针对模拟电路故障诊断的难点和传统诊断方法的不足之处，提出了一种基于PSO算法优化的RBF神经网络模拟电路故障诊断方法。为了约简网络结构从而提高诊断效率，采用主成分分析方法对故障特征进行有效提取。针对RBF网络传统训练算法中隐层节点中心及基函数宽度选取困难问题，提出采用PSO算法来优化训练RBF网络，以提高网络的训练速度和泛化性能。最后，通过电路仿真对所提方法的有效性进行了验证。