人工智能、大数据等技术的飞速发展,使得电子系统的复杂度呈指数型增长,电路健康状态检测成为系统安全运行和合理维护的根本保障。由于元件的容差特性,模拟电路容易发生软故障,给系统健康检测带来很大的挑战。因此,开发高效的模拟电路故障诊断技术成为电子系统健康检测的必然选择。传统的故障诊断方法主要基于机器学习算法,该方法需要手动提取特征,且难以获得电路信号的深层特征信息。深度学习算法具有自动完成特征提取与分类的独特优势,本文将深度学习算法引入模拟电路故障诊断技术,探索基于深度学习的故障诊断方法,在单故障诊断的基础上,研究了双故障状态的诊断效果,进一步提高故障诊断效率。本文以模拟电路故障为研究对象,结合深度学习算法对模拟故障诊断进行研究,主要研究内容如下:1.针对基于机器学习算法的故障诊断方法严重依赖特征提取技术和双故障诊断准确率低的问题,提出一种基于Adam梯度优化的一维卷积神经网络（OneDimensional Convolutional Neural Network,1D-CNN）故障诊断方法,该方法在模拟电路故障诊断中的优势有:（1）卷积层自动提取数据特征,（2）批归一化算法解决网络内部协变量偏移问题,（3）96个大小为1的卷积核替代全连接层进行特征全局处理,（4）Adam梯度优化算法提高损失函数收敛速度,以上四点优势提高了诊断方法的学习效率和故障识别能力。基于以上优势,本文选取Sallen-Key带通滤波电路进行蒙特卡洛仿真,建立9种单故障数据集和24种双故障数据集,对提出的诊断方法进行测试和分析,单故障诊断准确率达到99.44%,双故障诊断准确率可达97.22%。测试结果表明1D-CNN诊断方法训练时间短、诊断效率高。但是1D-CNN无法获取故障信号的时间信息且双故障诊断率较低。2.为解决上述一维卷积网络方法不能获取故障信号时间信息和双故障诊断率较低的问题,研究并提出一种一维卷积长短期记忆（One-Dimensional Convolutional Long Short-Term Memory,1D-CLSTM）神经网络故障诊断方法,该方法利用1DCNN提取特征提高学习效率,利用LSTM获取时间信息并进一步提取隐藏特征信息。最后利用Sallen-Key电路数据集进行验证分析,新模型在单故障数据集上诊断准确率可达99.63%,在双故障数据集上准确率可达98.56%。验证结果表明,1D-CLSTM能够更好地获取故障信号的隐藏特征信息,双故障诊断率高于1D-CNN。