飞机座舱环境特殊,空间狭小、人员密集、且严格密封。飞行过程中,机上人员新陈代谢、设备运行、材料释放以及从发动机引入等使得座舱内的空气参数变得十分复杂,含有大量的污染物,直接影响座舱内的空气质量,进而对人们的身心健康造成极大的威胁,甚至引发飞行事故。如何更好地控制和改善座舱空气质量,就必须对舱内各参数的浓度进行实时有效的检测,得到准确的检测结果,便于后期采取对应的措施,这使得空气质量的检测研究工作变得至关重要。尤其是检测的快速性、准确性、全面性对空气质量的有效评价及标准体系的建立具有重要的意义。主要工作和结果如下:1、为解决目前检测效率低、检测参数少的问题,将多种传感器进行集成优化,设计了多传感器复合式座舱空气质量检测系统,能实现HCHO、CO、CO2、NO2、O3、TVOC、PM2.5等7种参数实时在线检测,大大提高了检测效率。2、为解决飞机座舱较大的气压变化范围导致空气质量检测结果不准确的问题,设计了专门的实验系统,选取了HCHO、CO、CO2和NO2四种典型的气体传感器进行大量正负气压特性实验研究,采集实验数据,绘制各气体的特征变化曲线,并对实验结果进行了分析,得出气压的变化会对传感器造成不同程度的影响,导致较大的检测误差。3、为解决飞机座舱气压变化导致传感器检测误差的问题,提出采用RBF神经网络进行气压修正补偿,设计了气压误差原理框图,建立了三层网络模型,并通过MATLAB对网络相关参数进行了设定。通过算法测试,实验结果显示该算法能有效降低气压对传感器检测结果的影响,最大相对误差控制在12.68%以内,补偿效果较好,对飞机座舱空气质量评价有一定参考价值。4、为达到全面系统地对飞机座舱空气质量进行评价,提出采用模糊综合评价法进行综合评价。通过利用设计的复合式检测系统,采集多组检测参数数据,构成评价因素集合,然后划分评价等级并建立评价模型,最后采用模糊综合评价法,建立优良中差四种隶属度函数式、计算判断矩阵及各评价因素权重占比等得到最终的评价结果,结果显示评价等级为良,此方法可应用于飞机座舱空气质量评价方面,对国家标准评价体系的建立提供一定的参考依据。