随着电子设备的使用日益增多,其规模和复杂性显著提升,尤其是在航天航空等领域,因此电子设备是否可靠、安全变的额外重要。电路故障分析是一种提高电子设备安全、可靠的重要方法,这种方法既可以发现电路中潜在的故障模式,也可以对故障电路进行故障定位。因此,对电路进行电路故障分析具有重要意义。本文进行电路故障分析的主要思路通过电路仿真解决了数据挖掘所需的数据源问题;通过特征选择解决了样本中冗余的特征剔除问题,使聚类分析利用较少的特征子集即可挖掘出最多的潜在故障模式,进而减少分类模型建立的复杂度;通过聚类分析解决了电路系统中潜在故障模式的划分问题;通过基于规则和最近邻两种分类算法解决了电路系统的潜在故障分类模型的构建问题。另一方面,以电路仿真为基础,对电路进行FMEA分析,可以得到电路系统中模块与模块之间的故障传播关系,还可以得到器件和各模块的故障失效矩阵,其结果为故障定位提供了另外两种新的思路:基于FMEA分析的故障定位和基于故障传播有向图的故障定位,前者可以从“现象层面”直接根据报警器的状态进行故障定位,后者通过筛选候选故障源和非故障源,更高效的解决了故障器件的定位问题;论文的内容包括:首先介绍了数据挖掘和电路故障分析相关理论,其包括电路故障层次关系、电路中模块之间的故障传播以及常见的几类电路故障诊断方法。接下来介绍了电路仿真,并对电路仿真的结果根据信号的类别不同分别进行了不同的特征化预处理。还介绍了特征选择相关知识,包括特征选择一般过程、聚类分析以及聚类有效性的判断准则,并结合DB Index准则和簇总数改进了基于聚类分析的特征选择算法,经验证该算法执行效果良好且时间复杂性较低。然后对故障定位方法进行了研究。一方面通过二分K聚类完成了潜在故障模式的划分,以此为基础作为基于分类模型的故障定位方法的训练集,其中,分类模型定位方法包括:基于最近邻分类模型故障定位、基于规则分类模型故障定位。另一方面根据FMEA分析的结果提出了基于FMEA分析的故障定位和基于故障传播有向图的故障定位。以上几种故障定位方法均配以实例电路进行了分析和验证,定位效果较好。最后对本文提出的电路故障分析的整个流程进行了软件实现,该软件减少了对用户经验的依赖性,提高了故障分析人员的效率和准确性。