随着集成电子技术的快速发展,现代器件集成规模越来越大,模拟电路故障诊断也越来越受到重视。虽然模拟电路故障诊断方法的研究层出不穷,但真正应用于工业实际的非常少,很大部分原因是研究结论的工程化受到限制,尤其是复杂有容差和非线性电路诊断起来非常困难,这就对现有的理论提出了新的要求。鉴于上述原因,论文以低阶模拟滤波器电路故障诊断为例,将小波神经网络的最新研究成果应用到电路故障诊断上,尝试探索新途径的故障诊断方法。本文在分析了当前国内外模拟电路故障诊断理论的研究情况后,对各现存方法进行了综合分析比较,确定了基于神经网络的模拟电路智能故障诊断方法；介绍了神经网络的发展、BP神经网络的原理及网络的设计方法；鉴于神经网络训练构造样本集的要求,确定了基于电路响应波形的有效采样点和小波分析预处理的故障模式特征提取方法,重点分析了小波多分辨率分析的原理；在分析了神经网络与小波分析的不同结合方式特性后,确定了小波神经网络松散型结合的电路故障诊断方式：由于小波分析在时频域均具有良好的局部化特性,介绍了用小波变换来做对滤波器故障进行预处理,从而减少神经网络的隐含层节点及网络规模,提高诊断的正确率；根据两种故障特征提取方法的流程,给出了诊断的详细步骤；以某模拟带阻滤波器为工程案例,通过仿真和实验验证了小波神经网络方法比基于有效采样点的单神经网络故障诊断方法更可靠和高效。最后总结了论文的主要工作和取得的一些创新成果。