测量雷达装备呈现出高度自动化、信息化、系统化和智能化的发展趋势,其系统的复杂性也越来越高,设备的维护难度也越来越大,对其进行高效快速的故障诊断,对于保持雷达装备良好的作战状态和提高战斗力具有重要意义。对于复杂的设备进行故障诊断与定位,仅仅依靠诊断维修人员运用传统方法进行故障诊断和排除具有较大的局限性。当前,各种学科智能化已成为时代的强音,测量雷达故障诊断的智能化是部队故障诊断技术发展的必然趋势。针对目前某靶场测量带的雷达装备呈现出高度自动化、信息化、系统化和智能化的发展趋势,针对雷达外场故障诊断能力不足的实际情况和需求,运用故障树分析方法、智能故障诊断的思想方法,对雷达系统故障诊断进行了研究,针对雷达系统复杂、难于建立精确数学模型、信号频率过高、电磁条件差等特点,构建了基于知识的智能诊断对雷达系统进行智能化的故障诊断。以雷达的发射机分系统为实例运用故障树分析思想,采用自组织特征映射网络与模糊神经网络的两种诊断推理对雷达发射机故障模式推理进行研究,两种故障诊断方法知识和结构简单,通用性好,能够实现雷达装备的故障检测与诊断,具有工程实用价值。尤其对那些建立数学模型很困难的系统,具有良好的实用性和通用性。由于神经网络和模糊推理均只针对系统的部分信息进行处理,可以很方便的获得网络训练数据推理规则。通过实例仿真结果可见,基于智能诊断技术的故障诊断方法取得了较好的效果；该故障诊断方法可扩展到整个整个测量雷达系统的故障诊断,为测量雷达装备故障诊断提供了新的方法。