基于深度学习的电子电路故障诊断方法研究

摘要：本文深入探究基于深度学习的电子电路故障诊断方法。阐述深度学习技术优势，分析常见的卷积神经网络、循环神经网络等在电子电路故障诊断中的应用方式，通过实例验证其有效性，旨在为提升电子电路故障诊断准确性与效率提供新思路与方法。

关键词：深度学习；电子电路；故障诊断；神经网络

引言：在当代电子系统领域，电子电路的复杂性与集成度持续增长。一旦电路发生故障，传统的故障诊断技术往往难以实现快速、精确的问题定位，这严重干扰了电子设备的正常运作和维护效率。深入探讨基于深度学习的电子电路故障诊断技术，对于确保电子设备的稳定运行以及提升工业生产效率具有显著的现实意义。

一、深度学习技术概述

（一）深度学习基本原理

深度学习通过构建多层神经网络模型，使计算机自动学习数据特征和模式。核心是深度神经网络，包括输入层、隐藏层和输出层，通过权重连接神经元。数据在网络中逐层传递，经过非线性变换，输出预测结果。在电子电路故障诊断中，输入数据如电压、电流等参数，输出故障类型或位置。

（二）深度学习在故障诊断领域的优势

深度学习能自动提取复杂特征，无需人工特征工程。在电子电路中，故障特征复杂，深度学习有效解决难题。面对新故障情况也能准确判断。

二、基于深度学习的电子电路故障诊断方法

（一）卷积神经网络（CNN）在故障诊断中的应用

1.CNN 模型结构与原理

CNN 专为处理网格结构数据设计，如图像、音频等。在电路故障诊断中，电路参数数据转化为图像形式输入 CNN。CNN 主要由卷积层、池化层和全连接层组成，提取局部特征，降维处理，分类输出故障诊断结果。

2.应用案例分析

研究人员将电路板电压数据排列成二维矩阵，作为 CNN 输入。CNN 模型训练后，能准确识别短路、断路等故障类型，诊断准确率高达 95% 以上，优于传统方法。

（二）循环神经网络（RNN）及其变体在故障诊断中的应用

1.RNN 与 LSTM、GRU 原理

RNN 适用于处理序列数据，如电子电路运行数据。传统 RNN 存在梯度问题，限制处理长序列数据能力。LSTM 和 GRU 通过特殊门控机制，有效解决梯度问题，能处理长序列数据。

2.应用场景与效果

使用 LSTM 模型分析电力电子电路电流、电压等参数时间序列。实验结果表明，LSTM 模型能准确捕捉电路故障前的异常变化趋势，提前预测故障，为设备维护提供时间，降低设备故障率。

（三）深度置信网络（DBN）在故障诊断中的应用

1.DBN 模型构建与训练

DBN 是由多个受限玻尔兹曼机（RBM）堆叠而成的深度学习模型。训练分为预训练和微调两个阶段，预训练通过无监督学习提取数据特征，微调阶段利用有监督学习进行参数优化。DBN 可学习电路潜在故障特征，适应具体故障诊断任务。

2.性能特点与实际应用

采用 DBN 模型对电子产品生产线电路数据进行实时监测与故障诊断。DBN 能快速准确识别电路潜在故障隐患，及时预警，提高生产效率和产品质量，减少生产停滞时间。

三、基于深度学习的故障诊断方法实施流程

（一）数据采集与预处理

1.数据采集

数据采集在电子电路故障诊断中至关重要，需采集电路在正常与故障状态下的运行数据，如电压、电流、温度等参数。数据采集设备精度与稳定性直接影响诊断结果准确性。

2.数据预处理

采集数据存在噪声、缺失值等问题，需预处理。常用方法包括滤波去除噪声、数据归一化、插值法填补缺失值等。

（二）深度学习模型选择与训练

1.模型选择

根据电子电路的特点和故障诊断需求，选择合适的深度学习模型。如对于具有空间结构特征的电路数据，可选择 CNN；对于时间序列数据，RNN 及其变体更为合适。

2.模型训练

使用预处理后的数据对选定的深度学习模型进行训练。通过大量样本训练，使模型学习到电路正常与故障状态的特征模式。不断优化模型参数，提高模型诊断准确率。

（三）故障诊断与结果评估

1.故障诊断

在进行电子电路的故障诊断时，首先需要将待诊断的电子电路数据输入到一个已经训练好的深度学习模型中。这个模型通过学习大量的电路数据，已经掌握了电路可能出现的故障特征模式。

2.结果评估

为了确保故障诊断结果的准确性和可靠性，需要采用一系列评估指标对结果进行细致的评估。常用的评估指标包括准确率、召回率、F1值等。通过将模型的诊断结果与实际的故障情况进行对比分析，可以评估模型的诊断性能。这个过程可能需要反复进行，直到模型能够稳定地输出高准确率的诊断结果。

四、案例分析

（一）案例背景

某大型电子设备制造商生产的一款新型电子产品，其内部电子电路复杂，在生产过程中频繁出现电路故障，传统故障诊断方法效率低、准确率不高，严重影响生产进度与产品质量。

（二）基于深度学习的故障诊断实施过程

1.数据采集与预处理

在生产线上安装高精度传感器，采集电子电路在生产过程中的电压、电流等参数数据。对采集到的海量数据进行清洗、去噪和归一化处理，得到高质量的训练数据和测试数据。

2.模型选择与训练

经过对比分析，选择卷积神经网络（CNN）作为故障诊断模型。根据电路数据特点设计 CNN 网络结构，设置合适的超参数。使用训练数据对 CNN 模型进行训练，经过多轮迭代优化，模型逐渐收敛，达到较好的性能指标。

3.故障诊断与结果评估

将测试数据输入训练好的 CNN 模型进行故障诊断，模型准确识别出多种电路故障类型，诊断准确率达到 98% 以上。

五、结论

基于深度学习的电子电路故障诊断方法凭借其强大的自动特征提取和模式识别能力，为解决电子电路故障诊断难题提供了高效途径。通过对卷积神经网络、循环神经网络、深度置信网络等多种深度学习模型在电子电路故障诊断中的应用研究，以及实际案例验证，表明这些方法能够显著提高故障诊断的准确性和效率。然而，目前该领域仍存在一些问题，如模型对复杂故障模式的泛化能力有待进一步提高、对数据质量要求较高等。未来，需不断优化深度学习模型结构与算法，结合更多先进技术，如迁移学习、强化学习等，进一步提升基于深度学习的电子电路故障诊断方法的性能，以适应日益复杂的电子电路系统故障诊断需求，推动电子行业的持续发展。

参考文献

[1]黄泽华.基于深度学习的复杂模拟电路故障诊断[D].昆明理工大学，2023.DOI：10.27200/d.cnki.gkmlu.2023.002568.

[2]黄宇航.基于深度学习的航电系统模块级故障诊断研究[D].西安电子科技大学，2023.DOI：10.27389/d.cnki.gxadu.2023.002944.

[3]姜云威.面向模拟电路故障诊断的深度学习方法研究[D].桂林电子科技大学，2022.DOI：10.27049/d.cnki.ggldc.2022.000810.

[4]徐万洲.深度集合型模拟电路故障诊断方法研究[D].沈阳理工大学，2022.DOI：10.27323/d.cnki.gsgyc.2022.000040.

作者简介：郝媛媛（1984-），女，汉族，本科，河北省石家庄市人，就职于河北中赀科星项目管理有限公司，研究方向为电子工程。