随着电子技术的发展,各种电路已经成为现代信息社会的发展基础,而被广泛应用到社会的各个领域。与此同时,电路测试的重要性也日益显现,其测试难度和费用也逐渐提高。许多电路尤其是专用电路的大量应用使得手动测试工作难以满足测试要求,于是近几十年来,许多自动测试方法被开发出来,对应的测试系统也应运而生。本文在进行课题研究中遇到了专用电路的测试方法问题。为了研究电路的测试方法,本文首先对数字电路测试和模拟电路测试发展历程上常用的测试方法进行了较为系统的研究与分析,比较其各自的优缺点及其适用范围。在研究过程中,本文对于当前应用较为广泛的人工智能中的误差反向传播网络(BP网络)进行了重点研究。然后,以一个单管放大电路作为简单示例,使用BP网络对其进行故障诊断,通过使用Multisim电路仿真软件和Matlab中的神经网络工具箱对其进行模拟实验,结果表明将人工神经网络应用于模拟电路的故障诊断具有较高的故障识别率,表明将神经网络等人工智能方法应用于电路故障诊断具有一定的可行性。本文在对课题中的问题进行深入分析的基础上,将故障隔离法和故障树分析方法结合应用到数字电路的故障诊断上,对故障检测有很强的指导启发作用,将其应用于TPS开发可以提高故障诊断效率,具有一定的实际意义。