论文基于课题组实际项目展开,通过对毫米波辐射特性测试系统的结构和工作过程的研究,提出了测试系统的故障诊断要求和可供检测的故障参数。结合基于知识的故障诊断方法完成了目标系统的故障诊断设计。首先,研究了毫米波辐射特性测试系统的系统结构,鉴于其总体结构的层次化、模块化设计特点和部分模拟电路模块的诊断要求,提出了用故障树分析法来完成测试系统的系统级故障诊断而采用BP(Back Propagation)神经网络实现部分模拟电路的故障诊断方案。其次,按照既定诊断方案,通过对引起目标故障事件故障原因的逐层分析建立了适当的诊断故障树,完成了对该故障树的定性和定量分析,按照结构重要度给出了底层故障事件诊断的优先顺序。再次,对辐射计当中的中频放大和视频放大电路,建立了适当的BP神经诊断网络,结合诊断理论和实验效果分析,确定了合适的诊断网络参数来完成网络的训练过程。其后考虑电路元器件容差的影响,针对不同的故障类型测试了大量的样本数据验证网络的诊断效果,结果表明网络具有较高的诊断准确率。最后,结合实际项目当中的测试经验,给出了毫米波辐射特性测试系统中诸如灵敏度、信噪比及积分时间等诊断参数的测试方法,实现了故障事件可检测或可监控性,为系统的故障诊断提供了实际测试支持。另外,为方便用户实际诊断操作,完成了测试系统故障诊断的操作界面设计,提高了诊断系统的实用性和集成度。