基于深度学习的电子电路故障诊断技术分析

作者简介：李雪洁（1990.10—），女，汉族，河南郸城人，本科，讲师，主要研究方向为机电一体化。999Sep109··第42卷第期2026年月ITREPORT,No.202构设计也愈发复杂，除传统的模拟电路和数字电路外，混合信号电路、高频电路、微功率电路等新型电路不断涌现，不同类型的电路具备各异的工作原理和运行特点，这就对故障诊断所采用的方法和技术提出了差异化要求。2深度学习在电子电路故障诊断中的作用2.1突破“经验依赖”深度学习技术在电子电路故障诊断领域能够有效突破对人工经验的依赖，显著提升诊断工作的整体效率。该技术通过构建深度神经网络模型，能够从海量的电路故障数据中自主学习故障特征和内在模式，无需工作人员手动提取故障特征或制定复杂的诊断规则。例如依托卷积神经网络的强大功能，该技术能够对电路的时域信号与频域信号进行自动化特征提取和系统性分析，在处理电路电压、电流信号的过程中，卷积神经网络可以精准识别出信号中隐藏的故障特征，而这些特征往往是人类工程师难以直接观察和捕捉的复杂模式［3］。2.2赋能“实时诊断”在电子电路的实际运行阶段开展实时故障诊断工作，对于保障电路系统的稳定性和可靠性具有至关重要的意义。依托深度学习技术，其模型凭借自身强大的计算能力和高效的数据处理效能，能够快速处理海量的实时运行数据。例如循环神经网络及其各类变体擅长处理时间序列数据，能够对电路运行过程中的实时信号进行持续监测与深度分析，进而精准捕捉信号中蕴含的时间依赖关系和动态变化特征，及时发现潜在的故障发展轨迹。深度学习模型可通过硬件加速技术进一步提升计算速度，实现毫秒级的实时诊断响应，在实际应用场景中，将深度学习模型部署于嵌入式系统或边缘计算设备上，能够实现对电子电路的本地实时诊断，有效减少数据传输过程中的延迟，进一步提高诊断工作的效率。3基于深度学习的电子电路故障诊断技术3.1多模态故障数据采集与预处理技术3.1.1数据采集多模态故障数据采集与预处理技术的合理应用［4］，是深度学习技术在电子电路故障诊断中实现实践落地的重要前提。工作人员在进行信号模态数据采集时，须结合目标电路的具体特性，挑选适配的传感器设备。其中，高精度电压传感器用于精确测量电压信号，其量程和精度需满足电路正常运行与故障状态下的双重测量需求；电流传感器则需具备快速响应能力，以精准捕捉电流的瞬态变化。在传感器布置环节，工作人员需依据电路的拓扑结构，将传感器安装在能够精准反映电路关键节点运行状态的位置，确保采集到的信号能够全面且准确地表征电路的实际运行状况；对于图像模态数据采集，工作人员应采用高分辨率成像设备如工业相机，其分辨率需保证能够清晰地呈现电路元件的外观细节、连接状态等关键信息，采集过程中要确保成像设备与电路的相对位置保持稳定，避免因设备抖动或拍摄角度变化导致图像模糊或失真，同时还需合理控制光照条件，确保图像的亮度和对比度处于适中水平，为后续准确提取图像特征奠定基础。例如，针对电源模块电容失效故障，工作人员选取量程0~50V、精度0.1%的高精度电压传感器，用于测量模块输入端子、输出端子及核心滤波电容两端的静态与动态电压信号，确保覆盖故障可能引发电压波动的关键节点；并且选用响应时间≤1μs的电流传感器，安装在电源模块的供电回路中，精准捕捉电容失效时可能出现的瞬态电流突变信号，其测量范围与模块额定工作电流（5A）匹配以避免量程溢出；之后，采用1200万像素工业相机作为图像采集设备，将相机固定在可调节支架上，保持镜头与电源模块表面垂直距离30cm，确保清晰拍摄滤波电容、电阻、电感等关键元件的外观状态。