随着模拟电路的复杂度和密集度不断增长,要求能通过测试手段准确定位故障并及时更换故障元件,保证电路的可靠运行。但模拟电路自身的复杂性使得测试成本非常高。因此,提高模拟电路测试和故障诊断水平具有重要的现实意义。灵敏度分析是一种新的模拟电路测试方法。在此理论基础上,本文从以下两个方面进行尝试:首先,一阶灵敏度故障诊断方法存在这样一个问题,即测试频率的选择不能直观地对故障诊断方程解的存在性进行预分析。在模拟电路灵敏度分析及其相关理论基础上,本文尝试采用灵敏度矩阵分析方法来改善一阶灵敏度故障诊断方程解的可预测性和可控性。仿真实验表明:灵敏度矩阵分析方法能直观地对灵敏度故障诊断方程解的存在性做预分析。然而,一阶灵敏度故障诊断方法是基于一阶灵敏度,所以故障诊断方程解的精度受到影响。为此,本文引入了二阶灵敏度故障诊断方程。尽管采用了相似于一阶灵敏度故障诊断方法的基本思想和灵敏度矩阵分析方法,但是由于二阶灵敏度故障诊断方程比一阶灵敏度故障诊断方程具有更高的精度,因此引入二阶灵敏度是必要的。本文对二阶灵敏度故障诊断方程进行了详尽的误差分析,同时在详细阐述了故障诊断应用中的遗传算法操作要点后,使用改进遗传算法来选择优化的测试频率。所获得的基于二阶灵敏度的频率优化故障诊断算法使求解精度得到了进一步的提高。仿真实验表明:在不考虑正常元件容差和考虑部分正常元件容差两种情况下,和一阶灵敏度故障诊断方法相比较,二阶灵敏度故障诊断方法的精度得到了显著的改善,并且改进遗传算法的引入能使故障诊断方程的求解精度获得进一步的提高。