波音787飞机是航空业巨头波音公司设计生产的“梦想客机”,在飞机的设计和制造技术上均取得了巨大的突破和质的飞跃。集先进技术和大量的复合材料为一体,以高可靠度、高效益、低燃油消耗、低污染排放、舒适的客舱环境、低噪音、低维修成本著称。在波音787飞机上,空调系统也被称为座舱环境控制系统（ECS）。它的作用是在飞行中,为客舱、货仓提供增压和新鲜空气,让旅客和飞行人员具有良好的、如同地面的乘机环境,保证人员、货物和飞机的运行安全。它属于飞机的重要系统之一,座舱环境控制系统如果有故障,那么将直接导致旅客舒适性体验下降、航班延误乃至取消,极端情况下还将直接影响人和飞机的安全。对于波音787型飞机来讲,它的空调系统是突破了传统的设计理念,不再像传统飞机从发动机或APU获取气源,而是重新设计了一套增压系统。由组件控制器控制客舱空气压缩机运转产生压缩气体,替代了传统飞机的引气系统。这样的设计改变,不仅减少了燃油的消耗,还提高了经济效益,并且降低了燃油排放,是该机型在节能减排上的一大亮点和卖点。但毕竟该系统技术尚未成熟,对于系统部件的高故障率,厂家和航空公司都处在边运行,边摸索、边总结的阶段。而系统中的核心部件,客舱空气压缩机（CAC）的故障原因分析、诊断更是显得尤为重要。通过对空调系统中的重要部件——客舱空气压缩机（CAC）的故障原因分析、诊断方法研究,将研究方法融合到实际运行诊断中。本课题就是结合在飞机实际运行中,对CAC常见故障进行研究和分析,进行改进和及时诊断,提高部件的可靠度,保障飞机的安全运行。本文从CAC的部件组成和运行原理入手,详细阐述了CAC如何正常运行,以及常见的故障表现形式。其次,对CAC故障进行深入分析和归类描述,将CAC的故障从本体分为两大类:电机故障和压缩机故障。分别对电机和压缩机的常见故障进行了故障机理分析、故障的特征研究以及分析采用数学模型的建立。在根据前面对CAC故障详细的分析后,引入如何对CAC故障的诊断方法,详细介绍小波分解法和模糊神经网络模型。结合两种模型优点建立小波基-RBF模糊神经网络模型,并详细介绍了计算方法。利用该故障诊断模型对CAC进行电机故障提取特征向量和故障诊断分析,对压缩机进行故障提取特征向量和诊断分析,并且得到了理想的故障诊断结果。实验证明了小波基-RBF模糊神经网络模型可以对CAC的故障进行有效诊断。最后,根据对CAC故障诊断方法研究情况,利用公司研究开发的飞机故障监控系统结合故障诊断的方式,未来与厂家进行合作开发利用基于小波基-RBF模糊神经网络对CAC故障的有效诊断。对飞机在实际运行中当部件出现相关性能突变时,能第一时间进行有效监控和故障诊断,从而有效地采取行动措施来进行故障处理,保障飞机的安全可靠运行。