在实践环节，技术人员在拍摄区域布置环形LED光源，将光照强度稳定在500lux左右，避免强光反射或阴影遮挡，重点采集电容顶部是否鼓包、引脚是否氧化、焊点是否脱焊等外观特征图像。在数据采集过程中，工作人员同步记录电压信号的采样频率为10kHz、电流信号采样频率为20kHz，图像采集分辨率设置为4096×3072像素，确保数据维度与故障特征表征需求适配。3.1.2数据预处理完成多模态故障数据采集后，工作人员需开展数据预处理工作。（1）信号模态数据针对信号模态数据，首先进行信号清洗以去除各类噪声干扰，可采用低通滤波、高通滤波或带通滤波等算法，根据信号自身的频率特性选择适配的滤波方式与合理的截止频率，滤除高频噪声或低频干扰，保留有效的故障信号特征；接着，对信号进行增强处理，对于微弱信号可采用线性放大或对数放大等算法，根据信号的幅度范围和动态要求选择合适的放大倍数，提高信号的信噪比；针对信号中的异常值，工作人员需采用基于统计方法或机器学习方法的检测手段识别异常值，再根据实际情况采用插值法或删除法进行处理。例如，针对采集到的电压信号，技术人员发现存在高频电磁干扰导致的杂波，选用截止频率1kHz的低通滤波算法进行信号清洗，保留电容失效特有的低频纹波信号成分。工作人员对滤波后的输出电压信号进行线性放大处理，将信号幅度从原来的0.2~0.5V放大至4~10V，有效提高信号信噪比，便于后续特征提取。（2）图像模态数据针对图像模态数据，首先进行图像去噪处理，可采用中值滤波、均值滤波或高斯滤波等算法，根据图像噪声的类型和分布特点选取适配的滤波方法，去除图像中的椒盐噪声、高斯噪声等干扰；之后开展图像增强工作，如对比增强、锐化处理等，可采用直方图均衡化、拉普拉斯算法锐化等具体方法，提高图像的清晰度和对比度，突出图像中蕴含的故障特征。在实践环节，数据处理人员通过箱型图分析法识别出3个电流信号异常值，这些异常值超出正常波动范围3倍标准差，采用三次样条插值法替换异常值，保证电流信号的连续性。针对工业相机采集的电容外观图像，技术人员采用3×3999Sep110··第42卷第期2026年月ITREPORT,No.202模板的中值滤波算法，去除图像中因环境粉尘导致的椒盐噪声，使电容表面纹理和引脚细节更清晰。3.2深度特征自动提取网络构建技术构建深度特征自动提取网络，需要先完成网络架构的初始设定与模态规划。网络架构的设定需充分考虑电子电路故障数据的复杂性和特征提取的实际需求，采用深度卷积神经网络作为基础框架，充分借助其强大的层次化特征提取能力。因此在实践环节，工作人员在规划网络模块时，需明确输入层、隐藏层和输出层的具体结构与核心功能：输入层需根据采集到的多模态电子电路故障数据，合理确定输入维度，确保能够完整接收各类数据信息。隐藏层作为特征提取的核心部分，需规划多个卷积层、池化层和全连接层的组合方式，其中卷积层负责提取数据的局部特征，其卷积核的大小、数量、步长等关键参数，需根据故障特征的实际尺度进行初步设定。池化层用于降低特征维度，减少计算量，同时增强特征的平移不变性，常见的池化方式包括最大池化和平均池化，需根据数据特点灵活选择。全连接层则负责将提取到的局部特征进行整合，形成全局特征表示。最后输出层需根据故障诊断的任务类型，明确输出类型和具体形式，如二分类任务需输出一个概率值以表示电路是否存在故障，多分类任务则需输出多个概率值，分别对应不同的故障类型。例如，工作人员规划3层卷积层与池化层交替结构，第一层卷积层采用3×3大小的卷积核32个，步长设为1，用于提取电压纹波的低频特征和电容外观的边缘特征；第二层卷积核数量增加至64个，第三层提升至128个，逐步强化对故障细节特征的捕捉能力。