電子電路故障診斷與預測方法研究

摘要：隨著電子技術的迅速發展，電子設備在各行各業的應用越來越廣泛，電子電路的可靠性和穩定性變得尤為重要。然而，電子電路在運行過程中不可避免地會遇到各種故障，誘發因素包括設備老化、環境影響或人為操作不當等，進而導致整個系統的功能失效或出現安全事故。因此，加強電子電路故障診斷與預測，可以確保電子設備正常運行，提高系統穩定性。基于此，首先，介紹了電子電路故障類型；其次，對電子電路故障診斷與預測技術難點進行分析；最后，對電子電路故障診斷與預測方法進行詳細探究，以期為相關研究提供參考。

關鍵詞：電子電路；故障；類型；診斷；預測

中圖分類號：TN710；TN707 文獻標識碼：A

0 引言

隨著工業自動化和信息化水平的提升，電子電路的穩定運行直接關系到生產安全和經濟效益。傳統的故障診斷方法往往依賴于經驗判斷或簡單的硬件測試，這不僅耗時耗力，而且難以應對日益復雜的電路系統和故障模式。基于此，通過引入先進的診斷技術和預測算法，如小波分析、神經網絡和集成學習等，可以在故障發生前預測和警告，提高故障處理的主動性和預防性，從而推動電子制造業智能化發展。因此，對電子電路故障診斷與預測方法進行詳細探究具有重要的意義。

1 電子電路故障類型

1.1 測試設備故障

測試設備故障指檢測和分析電子電路所用儀器的自身問題，如設備老化、校準失誤、軟件錯誤或硬件損壞。這類故障會導致誤診或漏診，影響維護效率。解決方法包括定期維護校準和使用高可靠性設備。

1.2 元器件損壞故障

元器件損壞故障是常見的電子電路故障類型，涉及電阻、電容、晶體管等元器件，這些元器件會因過熱、物理損傷或老化導致電路失效。解決方法包括使用高品質元器件和優化電路設計。

1.3 人為因素故障

人為因素故障包括安裝錯誤、操作不當、維護失誤或設計缺陷，如焊接不良或配置錯誤。預防措施包括加強相關人員的技術培訓、優化設計流程、完善操作手冊和維護指南。

1.4 電路接觸故障

電路接觸故障涉及電路內部或外部連接點的接觸問題，如接插件松動或焊點裂紋導致設備不穩定或信號丟失。解決方法包括定期檢查、接觸電阻測試和清潔接觸面，以及在設計階段選擇合適的連接器和改進制造工藝[1]。

2 電子電路故障診斷與預測技術難點

2.1 失效機制研究

失效機制研究是理解和預測電子電路故障的基礎，涉及每種元器件的特定失效模式，包括電遷移、熱循環或濕度引起的腐蝕。識別和理解這些復雜的物理、化學或熱動力學過程對開發有效的故障檢測和預防策略至關重要。但失效機制受環境條件、使用模式和材料屬性的影響較大，其研究通常需要先進的實驗設備和技術。

2.2 故障監測與評估

電子電路的故障監測和評估需實時收集和分析大量數據以評判電路健康狀態，從基本的電壓、電流監測到復雜的信號分析，如頻率響應。如何設計一個靈敏且不干擾正常功能的監測系統是一個挑戰。對于復雜系統，單一監測點不足以全面預警，需要開發多參數監測和數據融合技術，以提高診斷效率和準確性。

2.3 預測的精確度、可靠性和實時性

故障預測的精確度和可靠性是電子系統穩定運行的核心。預測模型需要從歷史和實時數據中準確識別故障類型和時間，以便及時維護。同時，模型開發受數據質量和數量、計算資源的限制。預測模型還需實時更新以適應新的操作條件和環境變化，這對數據處理和模型調整算法都提出了高要求[2]。

3 電子電路故障診斷技術

3.1 小波分析

小波分析是一種具有強大信號處理能力的工具，尤其是在非平穩信號的特征提取方面表現卓越，因此在電子電路故障診斷領域中占據了關鍵的位置。小波分析通過將時間序列信號分解為一系列小波系數，實現了在多個時間尺度上對信號頻率特性進行局部分析的能力。此技術的多分辨率分析特性使其能夠有效捕捉電路中的瞬態異常和微小變化，如短路、斷路或電機噪聲的增加。小波分析不僅能進行初步故障的探測，還能精確定位故障發生的具體區域及其性質，為后續的維修工作提供精確的診斷信息[3]。

