基于深度學習的航空電子元器件的二次篩選

摘 要：本文提出了一種基于深度學習的航空電子元器件二次篩選系統(tǒng)。采用模塊化設計架構，主要包括數(shù)據(jù)輸入與預處理模塊、深度學習模型訓練模塊和二次篩選與決策模塊。利用高精度傳感器進行實時數(shù)據(jù)采集，并利用深度學習模型對航空電子元器件進行潛在缺陷識別和異常特征分析。試驗結(jié)果表明，基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）的篩選系統(tǒng)在準確率和響應時間方面均優(yōu)于傳統(tǒng)決策樹和隨機森林模型，篩選準確率為96.5%，響應時間控制低于80ms。本文的研究驗證了深度學習技術在航空電子元器件二次篩選中的有效性，為提升航空電子設備的安全性和可靠性提供了新的思路和方法。

關鍵詞：深度學習；航空電子元器件；二次篩選

中圖分類號：TS 827" " " 文獻標志碼：A

在航空電子領域，元器件的可靠性和性能直接關系航空安全和飛行器的正常運行。隨著航空電子技術快速發(fā)展，元器件的種類和復雜性不斷增加，傳統(tǒng)的篩選方法已無法滿足高標準、高精度的要求[1]。因此，如何有效地對航空電子元器件進行篩選成為行業(yè)亟待解決的關鍵問題。深度學習是一種強大的數(shù)據(jù)分析和特征提取工具，逐漸在各個領域獲得廣泛應用[2]。深度學習具有多層次特征學習、自動化特征提取以及對大規(guī)模數(shù)據(jù)的處理能力，在航空電子元器件的篩選中具有巨大潛力。構建深度學習模型，能夠更準確地識別元器件的潛在缺陷和異常特征，從而提高篩選的效率和準確性。

1 深度學習內(nèi)涵和特征

深度學習（Deep Learning）是機器學習的一個重要分支，在各個領域取得了顯著發(fā)展，尤其是在圖像識別、語音處理和自然語言處理等方面。其核心思想是構建多層神經(jīng)網(wǎng)絡，以模擬人腦的處理方式，從而對復雜數(shù)據(jù)進行特征提取和模式識別[3]。

深度學習的內(nèi)涵主要體現(xiàn)在多個方面。首先，它利用多層次特征學習構建模型，每一層能夠?qū)W習到數(shù)據(jù)的不同抽象特征，從簡單的邊緣和紋理到更高層次的形狀和對象，具有處理復雜數(shù)據(jù)的優(yōu)越性。其次，深度學習實現(xiàn)了自動化特征提取，減少了對領域知識的依賴，提高了模型的適應性和靈活性。深度學習強大的計算能力和并行處理能力使其能夠有效處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集，這在航空電子元器件的篩選中尤為重要[4]。此外，深度學習模型利用激活函數(shù)引入非線性因素，能夠擬合復雜的非線性關系，從而捕捉傳統(tǒng)線性模型無法識別的復雜模式。最后，深度學習具備遷移學習的能力，能夠使用在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上預訓練的模型，將已有知識遷移到新的任務中，減少訓練時間和數(shù)據(jù)需求，這在航空電子元器件的二次篩選中尤為有效。

2 基于深度學習的航空電子元器件的二次篩選系統(tǒng)設計

2.1 系統(tǒng)總體設計

本系統(tǒng)采用模塊化設計架構，整體結(jié)構如圖1所示，包括數(shù)據(jù)輸入與預處理模塊、深度學習模型訓練模塊、二次篩選與決策模塊。首先，數(shù)據(jù)輸入與預處理模塊用于收集航空電子元器件的初步數(shù)據(jù)，包括性能參數(shù)、歷史故障記錄等，并對數(shù)據(jù)進行清洗和標準化處理，以保證數(shù)據(jù)質(zhì)量和一致性[5]。其次，深度學習模型訓練模塊利用高性能計算資源，基于收集的數(shù)據(jù)訓練深度學習模型，識別元器件的潛在缺陷和異常特征。

在該過程中，模型能夠不斷迭代優(yōu)化，提升對航空電子元器件的識別準確率。最后，系統(tǒng)利用二次篩選與決策模塊，對初步篩選的元器件進行精細評估，結(jié)合深度學習模型的輸出結(jié)果制定智能決策策略，以進一步篩選符合高標準要求的元器件。該系統(tǒng)形成了一個數(shù)據(jù)采集、深度學習分析與二次篩選的閉環(huán)，能夠有效提高航空電子元器件的篩選效率和可靠性，保障航空安全。

