0 引言

随着电子技术快速发展，复杂电子设备电路板集成度与复杂度大幅提升，其故障类型呈现多样性、隐蔽性特点。传统人工诊断依赖经验，存在故障识别慢、精度低、难以应对复杂故障的问题，严重影响设备维护效率与运行可靠性，无法满足电子设备高效运维的需求。深度学习技术凭借强大的特征提取与模式识别能力，为电路板故障智能诊断提供了新路径。在此背景下，如何精准提取故障特征、选择适配的深度学习算法、设计功能完善的诊断系统，成为突破传统诊断瓶颈的关键。本研究围绕基于深度学习的电路板故障智能诊断系统展开设计，旨在构建高效、精准的诊断方案，为复杂电子设备故障运维提供技术支撑，推动诊断技术向智能化升级。

1 复杂电子设备电路板故障特征与深度学习模型适配性分析

1.1 电路板故障类型与核心特征提取

复杂电子设备电路板故障类型具有多样性与隐蔽性，需系统梳理并明确核心特征以支撑诊断模型构建。常见故障主要包括短路（如线路间意外导通）、开路（如焊点脱落、导线断裂）、元件失效（如电容击穿、电阻烧毁）及参数漂移（如元件性能偏离标准值）等类型。针对不同故障类型，核心特征提取需结合电气与物理特性：短路故障重点提取电流异常波动、电压骤降等电气信号特征；开路故障关注回路通断状态、信号传输中断等特征；元件失效与参数漂移则需捕捉元件温度异常、阻抗变化及输出信号畸变等特征。通过对故障特征的分类梳理与精准提取，为后续深度学习模型的训练与故障识别提供清晰、有效的数据基础，确保诊断系统能准确区分不同故障类型。

1.2 深度学习算法选型与适配性研究

结合电路板故障诊断的需求，对主流深度学习算法进行选型与适配性分析，确保算法能高效处理故障特征并实现精准诊断。卷积神经网络（CNN）擅长图像与局部特征提取，适用于基于电路板外观图像（如焊点缺陷、元件损伤）的故障诊断，可通过多层卷积操作捕捉细微故障特征；循环神经网络（RNN）及长短期记忆网络（LSTM）则适合处理时序电气信号（如电流、电压动态变化），能有效挖掘故障发展过程中的时序关联信息；Transformer算法凭借自注意力机制，可同时关注故障特征的全局关联与局部细节，适配多特征融合的复杂故障诊断场景。通过对比不同算法的特征处理能力、计算效率及诊断精度，明确各类算法在电路板不同故障类型诊断中的适配场景，为系统选择最优算法组合提供依据。

1.3 故障诊断数据集构建与预处理方法

高质量数据集是深度学习模型训练的核心，需构建覆盖多场景的电路板故障诊断数据集并进行科学预处理。数据集构建采用“真实故障采集+模拟故障生成”结合的方式：真实故障数据通过对故障电路板进行电气信号采集、外观图像拍摄获取；模拟故障数据则通过在正常电路板上人为设置不同类型故障（如短路、开路）生成，确保数据集涵盖多种故障类型、故障程度及工况条件。预处理阶段主要开展数据清洗、标准化与增强工作：剔除采集过程中产生的噪声数据与异常值；对电气信号、图像数据分别进行归一化、灰度化处理，统一数据格式与维度；通过图像旋转、信号加噪等数据增强手段扩充样本量，避免模型过拟合。同时，按比例划分训练集、验证集与测试集，为模型的有效训练与性能评估提供保障^[1]。 

2 电路板故障智能诊断系统的整体设计与实现

2.1 系统硬件架构设计

从故障数据采集与预处理的功能性需求出发，构建适配复杂电路板诊断的硬件架构。核心包含数据采集模块与预处理模块：数据采集模块选用高精度电压电流传感器、红外热成像设备及图像采集装置，可同步采集电路板电气参数（如电压波动、电流异常）与物理特征（如元件温度分布、外观缺陷），确保故障信息采集的全面性；预处理模块搭载专用信号调理电路与边缘计算芯片，对采集的原始数据进行降噪、滤波及格式转换，去除环境干扰与冗余信息，同时完成数据初步压缩与特征筛选，为后续软件端的模型训练与诊断推理提供高质量数据输入，保障硬件层面与软件系统的高效协同^[2]。

2.2 系统软件功能开发

围绕故障诊断全流程需求，完成多模块协同的软件功能开发。模型训练模块支持CNN、RNN等多种深度学习算法的集成与调试，可根据不同故障类型自动匹配最优训练参数，实现模型的迭代优化与性能提升；诊断推理模块基于训练好的模型，接收硬件传输的预处理数据，通过实时特征匹配与模式识别，快速完成故障类型判断、位置定位及原因分析；结果可视化模块采用直观的图表与热力图形式，展示诊断结果、故障概率及相关数据曲线，同时支持历史诊断记录的查询与统计分析，为运维人员提供清晰、易懂的决策依据，实现诊断过程的透明化与智能化^[3]。

2.3 系统性能优化策略

针对系统运行效率与适配性需求，制定多维度性能优化策略。模型轻量化方面，采用模型剪枝、量化与知识蒸馏技术，在保证诊断精度的前提下，减少模型参数规模与计算量，降低对硬件资源的依赖，使其可适配中小型嵌入式设备；诊断效率提升上，引入并行计算框架优化数据处理流程，缩短数据传输与模型推理耗时，同时建立故障类型优先级机制，对关键故障实现诊断流程加速；此外，通过引入基于增量学习的自适应学习算法，使系统能够实时捕捉新增故障数据中的特征规律，自主完成模型参数的动态更新与迭代优化，显著提升对未知新型故障的识别与适配能力，从而确保系统在多工况、高复杂度的实际应用场景下始终保持稳定、高效的运行状态。

3 结语

本研究围绕复杂电子设备电路板故障诊断的智能化需求，完成了从硬件架构设计、软件功能开发到性能优化的全流程系统构建。该系统通过多维度数据采集模块保障信息全面性，依托深度学习算法实现故障精准识别，借助轻量化与效率优化策略提升适配性，有效解决了传统诊断效率低、精度不足的问题，为电路板故障诊断提供了一体化智能解决方案。其技术价值在于推动故障诊断从“人工经验依赖”向“数据驱动智能”转变，显著提升复杂电子设备运维效率与可靠性。受研究范围所限，系统对极端环境下新型故障的诊断能力仍需验证，未来可结合多模态融合技术丰富故障特征维度，进一步优化模型泛化能力，助力电子设备故障诊断技术向更智能、更高效的方向发展。

参考文献

[1]田红光.基于深度学习技术的轴承故障诊断系统设计[J].农业工程与装备,2024,51(5):40-42.

[2]刘香君,种银保,肖晶晶,赵鹏,张诗慧.基于数据驱动的设备电路板无图纸故障诊断[J].中国医学物理学杂志,2020,37(8):1047-1052.

[3]卫丽超.基于无线传感器的电子测量设备智能控制系统设计与实现研究[J].仪器仪表用户,2024,31(4):29-31+35.