，根据两者之间的差别进行故障诊断。
一、故障诊断技术的概况1、故障诊断的涵义飞机故障主要分为两种，一种是硬故障，一种是软故障。
操作系统的故障属于软故障，故障诊断主要是对故障进行分析与判断，进而对其进行评价与决策。
故障诊断需要花费大量的时间，才能诊断出故障的位置与大小，故障诊断主要的内容包括故障建模、故障检测、故障分析与故障决策。
2、故障诊断的技术随着飞机设备的增多，其技术含量也在不断增加，为了保证飞机的安全，故障诊断技术得到了快速的发展，故障诊断的方法主要有三种，分别为模型解析法、信号处理法与知识法等。
现阶段，故障诊断技术已经趋于成熟，其中线形系统技术的理论研究较多，但在具体的应用过程中仍需加强。
二、基于 STF 的飞控传感器故障诊断技术通过强跟踪卡尔曼滤波器故障仿真实验研究发现，对垂直陀螺的注入故障时，故障观测器可以快速跟踪检测到故障的发生，以及对其他变量的跟踪和状态观测，但是对幅值估计并不是很精确。
航空飞行控制系统故障诊断与排除技术研究
航空飞行控制系统故障诊断与排除技术研究航空飞行控制系统，是现代民航飞行的重要组成部分，它是保障飞行安全的核心。
然而，由于各种原因，飞行控制系统故障时有发生，导致航班延误、事故以及直接经济损失等问题。
因此，如何快速、准确的诊断和排除飞行控制系统故障，一直是航空工业技术研究的热点和难点。
一、航空飞行控制系统的组成与运行原理航空飞行控制系统主要由飞行仪表、操纵系统和机载计算机三部分组成。
其中，飞行仪表包含高度表、空速表、半自动着陆仪等，用来指示飞机的高度、速度和其他飞行参数。
操纵系统由襟翼、副翼、方向舵和油门组成，用来控制飞机的各项动作。
机载计算机是整个飞行控制系统的“大脑”，它有多个子系统组成，分别用来控制氧气系统、燃油系统、自动巡航、自动着陆等。
机载计算机的主要功能是为飞机提供想定的飞行参数，从而实现飞机的自主控制和导航。
二、航空飞行控制系统故障的原因航空飞行控制系统故障的原因有很多，主要包括以下几个方面：1、设备老化或设计不当。
飞行控制系统设备使用的时间越长，故障发生的概率就越大。
同时，设备设计不当，也会导致故障的发生。
2、电磁干扰。
航空飞行控制系统中使用的电子设备对电磁干扰非常敏感，因此，当周围环境中存在较强的电磁波时，就会导致飞行控制系统出现异常。
3、安装及维护不当。
如果飞行控制系统的安装和维护不得当，也会导致系统的故障发生。
比如，飞行仪表的安装位置不合理，就会影响指示精度、导致信息错误。
三、航空飞行控制系统故障的诊断技术航空飞行控制系统故障的诊断技术有多种，最常用的是自诊断和人工诊断。
1、自诊断技术。
自诊断技术是指飞行控制系统自身的诊断功能。
现代飞机都配备了飞行控制系统自我诊断功能，当飞行控制系统中某个部件或子系统发生故障时，自动诊断系统就会发出警报，并在显示屏上显示故障信息，提醒机组人员进行排查处理。
2、人工诊断技术。
当自诊断功能无法确定故障原因时，需要进行人工诊断。
人工诊断技术包括根据故障信息、行驶记录以及日常巡检记录进行分析，还可以通过检查部件和线路等，逐一排查故障原因。
A320系列飞机自动飞行系统故障诊断专家系统研究的开题报告
A320系列飞机自动飞行系统故障诊断专家系统研究的开题报告一、选题背景及研究意义自动飞行系统是现代化民用飞机中不可或缺的关键技术之一，它能够大幅度提升飞机的安全性和效率，减轻飞行员的负担。
但是自动飞行系统也容易出现故障，且故障种类繁多，故障诊断和处理面临很大的困难。
因此，开发一种快速准确的自动飞行系统故障诊断专家系统显得尤为重要。
A320系列飞机是一种广泛应用于商业航空运输的窄体中短程客机，其自动飞行系统较为复杂，包括自动驾驶、自动着陆、飞行管理系统等多个模块。
因此，研究A320系列飞机自动飞行系统故障诊断专家系统对提升其飞行安全性和经济效益有积极的影响。
二、研究目标本课题旨在研究A320系列飞机自动飞行系统故障诊断专家系统，主要目标包括：1. 构建A320自动飞行系统故障诊断专家系统，实现故障自动检测、诊断和推荐修复措施。
2. 根据实验数据和实际操作经验，分析A320系列飞机自动飞行系统的故障特征和规律，提高诊断准确性和效率。
