Los sistemas de aeronaves están diseñados para realizar funciones que ayudarán en las diversas misiones de la aeronave. Su rendimiento, cuando se somete a una condición de operación desconocida, les impone estrés. Los componentes del sistema experimentan degradación debido a fallos que, en última instancia, resultan en fallos. Se implementan mecanismos de mantenimiento y monitoreo para garantizar que estos sistemas estén disponibles cuando se necesiten. Así, la detección de parámetros ayuda a proporcionar condiciones bajo las cuales se pueden indicar escenarios saludables y defectuosos. Para obtener valores de parámetros, se procesan los datos de los sensores y se muestran los resultados para que se conozca la presencia de fallos. Algunos fallos son intermitentes e incipientes por naturaleza. Estos no se descubren fácilmente y solo se pueden conocer a través de una exhibición de rendimiento inusual del sistema mediante la indicación de códigos de error. Por lo tanto, los fallos evaluados se transmiten a un equipo de mantenimiento mediante códigos de error. Los resultados pueden ser fallo encontrado (FF), ningún fallo encontrado (NFF) o no se puede mostrar (CND). Sin embargo, la clasificación principal de los fallos y sus orígenes puede no ser conocida en el sistema. Esto continúa a lo largo del ciclo de vida del sistema o equipo. Este documento revisa los métodos de diagnóstico utilizados para el sistema de actuación de control de vuelo (HPFCAS) de una aeronave y su interacción con otros sistemas de aeronaves. Se discuten las complejidades de la integración de los subsistemas y se identifican diferentes subsistemas. Se revisan los enfoques utilizados para el diagnóstico de fallos, como el basado en modelos, el mapeo y clasificación estadística, el uso de algoritmos, así como las comprobaciones de paridad. Estas son herramientas de gestión de salud del vehículo integrado (IVHM) para el diagnóstico de sistemas. La revisión muestra que cuando un sistema está compuesto por varios subsistemas en la aeronave con funciones disímiles, la probabilidad de que exista un fallo en el sistema aumenta, ya que los subsistemas están interconectados para compartir recursos, espacio y ahorro de peso. Además, esta revisión demuestra que los enfoques basados en datos para el diagnóstico de fallos de componentes son buenos. Sin embargo, requieren grandes cantidades de datos para la extracción de características. Para un sistema como el HPFCAS, los datos de gestión de vuelo o los registros de mantenimiento de la aeronave contienen información sobre rendimiento, monitoreo de salud, diagnósticos y escalas de tiempo durante la operación. Estos son necesarios para el análisis. Aquí, se utiliza un conocimiento de algoritmos de entrenamiento para interpretar diferentes escenarios de fallos a partir del registro. Así, esos datos específicos no están fácilmente disponibles para su uso en un enfoque basado en datos, ya que los fabricantes, productores y los usuarios finales de los componentes o equipos del sistema no distribuyen fácilmente estos datos verificables. Esto dificulta realizar diagnósticos utilizando un enfoque basado en datos. En conclusión, este documento expone las áreas de interés, que constituyen oportunidades y desafíos en el diagnóstico y monitoreo de salud de los sistemas de actuación de control de vuelo en aeronaves.