吉昱玮， 吴红兰

(南京航空航天大学 民航学院，江苏 南京 211106)

飞机引气系统是飞机非常重要的系统之一，其主要作用是为飞机的空调系统、客舱增压系统、发动机启动系统、除冰系统、水箱和液压油箱等提供特定温度和压力的气源[1]。如果引气系统发生故障会导致严重的事故后果，最终影响签派放行导致出现航班延误甚至航班取消的情况，这种后果会给航空公司造成严重的损失。在引气系统故障检测方面，航空公司通常是将飞机运行产生的QAR(Quick Access Recorder，快速存取记录器)数据和航空公司自己设定的阈值作比较，如果处于故障范围则会采取相应的措施进行检修，但是这种依靠工程经验得到的结果有一定的局限性，可能会导致出现过度维修或者故障发现不及时等问题，影响航空公司效益。

为了解决以上问题，文献[1] 以民机引气系统为研究对象，使用QAR数据进行引气系统的健康检测与诊断;文献[2]使用RBF(Radial Basis Function)神经网络模型对A320引气系统进行故障诊断，识别故障原因；文献[3] 使用改进符号有向图(Improved Signed Directed Graph,ISDG)模型的多故障诊断方法对引气系统做故障诊断；文献[4] 基于无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,UKF)算法对飞机引气温度控制系统的传感器和阀门作动器进行故障检测和隔离；文献[5] 将基于案例推理(Case-Based Reasoning，CBR)方法应用于飞机引气系统故障诊断和维修决策支持过程；文献[6] 使用基于遗传算法的小波神经网络对引气系统进行故障预测。

在故障检测算法方面，SVM(Support Vector Machines，支持向量机)算法是一种广泛使用的二分类算法，在模式识别[7]、故障检测和诊断[8]等方面被广泛使用。……