近年来,随着电子电力设备同社会工业生产、人类日常生活的联系越来越紧密,对于电路系统的故障诊断需求越来越高,及时、准确地发现电路故障并进行修复,能够避免更大的经济损失、减少事故隐患。目前,对于数字电路的故障诊断,已经存在相对成熟的自动化诊断技术;对于模拟电路,由于其自身存在复杂非线性反馈、故障多样性大、可测节点有限等问题,其故障诊断难度较大,目前仍然没有完美的解决方案。计算机技术的高速发展和深度学习的出现,为模拟电路故障诊断方法的研究提供了新的思路。在传统机器学习故障诊断方法中,通常依赖复杂的信号处理分析方法对故障特征进行提取,然后使用浅层分类器完成故障之间的分类,故障诊断流程复杂。随着电路规模变大、故障种类增多,这种人工特征提取方法+分类器组合而成的故障诊断模式的准确度明显下降,表现出较大的局限性。针对上述问题,本文提出一种基于二维卷积神经网络（two dimensional convolutional neural network,2D-CNN）的模拟电路故障诊断方法,通过分析被测电路输出电压信号所对应的特征灰度图来实现故障诊断。具体的工作内容如下:（1）基于2D-CNN的模拟电路故障诊断方法。通过矩阵重塑和数值转换,将电路的输出电压序列转换成二维的故障灰度图（fault gray image,FGI）。搭建2D-CNN网络,使用批量归一化（Batch Normalization,BN）方法对数据进行正则化,使数据分布更加稳定;使用自适应时刻估计方法（Adam）优化梯度下降过程,缓解网络层变深时出现的梯度消失问题和容易陷入局部最优解问题;并通过自适应调整学习率的变化,缓解网络的过拟合问题。将FGI数据集作为2D-CNN的输入,使用卷积层自动提取故障的深层特征,全连接层完成故障分类,将故障诊断步骤整合到同一网络中,简化故障诊断流程。使用Sallen-key带通滤波器电路和四运放二阶高通滤波器电路作为被测对象,实验结果表明了所提方法的有效性,且拥有较强的泛化能力。（2）基于参数迁移的模拟电路故障诊断方法。针对故障类别增多使2D-CNN计算量增大、建模成本变高的问题,引入迁移学习思想,将预训练模型的部分参数迁移到待测电路的故障诊断模型中。使用待测电路的数据集训练迁移学习模型（transfer learning convolutional neural network,TLCNN）,通过选择合适的参数迁移策略和初始学习率,获得新的网络层参数,使迁移学习模型的损失函数最小。使用Sallen-key带通滤波器电路的诊断模型作为预训练模型,二级四运放二阶低通滤波器电路和非线性整流电路作为待迁移的实验对象。实验结果表明,该方法能够在较小规模的数据集下,以更短的时间,实现良好的故障诊断率,减少了建模成本,并且同样适用于非线性电路的故障诊断。