3. 探索基于机器学习的A320系列飞机自动飞行系统故障诊断方法，提高诊断的智能化和自适应性。
三、研究方法本研究采用基于规则的专家系统和基于机器学习的方法相结合的方式进行故障诊断。
具体方法包括：1. 建立A320自动飞行系统故障规则库，通过规则匹配实现故障诊断和推荐修复措施。
2. 运用机器学习算法实现A320自动飞行系统故障分类和诊断，例如神经网络、决策树、支持向量机等。
3. 结合专家系统和机器学习方法，实现故障诊断结果的可靠性评估和自适应修正。
四、预期成果本研究预期成果主要包括：1. 构建A320系列飞机自动飞行系统故障诊断专家系统原型，可实现自动故障检测、诊断和推荐修复措施功能。
2. 研究A320系列飞机自动飞行系统故障的特征和规律，提高故障诊断的准确性和效率。
3. 探索机器学习算法在A320系列飞机自动飞行系统故障诊断方面的应用，并实现专家系统和机器学习算法的优化结合。
航空航天领域飞行控制系统的故障排除指南
航空航天领域飞行控制系统的故障排除指南在航空航天领域中，飞行控制系统是航空器正常运行的关键组成部分。
然而，由于其复杂性和高度依赖性，飞行控制系统也可能遭遇各种故障。
本指南将介绍一些常见的飞行控制系统故障，并提供相应的排除方法和技巧，以帮助飞行员和航空工程师更好地解决问题。
1. 系统电子设备故障系统电子设备故障是飞行控制系统故障的常见起因。
它可能包括传感器故障、计算机故障以及连接故障等。
当遇到此类故障时，首先需要检查传感器是否正常工作，是否存在连接问题。
如果确认传感器和连接正常，则需要对计算机进行诊断和排查。
在诊断过程中，可以尝试重新启动系统、检查电源供应或进行故障代码读取。
如果问题依然存在，可能需要更换或修理设备。
另外，及时的固件和软件升级也是预防此类故障的有效方法。
2. 信号干扰或电磁干涉在飞行中，信号干扰或电磁干涉可能影响飞行控制系统的正常运行。
这种干扰可能来自无线电频率干扰、雷电或其他无线电设备。
为了应对此类问题，飞行员和航空工程师可以采取一些措施。
首先，确保所有的无线电设备按照正确的频率和协议进行操作，并避免与其他设备发生干扰。
其次，定期进行电气线路和设备的检查，以确保它们不会干扰或干扰其他系统。
3. 软件错误或编程问题飞行控制系统的软件错误或编程问题也可能导致系统故障。
这种情况下，及时的软件升级和修复问题非常重要。
飞行员和航空工程师应定期检查软件是否需要更新，并确保软件的稳定性和可靠性。
此外，应该建立合适的软件测试和验证机制，确保软件编程没有出现错误。
如果发现软件问题，应及时与相关供应商或开发人员联系，以解决问题。
4. 环境因素和外部干扰环境因素和外部干扰是飞行控制系统故障的另一个重要原因。
高温、低温、高湿度、极端气压或其他恶劣天气条件可能对飞行控制系统产生不利影响。
此外，鸟击、冰雹或其他外部因素也可能造成故障。
为应对这些情况，飞行员和航空工程师需要密切监控环境条件，并做好相应调整，以确保飞行控制系统的正常运行。
飞机航电系统故障分析方法与故障诊断系统研究
3、开展更加全面的系统优化：除了故障诊断之外，飞机航电系统的优化也 是非常重要的。未来可以开展更加全面的系统优化研究，包括硬件和软件的优化， 以提高整个系统的性能和稳定性。
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1、深入研究更加高效的智能算法：随着科技的不断发展，新的智能算法不 断涌现。未来可以深入研究这些算法在飞机航电系统故障分析中的应用，以提高 故障诊断的准确性和效率。
2、实现更加智能的故障诊断：目前，虽然智能算法已经在故障诊断中得到 了广泛应用，但仍然存在一定的局限性。未来可以探索更加智能的故障诊断方法， 通过模拟人类医生的诊断过程，实现更加准确和高效的诊断。
飞机航电系统故障分析方法
飞机航电系统的故障分析是一项复杂而细致的工作，其一般步骤如下：
1、故障现象的收集：首先需要详细了解故障的现象，包括飞机航电系统的 异常表现、出现故障时的环境和条件等。
2、故障信息的整理：对收集到的故障现象进行整理和分析，以找出故障的 可能原因。
