本发明提出了一种基于人工智能的飞机维修决策支持系统，旨在通过实时监控飞机状态、预测潜在故障并提供维修决策，以提高维修效率和安全性。系统采用先进的数据采集和预处理技术，结合深度学习算法，如卷积神经网络和循环神经网络，对飞机的飞行数据、传感器数据和维修历史数据进行综合分析。创新点包括自适应学习机制，使系统能够根据实时数据和历史维修记录不断优化其预测模型；多模态数据分析，提供更全面的飞机状态评估；实时故障预测与诊断，利用深度学习算法实现快速准确的故障识别；以及交互式用户界面设计，根据维修人员的角色和需求展示定制化信息。此外，系统还包括安全性与合规性检查模块，确保所有维修建议符合航空安全标准和法规要求。