随着大规模电子系统的迅速发展,对其可靠性、可测性的要求也越来越高。系统中的故障传播与定位,故障测点选择成为在有限的测试中准确快速评估系统性能的关键问题。此外,作为故障诊断的延伸,系统安全性问题也得到了越来越多的关注,国外已有很多学者开始将故障诊断应用于电子系统的硬件安全性研究。顺应这一发展趋势,并根据故障诊断研究的层次关系,首先研究故障传播路径；之后根据故障传播路径的研究成果进行最优测点选择;然后通过分层有向图故障诊断方法对电子系统进行故障诊断；最后将故障诊断扩展到硬件系统安全性检测中,具体内容包括：第一,基于小世界网络的电子系统故障传播路径研究。利用电子系统的小世界特性,首先研究电子系统单点故障的多路径传播问题,对节点信息熵进行定义,同时结合图的预处理,改进的优先级队列等方法提出了一种故障的全路径搜索算法。该算法相对其他全路径搜索算法,在时间复杂度及空间复杂度上都具有较高的性能,所以更适合应用于大规模复杂电子系统。其次,对于故障的最优传播路径问题,通过对入口度与出口度进行区别,并加入邻节点的信息,从而进一步完善节点信息熵的定义,优化了路径选择策略。同时通过扩展节点的不可达,不可始发性,对图中的环进行识别并将图分为无环及有环两个部分,针对路径搜索的不同范围使用相应的搜索策略从而提高了算法的整体性能。该算法不仅能够实时返回无解的路径搜索,对于有解的搜索也可以快速得到正确的结果。针对实际应用中因系统修改而造成的路径重复计算问题,进一步提出熵优先的动态路径搜索算法。该算法能够在已有的计算结果基础上,只需要重新计算被系统修改而影响的一小部分节点即可得到新的最优路径。最后通过在大规模的随机图中的静态及动态对比实验,验证了该算法的有效性及性能优势。第二,基于信息熵及路径搜索的测点选择与优化。在基于故障字典的最优测点选择方法基础上,本文提出了简化熵与多维联合搜索方法。其中简化熵的运算量只相当于传统方法的1/6,同时在算法每次迭代的过程中,本文引入自适应的多维搜索概念,使得每次迭代过程中都能找到分辨多故障的联合测点集,从而大幅度减少算法的总体迭代次数与冗余操作。其次,通过完善信息流分层模型,同时结合故障传播路径研究中的路径搜索算法,实现了一种系统级测点选择方法。相对其他基于信息流模型的方法,该方法首先去除了在反馈环中的不可测故障,同时通过最优路径来优化测点选择。通过不断迭代去除最优路径中已有测点的故障节点,使得系统图的规模不断减小,因此该方法能够应用于大规模复杂系统的测点选择。第三,基于分层有向图的电子系统故障诊断分析。传统的有向图分层方法基于矩阵运算,而矩阵运算的空间与时间复杂度难以满足大规模复杂系统的应用需求。本文基于电子系统的小世界网络特性,提出基于度的分层图算法,该算法使用度扩散操作代替矩阵运算,其时间复杂度与空间复杂度都是节点数的线性阶函数,因此相对传统方法更适用于大规模复杂电子系统。最后将本文提出的路径搜索算法与测点选择方法成功应用于XX型雷达系统的故障诊断,验证了其有效性。第四,故障诊断在电子系统硬件安全评估中的扩展应用。系统安全性问题是一种独特的故障形式,相较传统的故障,其更加隐蔽和复杂。针对这一问题,本文提出了一种系统安全性,攻击有效性评价方法。该方法融合了互信息熵在独立性上的优势和相关性在线性度上的优势,能够评价任意两种信号之间的关联程度,进而评价设备的潜在安全风险和不同攻击方法的攻击效果。在电压重分配型数模转换器和电容分压型数模转换器上的实验也验证了方法的有效性,为未来的系统安全性故障诊断研究提供参考。