当前的飞控故障诊断系统中,一般使用专家系统对飞控故障进行诊断。使用传统的专家系统对飞控故障进行诊断时,存在着规则冲突,匹配缓慢,新出现故障无法准确定位等问题。本文针对专家系统的不足,将机器学习算法应用到飞控系统的故障诊断中,提高了设备的诊断准确率,对飞控故障诊断的发展具有重要意义。本文的主要工作内容如下:首先,分析了当前的故障诊断方法,研究了飞控故障数据的特性,根据飞控数据样本的特性,选择了支持向量机和随机森林两种机器学习算法作为系统的算法进行研究,并分别对两种算法进行了模型的搭建和参数的调优。利用不同数据集分别对支持向量机模型和随机森林模型进行分类性能的测试,根据测试结果,选择了分类性能更优的随机森林作为系统的机器学习算法。然后,为了实现更佳的分类精度,在决策树节点分裂和决策树集成两个方面分别进行对随机森林进行了优化。在决策树节点分裂优化中,提出了一种将基于基尼指数最小和信息增益率最大进行线性组合的分裂算法;在决策树集成优化中,提出了一种基于分类精度的决策树集成优化算法,并使用不同数据集对两种算法进行了实验验证。在此基础上,本文还将两种算法进行了综合使用,对节点分裂生成的随机森林进行集成优化,并使用数据集对该算法进行了实验。实验结果表明该算法对随机森林的分类精度提升最大,最终选择使用综合算法为本文算法。最后,根据实际需求,对系统进行了总体框架设计和逻辑框架设计,并使用python对系统进行了软件开发。软件实现后,对飞控故障诊断软件的功能和故障诊断的准确率进行实验测试。