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航空发动机气路系统特征参数具有多维度、高冗余和强相关性等特点。为了降低气路系统特征参数的维度、提高诊断精度,提出了一种基于ReliefF-PNN的航空发动机气路系统故障诊断方法。利用ReliefF算法对气路系统的参数作特征评价,确定具备表征气路系统的最优特征参数子集;对得到的最优特征参数子集数据样本训练生成基于PNN的气路系统故障诊断模型;将模型应用于气路系统进行诊断验证,并做结果分析。实验表明,使用ReliefF选择出的最优特征参数进行故障诊断,诊断精度高达100%,结果优于使用所有特征进行诊断。