近年来，集成电路产业取得了飞速发展。为了提高系统的安全性和可靠性，故障诊断技术越来越受到人们的重视。统计表明电子设备80%的故障来自于占着较小比重的模拟电路。因此模拟电路故障诊断理论有着很高的应用价值。但是由于其工作状态连续，元器件参数存在容差，电路非线性和可测节点较少等特点，导致其还没有形成一个完全成熟的体系，在成熟度和完善性上远远落后于同类的数字电路。模拟电路故障诊断方法已成为新的研究热点。本文重点研究了故障诊断技术中的故障字典法。针对电路中存在的容差问题，引入了模糊集和模糊域的概念，利用模式识别中的贝叶斯定理对诊断的误差率进行分析，并以最小误差率为判定门限划分模糊域。研究了测试点选取技术，利用包含法、排除法等方法去除冗余节点，得到尽可能少的有效的测试点集合。本文通过Pspice和Matlab联合仿真对具体的放大电路进行数据信息的采集和分析，最终完成在传统模糊集下与贝叶斯方法下的故障字典的建立，并对两种方法诊断的准确性进行比较。实验表明，两种字典对容差电路的硬故障都具有诊断能力。基于贝叶斯理论的模糊集划分方法虽然可以提高故障诊断的准确率，但是由于实际诊断前所需要测试的数据量过于庞大，模糊集的划分也相对更为复杂，所需花费的时间也更长。所以，本文最后针对测前计算的工作量提出了新的见解，既可以保证诊断的准确率，同时也减少了测试模拟的计算量。