在基于Volterra核模拟电路故障诊断中，测试激励信号的参数决定了被测电路各故障特征差异的大小，影响故障诊断的准确度和效率，是电路故障诊断系统的重要组成部分。非线性模拟电路的Volterra核的准确测量和激励信号参数的优化算法等问题还需要进一步完善和提高。据此，本文在学习模拟电路故障诊断技术相关资料的基础上，给出了基于Volterra核模拟电路故障诊断的测试激励信号优化的方法。以Volterra核作为电路故障诊断系统的诊断特征时，核的获取是必要环节。但是对于非线性电路，Volterra核的获取计算繁琐。通过对非线性电路Volterra离散频域核模型分析可知，Volterra频域核包含不同频率输出成分。本文在介绍频率域分离技术和测试频率选择方法的基础上，给出了多音信号法测量电路Volterra频域核的方法。在测试激励优化算法问题上，介绍粒子群优化算法特点，针对典型粒子群算法存在的缺陷和蚁群算法的局部搜素最优解能力，本文给出了一种动态改变惯性权重自适应粒子群算法——蚁群粒子群混合算法，并利用该算法进行测试激励优化。理论研究的同时，本文对测试激励优化系统的硬件和软件进行设计，并组建测试激励优化系统。硬件电路主要有：下位机主控制单元、DDS技术信号发生单元、数据采集单元和通讯接口。软件模块主要包括：下位机固件程序和上位机应用程序。在完成了硬件电路和软件算法的设计之后，本文用组建的测试激励优化系统对典型非线性模拟电路进行多次试验，通过得到的实验结果和波形证实了本设计的可行性。