无线通信设备故障诊断对通信系统长期正常的运行,对社会生产生活、乃至国防安全都具有重大意义。今天,故障诊断技术的研究不断深入,人工智能方法凭借其诸多优越性被引入到故障诊断,专家系统、神经网络、及神经网络专家系统方法受到了广泛关注,并在应用实践中逐步得到完善。本文结合无线通信设备综合测试系统的开发,重点就其中的故障诊断方案进行了探讨分析。在阐述了故障诊断基本原理后,分别研究了专家系统与神经网络技术,并重点分析了BP神经网络及其设计方法。在专家系统研究基础上,结合无线通信设备故障特点,设计实现了基于规则和模糊推理的无线通信设备故障诊断方案,该部分具体内容有:模糊推理、系统体系结构、知识库与数据库设计、推理机实现、及知识库维护与管理。其中,知识库和推理机作为系统设计最核心的部分,在文中进行了详细研究。尽管基于规则和模糊推理开发出了很多较成功系统,但其在知识获取与联想等方面存在不足,给无线通信设备故障诊断的发展带来了限制,而其不足又恰好是神经网络方法之所长,所以,将神经网络与传统专家系统相结合,成为了智能故障诊断主要研究方向之一。本文在实现传统规则式专家系统后,又进一步研究了神经网络专家系统。通过细致比较专家系统与神经网络不同,就两者具体结合方式及结构特点进行了研究,随后从本项目实际需求出发,提出了无线通信设备神经网络故障诊断专家系统的结构,并重点研究了结构各部分功能和实现方法,在整个系统中,知识库及推理解释依然是该系统开发设计中的最关键部分。最后,结合一发射机故障诊断,设计了该诊断系统的BP诊断网络,利用Matlab神经网络工具箱对网络进行了仿真试验,结果表明,神经网络能有效识别故障模式。最后就项目后续开发中的BP网络具体设计——如隐层节点数、学习函数等参数的选择——提出了建议。