飞机故障诊断方法概述
当今社会，随着科技水平的发展，机械设备越来越复杂，机器运行中发生的任何故障或失效不仅会造成重大的经济损失，甚至还可能导致人员伤亡。通过对设备工况进行检测，对故障发展趋势进行早期诊断，找出故障原因，采取措施避免设备的突然损坏，使之安全经济地运转，在现代工业生产中起着重要的作用。开展故障诊断技术的研究具有重要的现实意义。
飞机的故障一般分为“硬故障”和“软故障”两种类型。硬故障是指飞机突 然发生某部分的损坏或者完全停止工作这种飞机故障是容易识别的。软故障是指某些缓慢变化，例如控制系统参数变化或电路偏置变化、漂移等。
目前，对飞机的故障诊断的方法有特性跟踪法、数学模型分析法、专家系统 和神经网络分析法四种。神经网络分析法是在研究人的生物神经的基础上提出来 的，它是由大量的简单元件(神经元模拟电子器件) 相互联接而形成的一种复杂网络是大规模非线性动力系统工程。由于它有非线性大规模并行处理能力强的特点，以及其鲁棒性、容错性及自学习能力, 在许多领域都得到了广泛的应用, 当然也可以用于飞机控制系统的故障诊断及信号恢复
故障诊断技术已有 30 多年的发展历史，但作为一门综合性新学科——故障诊断学——还是近些年发展起来的。从不同的角度出发有多种故障诊断分类方法，这些方法各有特点。从学科整体可归纳以下
理论和方法：
(1) 基于机理研究的诊断理论和方法：从动力学角度出发研究故障原因及其状态效应。针对不同机械设备进行的故障敏感参数及特征提取是重点。
(2) 基于信号处理及特征提取的故障诊断方法：主要有时域特征参数及波形特征诊断法、时差域特征法、幅值域特征法、信息特征法、频谱分析及频谱特征 再分析法、时间序列特征提取法、滤波及自适应除噪法等。今后应注重实时性、自动化性、故障凝聚性、相位信息和引入人工智能方法，并相互结合。
(3) 模糊诊断理论和方法：模糊诊断是根据模糊集合论征兆空间与故障状态空间的某种映射关系，由征兆来诊断故障。由于模糊集合论尚未成熟，诸如模糊集合论中元素隶属度的确定和两模糊集合之间的映射关系规律的确定都还没有统一的方法可循，通常只能凭经验和大量试验来确定。
(4) 振动信号诊断方法：该方法研究较早，理论和方法较多且比较完善。它是依据设备运行或激振时的振动信息，通过某种信息处理和特征提取方法来进行故障诊断。 (5) 故障树分析诊断方法：它是一种图形演绎法，把系统故障与导致该故障的各种因素形象地绘成故障图表，能较直观地反映故障、元部件、系统及因素、原因之间的相互关系，也能定量计算故障程度、概率、原因等。
(6) 故障诊断灰色系统理论和方法：该方法是从系统的角度来研究信息的关系，即利用已知的诊断信息去揭示未知的诊断信息。
(7) 故障诊断专家系统理论和方法：该方法是近年来故障诊断领域最显著的成就之一。它的内容包括诊断知识的表达、诊断推理方法、不确定性推理以及诊断知识的获取等。 (8) 故障模式识别方法：该方法是一种十分有用的静态故障诊断方法，它以已有 30 年发展历史的模式识别技术为基础。
(9) 故障诊断神经网络理论和方法：神经网络应用于故障诊断是其最成功的应用之一。由于神经网络具有原则上容错、结构拓扑鲁棒、联想、推测、记忆、自适应、自学习、并行和处理复杂模式的功能，使其在工程实际存在着大量的多 故障、多过程、突发性故障、庞大复杂机器和系统的监测及诊断中发挥较大作用。