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随着航空电子系统的不断发展，复杂性和关键性不断增强，其故障的实时在线诊断越来越受到重视；针对电子系统在故障诊断中表现出的非线性、复杂性、强干扰性和多样性的特点，提出采用支持向量机进行航空电子系统的故障诊断；同时，采用粒子群优化（PSO）算法实现支持向量机的参数寻优，以提高其参数选择的效率，避免人为选择参数的不足；仿真实验表明，该方法融合航空电子系统的多点测试信息，结构简单时效性高，故障检测正确率达到97．5％，平均故障识别正确率达到96．9％，适用于信息融合型的航空电子系统在线智能故障诊断。