航空安全一直是伴随航空事业发展的重要问题,减少航空电气系统的火灾安全隐患可以有效的提高航空器飞行的可靠性。而故障电弧是引起航空电气系统火灾的重要原因。近几年,随着飞机配电系统容量的不断增加,由于故障电弧引发的线路故障发生概率剧增,航空电气安全问题变得尤为严峻。因此,研究故障电弧的特性,找出有效的航空交流故障电弧检测方法对于保障航空电气安全具有重要的意义。本文首先根据相关标准,通过已搭建的故障电弧模拟试验平台,对航空电气系统中的串联故障电弧以及并联故障电弧进行了模拟。模拟试验负载类型包括线性负载、非线性负载,同时采集了不同阻抗下的每类负载试验的电流信号,分析了电弧特性随着电流大小的变化情况;同时分析了不同负载类型故障电弧电流波形的特点。然后提出基于小波重构信号奇异点、结合分形盒维数和小波分析这两种故障电弧特征量,并根据每一种特征量分别提出一种航空故障电弧检测方法。发现这两种故障电弧检测方法都有一定的故障电弧识别能力,但都无法实现对所有故障电弧的完全识别。最后考虑到基于单一特征量的故障电弧检测方法电弧识别正确率有待提高,故结合BP神经网络来判断线路中是否有故障电弧产生。先通过神经网络对提取的部分特征量进行训练,接着用没经过训练的数据验证神经网络的正确性,分析结果表明这种检测方法正确率较高,可以作为一种航空交流故障电弧检测方法。本文还提出了航空故障电弧检测器的软硬件设计方案,为航空故障电弧检测器的开发与研究打下重要的基础。