模拟电路故障测试和诊断是目前研究的热点问题,在诸多模拟电路故障诊断方法中,故障字典法是最成熟和最具有实用价值的一种方法。故障字典技术包含三项重要内容:故障字典的构建,测点（包括测试激励,测试参量和物理测点等）选择和故障诊断。由于现代电路集成度越来越高,对测点的数目限制相当严格,所以测点选择具有重要的现实意义。鉴于故障字典法应用的广泛性和测点选择的重要性,本文重点讨论故障字典法的测点选择问题。根据研究的深入和递进关系,本文主要包含三个方面的内容:基于整数编码表的测点选择方法（包括局部最优和全局最优解的讨论）;基于故障对编码的编码方法和建立在其基础之上的测点选择方法;测点选择过程中对容差的处理方法。1.基于整数编码表的的测点选择方法研究。这部分研究内容主要包含以下几方面:1)对现有的测点选择算法的分析。目前基于整数编码表技术的测点选择算法大都属于贪婪式搜索方法,这些算法包括两个要素:搜索策略和测点评估标准。本文分别从算法精度和时间复杂度两方面,对各种测点评估标准和测点选择策略进行了深入的理论分析和详尽的统计实验比较。纠正了目前存在的一些错误结论,为今后的研究工作提供一个指导方向:应该重点研究测点选择策略。2)新的测点选择策略A。将深度优先的启发式图搜索算法应用于测点选择。首先将根节点初始化为所有待诊断故障;然后用所有备选测点扩展此根节点;最后从扩展出的节点中选择最优的一个作为下一步扩展对象。如此循环,直至所有故障都被隔离。因此测点选择过程就转化为图节点的扩展过程,从根节点到目标节点（不含未被隔离故障的节点）路径上的测点就构成了最终解。该策略的优点是每一次测点选择都是建立在以前选择结果之上的,因此保证了每个被选测点的有效性。3)基于上文提出的启发式图搜索算法,提出一种更为精确的基于Rollout算法的测点选择方法RA。假定在图的某层有N_T个节点,从该层每个图节点出发都运行一遍启发式图搜索算法,得到N_T个最优测点集,从中找出一个含有最少测点的集,其对应的根节点就是最终被选测点,作为Rollout算法下一次扩展对象。与其他局部最优方法相比,该方法的到的结果更为精确。4)全局最优测点选择算法A^*。根据信息理论和M进制编码规则,首先给出了启发函数的计算方法,推导出图节点的构造方法和扩展规则;然后在此基础上给出了用于测试节点优选的启发式图搜索A^*算法;最后进行的分析试验表明本算法既克服了局部寻优方法不能找到全局最小测点集的缺点,又能显著降低传统穷举搜索算法的时间复杂度和空间复杂度。2.给出一种故障对编码技术和基于此技术的测点选择方法。首先将所有待隔离故障两两组对。对于i行故障对,如果能被测点j隔离,则对应故障对表的元素D_i,j= 1,否则D_i,j= 0。该编码方法充分体现了每个测点的故障隔离能力。实验结果表明,基于此技术的测点选择算法比基于整数编码方法的穷举算法得到的结果更精确、时间复杂度更低。3.研究了模拟故障字典测点选择不可回避的容差问题。针对斜率故障模型,本文从两方面来解决容差问题:一是在实际电路运行过程中获得斜率故障曲线的交点,此交点就包含了实际电路元件的容差信息;二是本文给出了解析和仿真两种方法来获得特征区域。给出的方法较好解决了斜率故障模型中的容差问题。进而给出了考虑容差情况下的测点选择方法。4.将本文的测点选择方法推广到系统级测点选择和序贯测试问题。由于时间复杂度太高,传统的序贯测试算法对于测点数大于12的系统就无能为力了。鉴于此,本文将序贯测试问题拆分为测点选择与序测试设计两个问题。测点选择问题用A*算法解决。序测试设计问题用AO^*算法解决。本文提出的方法更符合可测性设计的设计流程,试验和复杂度分析表明该方法能显著降低传统方法的时间复杂度。