3、故障机理的分析：结合飞机航电系统的组成和功能，分析故障产生的机 理，以确定故障的确切位置和原因。
4、故障诊断与排除：根据故障机理的分析结果，对故障进行诊断和排除， 恢复飞机航电系统的正常功能。
在故障分析过程中，还需要注意以下几点分析技巧：
1、熟悉飞机航电系统的各个组成部分及其功能，以便准确判断故障的位置 和原因。
2、借助专业的分析和测试工具，如示波器、万用表等，对故障进行深入的 分析和检测。
首先，针对故障分析方法，其优点在于严格遵循故障分析的一般步骤，同时 注重运用专业的分析和测试工具，这有助于准确快速地诊断和排除故障。此外， 通过提高对飞机航电系统组成和功对于故障诊断系统研究，本次演示所提出的系统采用了多种智能算法， 具有较高的准确性和可靠性。同时，实时监测功能能够及时发现异常情况，减少 潜在的安全隐患。此外，系统的自动化程度高，能够减少人工干预的需求，提高 工作效率。可扩展性强则使得该系统能够适应不同型号飞机航电系统的故障诊断 需求。
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飞机操控系统故障诊断方法研究
发表时间：2016-01-12T10:05:19.350Z 来源：《基层建设》2015年18期供稿作者：郭莎[导读] 中航飞机研发中心本课题针对无人机在飞行过程中，操控系统易出现故障的缺点，提出了强跟踪卡尔曼滤波器的故障诊断方法，同时还结合专家系统及神经网络进行分析。
中航飞机研发中心陕西汉中 723000
摘要：本课题针对无人机在飞行过程中，操控系统易出现故障的缺点，提出了强跟踪卡尔曼滤波器的故障诊断方法，同时还结合专家系统及神经网络进行分析。
该方法不需要获取大量训练样本，无需占用过多的计算机资源，就能实现快速准确的诊断，克服了在线诊断能力差的缺点，该方法对无人机安全飞行意义重大。
关键词：飞机操控系统；故障诊断方法；专家系统；神经网络；STF
引言
飞机对可靠性和安全性有严格的要求，必须对控制系统的潜在故障进行检测和诊断，及时发现输入、输出传感器、部附件和子系统的故障。
故障诊断需要从系统结构上去检测和隔离故障。
对控制系统故障检测技术的研究近年来发展很快，基于状态估计的故障诊断方法是利用状态观测器或 K a l m a n 滤波器，构造系统的状态空间观测器或滤波器，由系统的状态空间观测器或滤波器重构系统的状态或输出。
把系统实测的状态或输出与利用这种数学关系得到的状态或输出进行比较，根据两者之间的差别进行故障诊断。
一、故障诊断技术的概况
1、故障诊断的涵义
飞机故障主要分为两种，一种是硬故障，一种是软故障。
操作系统的故障属于软故障，故障诊断主要是对故障进行分析与判断，进而对其进行评价与决策。
故障诊断需要花费大量的时间，才能诊断出故障的位置与大小，故障诊断主要的内容包括故障建模、故障检测、故障分析与故障决策。
2、故障诊断的技术
随着飞机设备的增多，其技术含量也在不断增加，为了保证飞机的安全，故障诊断技术得到了快速的发展，故障诊断的方法主要有三种，分别为模型解析法、信号处理法与知识法等。
现阶段，故障诊断技术已经趋于成熟，其中线形系统技术的理论研究较多，但在具体的应用过程中仍需加强。
二、基于 STF 的飞控传感器故障诊断技术
通过强跟踪卡尔曼滤波器故障仿真实验研究发现，对垂直陀螺的注入故障时，故障观测器可以快速跟踪检测到故障的发生，以及对其他变量的跟踪和状态观测，但是对幅值估计并不是很精确。
因此，本文主要是基于 STF 对飞控系统传感器故障诊断算法进行研究处理。
1、概述
强跟踪卡尔曼滤波器加上小波滤波去噪对飞控传感器进行故障诊断技术研究。
其主要步骤：首先，依照飞控系统传感器的数学模型，将待测飞控系统的故障参数增加为状态变量，得到新的飞控系统传感器的数学模型，做好各个参数的匹配工作；其次，使用强跟踪卡尔曼滤波器对飞控系统传感器变量进行预测，算出飞控系统传感器的测量信息。
最后，将强跟踪卡尔曼滤波所推理出的量测信息进行小波阈值去噪对飞控传感器的故障估计值进行去噪以便得到更精确的估计故障幅值。
2、基于强跟踪卡尔曼滤波的飞控传感器故障诊断
