随着航空技术的发展，现代民用飞机系统的规模和机载设备日趋复杂，传统的故障诊断和维护方法，已不能适应现代民用飞机的发展需求，在保障飞行安全、降低维护成本、提高飞机可用性等方面对故障诊断和维护方式提出了新的挑战。目前，在民用飞机的维护与管理中提出了健康监控与预测、健康管理的概念并开展了实时故障诊断技术的研究。 按照目前飞机故障诊断领域的发展趋势，论文研究了基于CBR的飞机故障诊断方法和技术，以飞机的BIT信息为核心，对故障信息的案例表示、故障案例的检索匹配、故障征兆的权重确定等一系列问题进行了研究，并设计实现了一个故障诊断专家系统。 论文首先针对目前机载系统故障诊断的特点，提出了基于飞机系统的BIT信息、飞行参数、FDE等故障征兆完成飞机故障诊断的CBR方法。研究了飞机故障案例的基于框架的表示方法，该方法能够准确的表示一个机载设备历史上发生故障的每次诊断经验。采用了粗糙集的方法对故障案例对应的故障征兆进行简约并计算征兆值对于它所表示的BIT信息的重要度。进而利用征兆的重要度提出了一个征兆的检索匹配策略，采用重要度越大的征兆先匹配的原则。历史案例也按照案例历史上被成功匹配的次数作为检索的依据。以征兆重要性倒数的大小作为匹配约束条件，建立了局部匹配的过滤策略。在满足局部匹配约束的条件下，利用最近邻算法计算案例的全局相似度，这种推理策略能够快速准确的得到诊断结果。最后设计实现了一个基于CBR的飞机故障诊断专家系统，系统能够完成CBR系统流程的基本功能，实现了故障诊断的要求，满足了系统设计的目标。 综上所述，论文在故障征兆重要度的确定、案例的匹配、征兆的匹配问题作了深入的研究，并完成基于CBR的飞机故障诊断专家系统的设计与实现，设计实现的专家系统经过验证，能较为准确的进行故障诊断，为后续的相关研究工作打下了良好的基础。