飞行器的故障诊断方法、装置、电子设备和存储介质

本发明提供一种飞行器的故障诊断方法、装置、电子设备和存储介质，涉及机器学习技术领域，该方法包括：获取飞行器的状态变量数据；将飞行器的状态变量数据输入至故障诊断模型，得到故障诊断模型输出的飞行器的故障预测结果；其中，故障诊断模型是在k近邻算法kNN模型的基础上，对飞行器的状态变量样本数据及其故障标签进行训练得到的。本发明通过利用k近邻算法对样本之间的相似性进行分析，有效识别和分类各种故障类型，从而实现快速、准确的故障诊断，提升故障识别的效率和可靠性。