甚高频通信系统是飞机上重要的机载通信设备。随着民航事业的发展，对该设备故障诊断的速度、经济性和可靠性要求越来越高。传统的诊断方法已不再满足要求。针对当前诊断技术的不足，参照国内外最新的故障诊断技术，本文将虚拟仪器技术和神经网络算法引入到该设备的故障诊断中，并设计出完整的诊断系统,通过具体的试验证明该系诊断出的故障是可靠的。本文首先对该课题的研究背景和各种故障诊断技术进行了简要的论述，并详细介绍了虚拟仪器和神经网络的基础理论知识。其次，通过对甚高频通信系统故障的收集，建立了结构为5-15-10型的发射电路和5-20-8型的接收电路故障诊断的BP网络模型，并且将梯度下降法、弹性梯度下降法、LM法、拟牛顿算法、Fletcher-Reeves共轭梯度法等5种算法训练的BP网络进行了比较。最终在发射电路的故障诊断中选择LM、Fletcher-Reeves共轭梯度法，在接收电路中选择LM、Fletcher-Reeves共轭梯度法和拟牛顿算法作为BP网络的训练算法来对网络进行训练。最后，用Lab VIEW设计诊断系统界面和相应的功能模块，用Mat lab编写BP网络算法，采用混合编程的方法将二者结合起来，最终设计出完整的故障诊断系统。使用这套故障诊断系统对甚高频通信系统进行故障诊断。在对诊断出的故障数据与期望输出数据进行了线性回归分析之后，得出所有的相关系数都在0.97以上，这不仅符合甚高频通信系统故障诊断的实际情况而且具有较好的应用前景。