随着电子设备集成度和规模的不断增大,对电子设备进行故障诊断也越来越困难。由于模拟电路对环境敏感并且故障率高,所以电路系统的可靠性主要取决于模拟电路部分。因此,对模拟电路故障诊断方法进行深入研究具有重要意义。本文的主要工作和研究成果如下:首先,本文概述了国内外模拟电路故障诊断技术的发展,介绍了模拟电路的故障类型和诊断方法的分类,对故障诊断方法的优缺点进行了阐述。针对目前以智能方法中的单分类器为基础对模拟电路进行故障诊断时,诊断精度难以提升的问题,本文采用对特征提取方法进行改进和对智能算法进行集成优化的方式来寻求突破。其次,考虑到采集实际电路故障数据的困难性,构建了仿真环境下模拟电路故障诊断流程,对流程中的主要环节进行了展开和说明,并给出诊断效果的评价指标。接着,探讨了模拟电路特征提取主要的几种方式,针对传统有效采样点法无法有效区分不同故障状态的不足,提出了时频指标法;基于“能量-故障”模型,利用小波包进行特征提取。仿真结果表明:时频指标法和小波包分解层数的增加可以获得更高的故障诊断精度。然后,将多分类SVM应用于模拟电路故障诊断,完成对故障诊断的初步探究。在此基础上,采用集成学习中的Adaboost方法对SVM进行集成并优化,构建出比单个SVM分类器分类精度更高的优化Adaboost-SVM模型用于故障诊断。最后,针对优化Adaboost-SVM诊断方法和多层小波包分解造成的模型训练效率偏低的问题,并对故障诊断精度作进一步提高,采用了随机森林进行特征降维和XGBoost方法进行模拟电路的故障诊断。仿真结果验证了随机森林和XGBoost方法在提升故障诊断精度和模型训练效率方面的有效性。