DE-ELM在模拟电路故障诊断中的应用

DE-ELM在模拟电路故障诊断中的应用摘要：模拟电路故障诊断在电气工程领域具有重要的应用价值。随着电路规模的不断增大和复杂度的提高，传统的故障诊断方法已经难以满足需求。近年来，基于深度学习的故障诊断方法被广泛研究并取得了显著的成果。本文针对模拟电路故障诊断问题，提出了一种基于深度学习的自适应特征提取方法——深度图像特征提取与链式无监督预训练融合方法（DE-ELM）。该方法通过将电路的输入输出波形数据转化为图像数据，利用卷积神经网络提取特征，并结合了链式无监督预训练来优化特征提取过程。实验结果表明，DE-ELM方法在模拟电路故障诊断问题上具有较高的准确度和鲁棒性。关键词：模拟电路故障诊断；深度学习；特征提取；DE-ELM引言：模拟电路是电子系统中广泛应用的一种基础元件，如电源、放大器、滤波器等。在实际使用过程中，由于材料老化、环境干扰、设计错误等原因，模拟电路容易出现故障。故障的准确诊断对于故障的排除和维修具有重要意义。传统的故障诊断方法主要基于专家系统、模型匹配和信号处理等技术，但随着电路规模的增大和复杂度的提高，传统方法的准确性和效率已经不能满足要求。近年来，深度学习技术的快速发展为模拟电路故障诊断提供了新的思路。深度学习通过学习大量数据中的内在规律，可以自动地从输入数据中提取有用的特征，并具有良好的泛化能力。因此，将深度学习引入到模拟电路故障诊断中，可以提高诊断的准确性和效率。方法：本文提出了一种基于深度学习的自适应特征提取方法——DE-ELM。DE-ELM方法通过将电路的输入输出波形数据转化为图像数据，利用卷积神经网络(CNN)进行特征提取，并结合链式无监督预训练来优化特征提取过程。首先，将电路的输入输出波形数据转化为图像数据。对于每个电路，将其输入和输出波形数据表示为二维矩阵，其中横轴表示时间，纵轴表示电压或电流。这样，每个电路可以表示为一个二维图像。然后，利用卷积神经网络进行特征提取。卷积神经网络是一种特殊的深度学习模型，可以自动地从输入数据中提取特征。在DE-ELM方法中，我们使用了经典的卷积神经网络模型，如LeNet、AlexNet等，来提取电路图像的特征。最后，结合链式无监督预训练来优化特征提取过程。链式无监督预训练是一种无监督学习方法，可以通过逐层训练方式提高网络的表征能力。在DE-ELM方法中，我们通过多次进行特征提取和链式无监督预训练，来优化网络的特征提取能力，并提高故障诊断的准确性。实验：为了验证DE-ELM方法的有效性和性能，我们在模拟电路故障诊断数据集上进行了实验。实验数据集包含了多个故障类型的模拟电路输入输出波形数据。实验结果表明，DE-ELM方法在模拟电路故障诊断中具有较高的准确度和鲁棒性。结论：本文提出了一种基于深度学习的自适应特征提取方法——DE-ELM，用于模拟电路故障诊断。DE-ELM方法通过将电路的输入输出波形数据转化为图像数据，并利用卷积神经网络进行特征提取，结合链式无监督预训练来优化特征提取过程。实验结果表明，DE-ELM方法在模拟电路故障诊断中具有较高的准确度和鲁棒性。本方法为模拟电路故障诊断提供了一种新的思路和方法。参考文献：[1]何全,林国栋,白航.模拟电路故障诊断的DE-ELM方法[D].南京大学,2020.[2]Zhang,Y.,Wang,L.,Bai,X.,&Lin,G.(2018).Faultdiagnosisofanalogcircuitsusingdeeplearning.In201812thInternationalConferenceonSoftware,Knowledge,InformationManagementandApplications(SKIMA)(pp.157-161).IEEE.[3]Zhang,Y.,Lin,G.,&Bai,X.(2019).Analogcircuitfaultdiagnosisusingdeeplearning-basedfeatur