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文章针对目前模拟电路故障诊断中存在的容差和非线性特性所带来的诊断难点，提出了一种基于粗集-主成分分析的模拟电路故障诊断的方法。这种方法利用粗集理论属性约简、数据归一化、主成分分析对输入数据进行预处理，提取主要参数，然后利用神经网络对各种状态下的特征向量进行分类决策，实现模拟电路的故障诊断。对标准电路仿真结果表明：该方法能够实现快速故障检测与定位，具有准确率高的特点。