强跟踪卡尔曼卡尔曼滤波器是扩展卡尔曼滤波器的发展，为使扩展卡尔曼滤波器具有强跟踪的特点，须在线确定时变增益阵 K （k+1），使其满足正交性原理。
此正交原理实质上是在状态估计残差最小方差性能指标的基础上有附加了一条输出残差序列，处处保持相互正交的性能指标。
当由于模型不确定性的影响，造成滤波器的状态估计值偏离系统状态时，必然会在输出残差序列幅值上表现出来，这时只要在线适当调整增益阵K（k+1），使得残差序列仍相互保持正交，则可强迫滤波器仍保持对实际系统状态的跟踪。
为了让扩展卡尔曼滤波器具有强跟踪滤波器的优良性能一种方法是采用变化的渐消因子对过去的数据进行渐消，实时调整状态预报误差的协方差阵以及相应的增益阵。
由此构成了带次优渐消因子的扩展卡尔曼滤波器，即强跟踪卡尔曼滤波器。
3、强跟踪卡尔曼滤波器方法，可以有效地应用于一类非线性系统的在线传感器故障诊断。
其基本思想：用扩展卡尔曼滤波器基础上算出残差，得到的残差值加强平方和运算实现故障检测；通过 STF 就能实现时变参数与系统状态的估计值；最后根据贝叶斯算法检验估计值，得到我们想要的诊断结果。
强跟踪滤波器的对飞控系统传感器故障诊断有如下的优点：：
①对于飞控系统的状态变量和故障参数有非常强的鲁棒性；
②飞控系统在建模时的测量噪声与系统噪声和系统的初值对我们观测变量和故障参数影响不是很大；
③如果飞控系统传感器故障发生了硬故障和软故障，故障参数的跟踪能力状态一直良好；
④适合于飞控系统传感器的在线估计状态变量和故障参数，它的计算量不大。
三、结合专家系统和神经网络
1、专家系统1.1概述
专家系统是利用一组计算机程序，通过知识推理从而协助人类进行故障的分类、诊断与决策等，并且根据专家的知识与经验结合自身的知识与经验，进而实现能力的完善。
专家系统在众多领域均得到了应用，该系统提高了工作效率，节省了资源。
1.2具体设计
（1）故障知识库的建立
由于无人机飞行控制系统的复杂性，给我们进行故障分析，知识表达带来了很大的不便。
为了更好地表达知识，我们在传统的知识表达方式的基础之上，结合无人机飞行控制系统的具体特点，采用了分类分析与现象抽象的办法，，建立了故障知识库。
本系统主要对该型号无人机的计算机系统，传感器系统和伺服作动系统进行检测，故障的具体信息以故障单元表示，通过为每个被测单元声明一个结构数组，各个表之间的联系，主要靠表之间的索引号进行关联。
（2）推理机制设计
基于案例推理的推理机制可以利用隐含的难以用规则表示的案例知识进行故障推理，但是其没有严密的理论依据，且案例数量有限，容易造成系统误判。
基于规则推理的推理机制具有严谨的理论依据，但其推理效率低下。
因此采取以案例推理为前导，规则推理为后置补充的混合推理机制，保证系统具有高效、可靠的推理能力。
（3）建立综合数据库
综合数据库由一组关系模式及该组关系模式的值组成。
综合数据库的逻辑设计，就是要设计数据库中，各个表格之间的对应关系以及表内各个属性之间的关系。
在组建综合数据库的过程中，无论采取了多么有效的控制措施，数据中仍会存在差错。
这些差错会影响到数据库的品质。
因此要更多听取使用者的反馈意见，提高综合数据库的品质。
2、神经网络
在故障诊断中应用较为广泛的有人工神经网络，神经网络分析法主要是根据生物神经，由简单元件通过联结形成的复杂网络，属于大规模非线性动力系统工程。
人工神经网络具有一系列的优点，如：可塑性、实时性与容错性等，同时还具有联想与记忆等能力，通过修改权值与结构便可以实现对系统故障的有效诊断。
在多电飞机电气系统中运用此方法，丰富了维护的技术手段，缩短了诊断的时间，保证了诊断的高效性。
结语
飞机操控系统对于飞机来说是十分重要的，因为它直接影响着飞机的安全性与稳定性，因此，需要对飞机操控系统进行故障诊断，进而减少故障带来的危害，保证系统的安全运行。
在此基础上，本文主要研究飞机操控系统故障检测方式，分析了基于 STF 的飞控传感器故障诊断的技术，同时也将阐述专家系统和神经网络的飞机操控系统的故障诊断技术，望对相关人员有借鉴学习意义。
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