3.2 馬氏距離

馬氏距離是一種高效率的統計度量方法，用于測量一個樣本點到一個分布集的距離。在電子電路的故障診斷中，馬氏距離能夠識別出與電路正常運行模式顯著不同的異常狀態。此方法通過計算電路運行數據點與正常狀態下數據集之間的馬氏距離，有效識別和標識出電路的異常運行狀態。這種度量方式對于多變量數據的尺度和關聯性具有很好的適應性，特別是在處理復雜且相互依賴的電子電路系統數據時，馬氏距離的優勢顯著。

3.3 PHM

預測性健康管理（predictive health management，PHM）技術為電子電路故障診斷提供了一種綜合性解決方案，涵蓋了數據采集、故障診斷、健康狀態評估及未來性能退化的預測。PHM技術通過集成各種傳感器和先進的數據處理算法，構建全面的設備健康管理體系。此技術不僅能夠對關鍵性能參數進行實時監控，還能夠通過數據分析預測故障發生風險，從而對電子電路潛在問題發揮早期預警作用。電子設備PHM流程如圖1所示。

3.4 HMM

隱馬爾可夫模型（hidden Markov model，HMM）是一種統計模型，用于處理時間序列數據，特別適合于模擬無法直接觀察內部狀態變化的系統。在電子電路故障診斷中，HMM可以用來分析電路的行為模式和狀態轉換。通過構建電路正常運行與各種故障狀態之間的轉換概率模型，HMM不僅可以診斷當前故障，還可以預測電路未來可能出現的故障。電子系統HMM流程如圖2所示。其中，狀態轉移概率（aij）代表系統在不同狀態之間的轉移概率，a11為從健康狀態轉移到健康狀態的概率，即系統保持健康狀態的概率；a12為從健康狀態轉移到預警狀態的概率；a22為從預警狀態轉移到預警狀態的概率，即系統保持在預警狀態的概率；a23為從預警狀態轉移到故障狀態的概率；a33為從故障狀態轉移到故障狀態的概率，即系統保持在故障狀態的概率。觀測輸出（Oi）表示對應狀態下的可觀測輸出，O1為對應健康狀態的觀測輸出；O2為對應預警狀態的觀測輸出；O3為對應故障狀態的觀測輸出。

4 電子電路故障預測方法

4.1 AR模型預測算法

自回歸（autoregressive，AR）模型是時間序列分析中一種廣泛應用的預測方法，如果在時間序列數據中，各個時點的值與其歷史值之間存在顯著的相關關系，則該模型的適用性強。在電子電路故障預測領域，AR模型通過分析歷史數據中的模式和趨勢來預測電路的未來行為，如電壓波動、電流變化等關鍵參數的時間序列[4]。AR模型的基本思想是將未來的值表示為過去數值的線性組合，加上一個隨機誤差項。模型的形式通常表示為：

Xt = c+φi Xt-i+∈ t 。" " " " " " " " " " " " " " " " " " " " （1）

式中，Xt為時間點t的預測值，c為常數項，p為模型的階數，φi 為模型參數，Xt-i為滯后項，∈t為誤差項。

在實際應用中，首先需要確定p，即考慮有多少個歷史滯后值對當前值有影響。選擇合適的p值通常依賴于數據的自相關函數（autocorrelation function，ACF）和偏自相關函數（partial autocorrelation function，PACF）的分析。一旦選擇了合適的階數，就可以使用歷史數據來估計模型參數。

4.2 BP神經網絡預測算法

反向傳播（backpropagation，BP）神經網絡是一種基礎的深度學習架構，常用于處理復雜的預測和分類任務。BP神經網絡包含輸入層、多個隱藏層和輸出層，每層神經元通過加權連接進行信息傳遞，并采用激活函數處理非線性問題。在電子電路故障預測中，BP神經網絡通過學習電路的電壓、電流和溫度等輸入數據與狀態標簽（正常或異常）之間的關系來預測故障。訓練過程包括前向傳播計算輸出和損失函數（如均方誤差）評估誤差，然后通過反向傳播逐層調整權重和偏置以減小誤差。

