模拟电路故障诊断经过近五十年的发展,已经形成了一系列诊断理论和方法,但由于问题的复杂性使得目前诊断方法的有效性不强。以神经网络为代表的人工智能技术为模拟电路故障诊断提供了一条有效途径,本文正是基于这一现状,研究了基于混沌神经网络的模拟电路故障诊断方法。模拟电路故障诊断的一个重要方面是对电路故障进行定位和测试,本文研究了基于混沌神经网络的模拟电路故障仿真与测试,研究了适用于混沌神经网络的构建故障字典的方法,讨论了一种对原始数据进行处理的方差数据融合降维算法,并应用该算法实现了对原始数据的处理及压缩。作为一种新的动力学系统理论,混沌神经网络已广泛应用于模型预测、模式识别、故障诊断等领域,并逐渐引起各领域学者的重视,本文研究了应用改进Aihara混沌神经网络对线性模拟电路的故障诊断,并与经典反向传播(BP)网络、动量BP网络进行了比较;研究了应用改进的暂态混沌神经网络(NCNN)对非线性滤波电路进行故障诊断,并详细分析了数据处理及诊断过程中出现的相关问题,验证了网络的诊断结果。大量的仿真实验表明:基于混沌神经网络的模拟电路故障诊断,能够准确快速地确定故障模式,精确地实现故障的预测。与传统的神经网络相比,该方法诊断正确率高、诊断时间短、泛化能力强,提高了故障诊断的鲁棒性,增加了人工智能技术应用于模拟电路故障诊断的实用性。