在我国的航空公司使用的机型中，飞机空调系统的故障率是比较高的，空调系统的故障率占整个飞机的总故障率的三分之一。空调系统的故障具有多发性、重复性、复杂性的特点，民航维修人员每天都要花很多的精力来维护和排除空调系统的故障。这不仅给航线维护，飞机放行造成了许多不良影响，更直接影响了航空公司的运营成本和盈利。因此探索一种更灵活的诊断方法应用于民机中是十分有必要的。　　 基于符号有向图的深层知识模型能够表达复杂的因果关系，具有包容大规模潜在信息的能力、灵活的推理方式和有效的推理算法，能够针对民机空调系统故障原因多的特点，诊断不能预见的新故障。为了充分利用SDG的这些优点，本文在前人研究SDG故障诊断的基础上，详细研究了如何对空调系统建立SDG模型，并将SDG模型用于故障诊断。　　 在深入研究了SDG建模与分析方法以及基于SDG的诊断策略之后，本文提出了FF-SDG的建模方法，即功能故障有向图建模方法。根据方法首先按照功能将系统划分成若干个子系统，然后把FMEA分析、AMM手册与SDG方法相结合，提取有效的变量和故障信息，对系统进行建模分析。文中给出一个具体的故障实例，结果表明，FF-SDG能够有效地找到多条故障路径。　　 最后，本文介绍故障诊断原型系统的开发过程，从需求分析到数据库分析，将算法和思想通过软件设计予以实现。通过将航空公司空调系统的故障实例数据放到原型系统中进行验证，结果显示以上述开发的FF-SDG故障诊断系统能够较好地识别出空调的故障源。