高質量的輸入數據是訓練成功的關鍵，需經過歸一化、去噪聲和缺失值處理以提升學習效率。網絡設計包括層數、神經元數量和激活函數的選擇，這些參數直接影響預測結果的準確性以及可靠性，因此需要精確捕捉電子電路數據的復雜模式。同時，采用自適應矩估計（adaptive moment estimation，Adam）算法更新權重，縮短訓練時間。為避免過擬合，可引入L1、L2正則化，并根據訓練進度調整學習速率，確保網絡有效學習并防止振蕩。

4.3 神經網絡模型

神經網絡模型是現代機器學習的核心技術之一，其提供了強大的工具來處理和分析大規模數據集，尤其適用于復雜的模式識別和預測任務。在電子電路故障預測領域，多種類型的神經網絡被廣泛應用于捕捉電路行為的細微變化并預測潛在故障，這些網絡類型包括卷積神經網絡（convolutional neural network，CNN）、循環神經網絡（recurrent neural network，RNN）和長短期記憶（long short-term memory，LSTM）網絡等。其中，CNN特別適合處理具有空間關聯性的數據，如圖像和多維傳感器數組數據，在電路故障診斷中能夠有效識別電路板圖像中的異常特征；RNN用于處理序列數據，能夠在其隱藏層中保持先前狀態的記憶，適合分析連續監測的電路性能數據，通過歷史數據預測未來表現；LSTM作為RNN的變體，解決了RNN在處理長序列時的梯度消失問題，能夠學習和記憶數據中的長期依賴關系，適合需要時間跨度較長的歷史信息來進行預測的電路故障預測任務[5]。

4.4 改進預測算法

在電子電路的故障預測中，盡管常規方法（如AR模型和BP神經網絡）具有一定的有效性，但在處理復雜和非線性數據時仍面臨挑戰。因此，研究人員正在開發更先進、更精準的預測算法，以提高故障預測的準確性和實用性。這些算法通常涵蓋

4個主要步驟。

步驟1：數據預處理。清洗并歸一化原始電路數據（如電壓、電流），應用低通濾波器或移動平均濾波技術消除噪聲和非相關變量干擾。

步驟2：特征提取。采用高級信號處理技術（如小波變換）從數據中提取反映電路健康狀態和故障類型的關鍵特征。

步驟3：模型訓練。利用適宜的機器學習模型（如深度學習網絡）進行訓練。采用交叉驗證和正則化技術優化模型，防止過擬合。

步驟4：預測輸出。收集最新的電路運行數據，利用訓練后的模型進行分析，并提供故障預測結果，為維護團隊做決策提供參考。為了提升預測效能，可結合多模型結果來增強預測的準確性和穩定性。

5 結語

綜上，本文對電子電路的故障診斷與預測方法進行了系統的分析。通過結合多種診斷技術和預測模型，可以有效提高故障診斷的準確率和預測故障的前瞻性。尤其是采用改進的神經網絡和集成學習算法后，模型的穩健性和適應性得到顯著提升，為電子電路的健康管理和預防性維護提供有力的技術支撐。未來的研究可以進一步探索算法的優化和定制化應用，以及如何更好地將這些技術集成到實際的工業環境中，以實現電子電路的智能化監控和管理。

參考文獻

[1] 馮楓.電子電路的常見故障及其檢測技術探索[J].山西電子技術，2024（2）：110-113.

[2] 董松濤.電子電路中的故障檢測與應對措施分析[J].集成電路應用，2024，41（3）：102-103.

[3] 胡偉東.電子電路常見故障與檢測技術分析[J].電子元器件與信息技術，2023，7（11）：13-16.

[4] 鄭磊，蔣瑋，胡仁杰，等.基于小波變換和神經網絡的模擬電子電路故障診斷[J].南京理工大學學報，2024，48（3）：310-317.

[5] 李強，葉大偉，王蓉.電子電路故障的檢測方法探究[J].數字技術與應用，2023，41（10）：67-69.