模拟滤波电路是电子电路系统的重要组成部分之一,它关系着整个电子电路系统的稳定性和可靠性。传统的模拟滤波电路故障诊断技术在大多数理论方法和技术手段上显示出较大的局限性,因此,探索和研究新的电路故障诊断方法就显得越来越重要,尤其是智能模拟滤波电路故障的智能诊断方法,不仅可以提高故障诊断速率、准确度和可靠性,确保电子设备和控制系统的正常高效稳定运行,而且对于优化模拟滤波电路设计均具有非常重要的意义。BP神经网络应用于模拟滤波电路故障诊断中可以有效提高模拟滤波电路故障智能诊断的可靠性,但是标准BP算法其自身存在收敛速度较慢、容易陷入局部最优等不足。遗传算法具有同步处理复杂大量非线性数据、模式识别、以及联想预测诊断等功能,适合模拟滤波电路故障诊断等非线性复杂工程领域,可有效地克服收敛速度慢与容易陷入局部最优的不足,所以将遗传算法与BP神经网络相结合应用于模拟滤波电路故障诊断中是模拟滤波电路故障诊断研究发展的新思路。本文重点研究了遗传算法与LM-BP改进算法相结合形成的GA改进的LM-BP优化算法,详细阐述了GA改进的LM-BP算法在模拟滤波电路故障诊断中的实际应用。在上述理论研究的基础上,利用MATLAB仿真软件设计出基于GA改进的LM-BP算法模型的四层神经网络结构,并结合有源双T带阻滤波电路的故障诊断进行实验测试,实验测试结果表明GA改进的LM-BP神经网络模型在模拟滤波电路故障诊断中具有较好的通用性,在运算速率和准确等方面均体现了较好的性能,为复杂模拟滤波电路故障诊断提供新的参考思路。