喻甲其，刘 坤，韩 娟

（航空工业成都飞机工业（集团）有限责任公司，四川成都 610092）

0 引言

航空火控系统具有较高的综合水平、复杂的构成和较高的成本，是航空战斗力的关键和基础，系统的可靠性对飞机的使用及作战性能产生直接影响。根据航空设备的维护标准及技术要求，应对工作状态及性能开展实时检查，保证火控系统具有较好的状态。传统的检测方式是技术人员将所需检测的部件拆除，送至检修厂进行检查。该方式存的不足是具有较高的劳动强度和较长的时间周期，主要依靠技术人员的经验和技术，缺乏较高的准确性，检测结果无法呈现系统所有的工作状态。因此，以人工智能技术为基础的航空火控系统故障检测设备随即产生，针对该设备进行详细分析，以期增强系统运行的可靠性。

1 故障诊断技术研究现状

以人工智能技术为基础的航空火控系统故障检测技术近几年才得以产生和发展，这一技术得以发展的原因是设备的复杂性和技术水平的提升，采用传统的维修技术已无法满足现代设备的维护要求。近年来，随着新型传感器的产生，人工智能技术取得了较快的发展，极大推动了故障诊断技术的发展。可以说，故障诊断技术是多学科融合发展的成果。就故障诊断技术发展的整体水平而言，美国所拥有的技术最为先进。美国多个部门投入较多的资金研究故障诊断技术，设计出了多套高效可靠的故障诊断系统，如F-36 JSF 系统等，这些系统不仅可以有效监测设备的运行状态，而且可以诊断出设备运行中的故障。……