随着航空工业的快速发展，飞机电缆系统的复杂性和重要性日益凸显。电缆故障可能导致严重的飞行事故，因此快速、准确地诊断电缆故障类型对保障飞行安全至关重要。传统的电缆故障诊断方法往往存在效率低、精度不足等问题，难以满足现代航空领域的高标准要求。本文提出了一种基于深度学习和多传感器信息融合的飞机电缆故障类型诊断新方法。该方法创新性地结合了卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）的优势，能够自动提取电缆故障信号中的时空特征。同时，通过引入多源传感器数据融合技术，显著提高了故障特征提取的全面性和准确性。实验结果表明，该方法在多种典型电缆故障类型的诊断中表现出色，准确率达到98.7%以上，且具有较快的响应速度。这项研究不仅为飞机电缆故障诊断提供了新的技术手段，其创新性的诊断思路也可推广应用于其他复杂系统的故障检测领域，具有重要的理论价值和工程应用前景。
