在通信系统中,各种接口是最容易出现故障的电子器件。当连接器出现故障时,会使得通过该连接器的信号发生变化,从而影响系统的正常运行。而连接器故障也是数字通信线路通信质量下降和误码率的主要原因之一,因而有必要对连接器中的故障检测技术进行深入研究。本文首先对基础电接触理论进行了概述,介绍了电接触故障的成因和理论成果。接着本文对小波理论和人工神经网络进行了综述,主要概括了这两中理论的基本概念和数学特性。然后根据低压连接器电接触故障的特点,本文利用小波变换方法对故障信号进行分析,提出了基于小波理论的低压连接器故障检测方法,并将该方法在不同的电路中进行了仿真测试。同时在考虑到背景噪声的情况下,为提高电接触故障诊断的效果,本文对小波消噪算法进行了一定的改进。通过改进选取阈值的算法,提高了小波消噪的质量。最后针对大规模系统中存在多个连接器的情况,本文初步研究了人工神经网络在连接器故障诊断中的应用。并在相对简单的环境下进行了仿真,结果表明神经网络算法能够有效地进行连接器故障诊断。