随着电子设备复杂程度的提高,对设备的维护和保养也提出了更高的要求。据统计在电子设备中80%的故障出在模拟电路,所以对模拟电路板自动测试和智能故障诊断的任务迫在眉睫。 模拟电路的故障诊断于60年代首先在军事工业上开始研究,至今在理论方法和具体实现上已有了一定的进展,本文在吸取众多模拟电路故障诊断研究成果的基础上结合当今电子测试技术和人工智能技术的最新成果,对模拟电路板的智能故障诊断系统的组建和构架及其可行性进行了介绍,开发了智能故障诊断系统的软件平台,通过该平台将系统的两大功能模块即自动测试模块和故障诊断模块有序的统一到工作环境下,通过将被测电路板的测试程序加载到软件平台,就可以实现对该电路板的自动测试和故障诊断。 在模拟电路的智能故障诊断方法方面,分别介绍了人工智能领域中最热点的技术,即专家系统和人工神经网络的工作原理及其用于模拟电路故障诊断的优缺点,并进一步探讨了二者结合的可能性,提出了基于神经网络的专家系统的设计思路以及用于模拟电路智能故障诊断的实现方案;在开发模拟电路的测试程序时,运用了基于神经网络的故障字典法,并从提高系统综合性能的角度提出了测试程序开发过程中数据冗余性和测试程序的可维护性的方法及实现手段。