随着电子科学与电子产业的发展,模拟电路故障诊断的研究价值不断提升。目前模拟电路故障诊断中,存在电路设备集成度高参数获取困难、元件存在容差提取可区分故障的特征困难、缺乏有效诊断融合手段等问题。智能诊断技术被广泛应用于模拟电路故障诊断领域,具有不需掌握电路知识、不用求解电路方程等诸多优势。单一的故障诊断方式不能很好的对不同类型的故障进行诊断分析,智能诊断方法可以通过信息融合手段,利用多个数据特征或不同分类器结果进行诊断融合,进一步提升故障诊断的准确性。小波分析是模拟电路故障诊断中常用的特征提取手段,可以根据小波类型和系数处理的不同,对同一数据呈现差异化的特征表现。形式概念分析作为具有坚实数学基础的数据分析工具,其运算过程以及分析结论具有人类可读、可理解的特点,利用形式背景对数据信息进行描述,通过概念格结构挖掘对象和属性间的关联,并可以通过Hasse图进行直观的展示。如何通过形式概念分析进行模拟电路的故障诊断融合,具有非常大的研究和应用价值。本文针对模拟电路故障诊断融合问题,研究并提出了基于形式概念分析的模拟电路故障诊断融合算法,通过模糊概念格、多值概念格表示故障诊断率和诊断结果,改进了概念格的相似度计算方法进行诊断融合。根据模拟电路故障的一般诊断流程,设计了基于小波分析、克隆选择算法、形式概念分析的模拟电路故障诊断方案,实现了基于形式概念分析的智能故障诊断融合系统。通过对小波类型、分解层数、小波系数处理方式的研究,针对融合对象的选取进行了研究,并提出了选取思路。通过对概念格相似度计算方法的研究,为故障融合方式的选择提供了参考依据。以两级四运放滤波电路为应用对象,对诊断融合算法进行了验证和评价,验证了形式概念分析理论成功解决模拟电路故障诊断领域的实际工程问题。