针对民航飞机舵机系统传统故障诊断方法依赖专家经验,实时性差等缺点,提出了一种基于滑窗原理和极限学习机的舵机系统综合故障诊断方法.利用MWKPCA滑窗核主成分方法进行数据处理以及在线故障检测,一旦检测到故障,根据系统原理及历史数据,利用ELM极限学习机预测器对故障进行隔离以保证系统正常工作.为解决非光滑函数的学习问题,采用PSO粒子群优化方法对ELM的分类器集合进行设计,并利用仿真数据对方法进行了验证.结果表明,与传统方法相比,该方法在实时性、诊断时间以及故障的识别准确程度上都有显著提高.