随着计算机技术和微电子技术的不断发展,导弹、卫星等大型装备的功能逐渐完善和强大,其内部结构日益复杂,而在现代大型装备中,电子系统起着至关重要的作用,当其出现故障时常导致严重后果。在电子系统外部测试节点不断减少的情况下,由于电子系统内存在多故障、关联故障等复杂情况会导致不确定性问题出现,使得定位故障源难度不断加大,此时传统的故障诊断方法均已失效,因此,研究适合电子系统的故障诊断方法十分必要。本课题来源于某预研项目“复杂电子系统故障诊断技术”,计划针对电子系统的特点,重点研究基于贝叶斯网络的电子系统故障诊断方法,解决故障检测、故障定位以及故障隔离等几个关键技术问题,并通过搭建以某型号装备电气系统为原型的故障仿真系统对方法有效性进行验证,课题中重点研究了贝叶斯网络的建模、推理方法,并针对由部分功能模块构成的通信分系统进行了故障诊断实验,取得了满意的结果,相比于传统方法,贝叶斯网络方法具有无可比拟的先天优势,它可以通过结构学习实现对“黑盒”系统的模型建立,使用参数学习实现最终的故障检测、定位;在此基础上以某发控系统为原型设计了故障诊断仿真平台,为模拟真实故障注入设计了故障注入平台,为获取故障样本数据搭建了包括自研数据激励卡在内的故障采集平台,开发了上位机故障诊断软件平台,实现了通过程控方式进行故障注入、故障采集及故障检测、定位。最后在故障诊断系统中使用本文提出的方法进行建模及诊断实验,选取系统中故障仿真平台为应用对象,进行了故障建模诊断实验,最终对实验结果及电子系统中存在的不确定性问题进行深入分析,验证了本文方法的有效性。此外,本课题的研究成果可进一步推广应用于各种大型电子设备的基层级维修保障测试、故障诊断与故障修复中,对电子系统的故障诊断、检测、定位、修复具有很好的指导意义。