随着立体化作战成为新型军事斗争的发展趋势,无人机机群在情报获取和精确打击等活动中扮演着重要角色。根据其作战原理,无人机机群阵地具有分布地域高度分散,机体损坏故障率高,发射检测项目多的特点。为解决无人机群的战斗力恢复、机体寿命保障以最大限度提高整体机群任务的成功率的问题,本文提出了基于LXI测试总线的人工智能故障诊断系统设计方案。本文通过在原有的串行诊断系统的基础上加入LXI总线转换电路使其获得LXI C类测试系统高速网络化分布式野外测试能力扩展了应用范围和工作场合,建立了基于粒子群优化的支持向量机故障诊断模型不但降低操作人员使用难度的而且提高了对现场突发未知故障类型的响应速度和兼容能力。本文首先介绍了系统关键部分原理,其次给出了基于ARM9控制的LXI C类总线转换电路和仪表网络服务器软件设计方案。在讨论无人机故障诊断原理和对几种人工智能算法比较后,建立了智能优化的支持向量机故障诊断模型。然后给出了在个人计算机上进行连接测试和故障诊断的仿真测试的实验结果。为进一步扩大工作范围,本文最后对具有时间同步功能的LXI B类总线仪表实现方案进行了探索。采用LXI总线的智能诊断系统可在分散的测试网络中使用,运用具有良好的兼容性和可维护性,以上在仿真实验中获得了验证。可以为野战条件下无人机机群的可靠性提供保障,同时降低对操作人员的体力和技术要求。