航天电子电路的故障诊断一直是航天领域可靠性与安全性的一个热点研究课题,航天电子电路的故障将直接影响航天任务的成功.提出了一种基于深度残差网络的模拟电路故障诊断方法.该方法使用短时傅里叶变换将电路的时域输出信号转换为二维电路图像,并将其作为神经网络的输入,再利用ResNet提取模拟航天电子电路的性能特征,确定元件的故障类型,完成电路的故障诊断.通过仿真验证了该方法的故障诊断性能.仿真结果表明,该方法能够实现高达99.1％的诊断准确率.
软故障诊断 深度学习 ResNet 短时傅里叶变换