每一层卷积层后衔接2×2大小的最大池化层，工作人员通过该结构降低特征图维度，减少计算量的同时，增强故障特征的平移不变性，避免因传感器轻微偏移导致的特征误判。池化层输出后连接两层全连接层，第一层全连接层设置512个神经元，第二层设置256个神经元，将卷积层提取的局部特征整合为全局特征向量，实现电信号特征与图像特征的深度融合。技术人员根据故障诊断需求，将输出层设定为三分类结构，分别对应“电容失效”“电阻损坏”“电路正常”三种状态，输出结果以概率值形式呈现，便于直观判断故障类型。3.3故障类型识别与定位完成网络框架规划后，工作人员需开展网络参数优化与训练策略制定工作。具体而言，网络参数涵盖卷积核、权重以及偏置项，这些参数的初始值直接影响网络的训练效果与收敛速度，通常采用随机初始化方法为参数赋予初始值，但若要加速训练过程并提高模型性能，工作人员可采用预训练模型参数迁移方法，将在大规模相关数据集上预训练完成的模型参数作为网络初始参数。在训练策略制定方面，可选择随机梯度下降及其各类变种等优化算法，这些算法能够根据损失函数的梯度信息自动调整参数的更新方向与步长，以实现损失函数的最小化；同时需设定合理的学习率，学习率设置过大，可能导致训练过程出现不稳定现象，使得损失函数产生较大波动；学习率设置过低，则会造成训练速度放缓，延长模型收敛所需时间，为此工作人员可采用学习率衰减策略，在训练过程中逐步降低学习率，以此提高模型的收敛性和泛化能力。例如，采用预训练VGG16模型的前8层卷积层参数作为初始权重，避免网络训练陷入局部最优解，加速模型收敛速度，同时保留针对图像特征的提取能力。之后，选用Adam优化算法调整网络参数，设置初始学习率为0.001，采用指数衰减策略，每10轮训练将学习率乘以0.9，平衡训练速度与收敛精度。在训练过程中，工作人员通过损失函数曲线监测模型性能，当损失值连续5轮低于0.01且验证集准确率稳定在98%以上时，停止训练并保存最优模型参数。工作人员将待诊断电源模块的多模态数据输入训练完成的模型，模型输出“电容失效”概率值为99.2%，显著高于其他两类状态的概率值，明确故障类型。之后，结合模型输出的特征热力图，定位故障位置为电源模块输出端编号C3的电解电容，拆解后发现该电容顶部存在明显鼓包，引脚与电路板焊点出现轻微氧化，与模型识别结果完全一致，验证了诊断的准确性。4结束语总体来说，深度学习对电子电路故障诊断的革新，不仅在于化解了故障隐蔽性与系统复杂性带来的核心难题，更构建了数据驱动的诊断新范式。多模态数据融合与深度特征自主提取的技术路径，既突破了人工经验的局限，又通过实时响应能力填补了动态监测的空白。这种技术应用不仅验证了深度学习在精准诊断中的实践价值，更为复杂电子系统的故障预警、预防性维护提供了全新思路，为电子设备可靠性提升奠定核心技术基础，也为后续跨模态特征融合优化与模型轻量化研究指明了实践方向。参考文献：［1］张艺航.关于电子电路故障成因及检测方法分析［J］.电子元器件与信息技术,2025,9(09):28-30.［2］吴丽.无锡地铁1号线列车控制回路继电器故障分析与维护措施［J］.电力机车与城轨车辆,2025,48(05):122-126.［3］缑马鹏,马瑞芳.基于多神经网络的电子节拍器电路故障自动诊断系统研究［J］.自动化与仪器仪表,2025,(08):185-188+193.［4］智乐昆,曹清泉.武汉地铁4号线列车ATO模式运行到站无法自动开门故障分析［J］.人民公交,2025,(13):103-105.999Sep111