【摘 要】
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模拟电路是复杂电子设备的重要组成部分,其故障可能导致整个设备停机,造成巨大的财产损失,甚至人员伤亡。传统的模拟电路故障诊断方法主要依赖于复杂的信号处理技术和专家经验,只适用于特定场景。因此提出一种基于一维卷积神经网络的模拟电路故障诊断方法,可以直接从原始时间序列信号中提取故障特征,不依赖于信号处理技术和专家经验。为了减少模型参数,避免出现模型过拟合,采用全局平均池化层取代传统卷积神经网络的全连接层。实验结果表明,相比传统方法,所提出的方法能够有效提取深度故障特征,具有更高的诊断准确率和更稳定的分类性能。
【基金项目】
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河南省科技发展计划豫科[2021]1号项目(212102210396)。
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模拟电路是复杂电子设备的重要组成部分,其故障可能导致整个设备停机,造成巨大的财产损失,甚至人员伤亡。传统的模拟电路故障诊断方法主要依赖于复杂的信号处理技术和专家经验,只适用于特定场景。因此提出一种基于一维卷积神经网络的模拟电路故障诊断方法,可以直接从原始时间序列信号中提取故障特征,不依赖于信号处理技术和专家经验。为了减少模型参数,避免出现模型过拟合,采用全局平均池化层取代传统卷积神经网络的全连接层。实验结果表明,相比传统方法,所提出的方法能够有效提取深度故障特征,具有更高的诊断准确率和更稳定的分类性能。
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