张文林，李玄玄，王 凯，李伯宁

(中国民航大学 a.工程技术训练中心；b.电子信息与自动化学院，天津 300300)

0 引言

随着航电系统性能的不断完善，结构变得越来越复杂，其维修保障问题尤为突出[1-2]。据统计，航电机载设备的故障次数占全机故障总数的40%以上，其维修时间占整机维修时间的1/3左右[3]。在实际维修中，传统的航电系统故障诊断方法主要是按照故障隔离手册(TSM)来排除故障，检测步骤比较多，过程比较繁琐，有时严重依赖维修人员的实际经验，这对于维修人员的素质要求较高。在保证安全的前提下，随着民航机队规模的增大,运用传统方法进行航线排故已越来越不能满足要求[4]，迫切需要一种更快更智能的诊断方法。

目前航电系统故障诊断系统大多都是专家系统。例如，杨占才等[5]综合基于规则推理、模糊模型和案例等诊断方法的优势，设计出一套航电设备故障诊断专家系统，实现了推理的智能化和综合化。邱永庆[6]提出了二元决策图的故障诊断方法，并结合基于事例推理的优势，开发了一套飞机航线维护排故专家系统。但是目前专家系统很难将维修人员的实际经验有效转化为专家系统的知识，而且推理机制相对单一，很难达到预期水平。

目前市场上的新机型大多安装有自检装置和机载维护系统(OMS)[7]，成员系统可以通过自检生成维护信息，机载维护系统负责收集成员系统产生的维护信息，经过分析和处理，生成相应的故障消息[8]。……