随着电站数字化水平的逐步提高，厂内设备的自动化水平日益精细化。在这种背景下，衍生了应用于维持站内电气系统正常运行的控制卡件。该类卡件能确保供电系统的精确投运和工作，然而，相关维修和诊断方面的研究较少，通常的维护方式依赖于计划检修过程，替换下来的卡件直接入库，这种维护方式对操作人员的技能和时间有较高要求，且造成浪费，因此，本文以该类卡件为研究对象，设计形成满足于维修、诊断、管理等多类用户需求的智能诊断系统。　　论文首先对当前的国内外故障诊断技术及电气系统领域的故障诊断现状做出了调研，指出已有的电气系统领域的诊断技术较少应用于精细电路的诊断，明确了论文研究的目的和意义；　　其次，基于对卡件功能特性及工作原理的研究，提出了划分子网络理论结合波形相似度对比算法为手段的故障范围判断方法，使用遗传算法优化的BP神经网络建立诊断模型，从而实现故障特征的自动匹配；　　再次，利用Cadence/OrCAD平台工具丰富的元件库和广泛的分析算法，提出了适用于该控制卡件的数模混合电路特性的仿真应用体系，构建了故障特征知识库，用于扩大卡件的可诊断范围；　　最后，阐述了应用上述理论所形成的智能诊断系统的详细设计过程，系统由测试装置、通信网络和上位机平台软件构成，经安装和调试后的系统能实时展示卡件上电测试波形，自动给出诊断故障结论，同时能通过文件导入的方式扩充故障特征知识库，有利于诊断效果的不断优化。　　总体而言，本文借助于对诊断理论、混合仿真理论的研究，形成了系统化的智能诊断方法，在此基础上研发的智能诊断系统能实现对待测量卡件的自动上电测试和数据自动采集传输，进一步能通过上位机的分析处理直接呈现诊断结论。系统应用于电站某电气系统的该类卡件的测试和诊断，能大量减轻设备维护诊断人员的工作量，提高测试数据的利用价值，促进该电气系统设备维修领域的精细化、集约化管理。