2.2 航空電子元器件的二次篩選功能模塊設計

2.2.1 數(shù)據(jù)采集與傳感模塊

數(shù)據(jù)采集與傳感模塊是整個航空電子元器件二次篩選功能模塊的前端核心部分，用于實時監(jiān)測和收集航空電子元器件的關鍵性能參數(shù)。該模塊的設計旨在保證數(shù)據(jù)的準確性、可靠性和實時性，以便為后續(xù)的深度學習分析和二次篩選提供堅實的數(shù)據(jù)基礎。在傳感器的選擇上，模塊采用了高精度的微機電系統(tǒng)（Micro-Electro-Mechanical System，MEMS）傳感器。這些傳感器具有小型化、低功耗和高靈敏度的優(yōu)勢，能夠在各種環(huán)境條件下穩(wěn)定工作。模塊集成多種類型的MEMS傳感器，能夠同時監(jiān)測溫度、壓力、振動等多種性能參數(shù)，全面評估航空電子元器件的狀態(tài)。為了保證數(shù)據(jù)處理的高效性和實時性，模塊集成了高性能的處理單元，選用英特爾的Core i7處理器。該處理器主頻高達3.5 GHz，具備多線程處理能力，能夠支持并行數(shù)據(jù)采集和處理。該設計使系統(tǒng)在面對大量數(shù)據(jù)的情況下仍然能夠保持高效的響應速度，快速處理并分析實時數(shù)據(jù)。在數(shù)據(jù)采集過程中，模數(shù)轉(zhuǎn)換器（Analog to Digital Converter，ADC）具有至關重要的作用。ADC能夠?qū)⑦B續(xù)的模擬信號轉(zhuǎn)換為離散的數(shù)字信號，其轉(zhuǎn)換精度可達24位，采樣頻率最高可達2MHz，表明模塊能夠以極高的精度捕捉到微小的信號變化，保證數(shù)據(jù)的完整性和準確性。根據(jù)奈奎斯特采樣定理，采樣頻率與信號最高頻率間的關系如公式（1）所示。

奈奎斯特采樣定理能夠保證采樣信號完整地重構原始連續(xù)信號，有效避免了頻譜混疊的問題。合理設置采樣頻率和優(yōu)化傳感器布局，數(shù)據(jù)采集與傳感模塊能夠?qū)崟r、準確地捕捉航空電子元器件的性能信號。此外，該模塊在數(shù)據(jù)處理和分析階段具有對元器件的二次篩選能力。系統(tǒng)能夠?qū)Σ杉母哔|(zhì)量數(shù)據(jù)進行深度學習分析，識別潛在的異常狀態(tài)和性能偏差，從而有效地進行二次篩選。該過程不僅提升了篩選的準確性和效率，而且為航空安全提供了重要保障。

2.2.2 深度學習與數(shù)據(jù)處理模塊

深度學習與數(shù)據(jù)處理模塊用于對采集的航空電子元器件數(shù)據(jù)進行智能分析和二次篩選。該模塊基于NVIDIA的A100圖形處理器（Graphics Processing Unit，GPU）加速卡，具備6912個CUDA核心和432個張量計算核心，單精度浮點運算性能可達19.5TFLOPS，配合高帶寬內(nèi)存（High Bandwidth Memory，HBM），能夠滿足深度學習算法在大規(guī)模數(shù)據(jù)處理中的高性能計算需求。

在軟件層面，模塊采用PyTorch深度學習框架，并結(jié)合其靈活的動態(tài)計算圖特性，構建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（Convolutional Neural Network，CNN）模型，以高效提取并分析元器件特征。CNN采用局部連接和權重共享機制，能夠有效捕捉數(shù)據(jù)中的空間特征。在給定輸入張量的情況下，卷積層的輸出特征圖如公式（2）所示。

CNN利用堆疊多個卷積層和池化層，形成層次化的特征表示，以有效識別航空電子元器件中的潛在缺陷和異常模式。該模塊不僅應用深度學習算法，而且結(jié)合領域?qū)＜业闹R，構建了一套多層次、多粒度的二次篩選策略。系統(tǒng)能夠?qū)Τ醪胶Y選結(jié)果進行深入分析，從而識別符合高標準要求的元器件，并對不合格元器件進行標記和剔除。

2.2.3 控制與二次篩選模塊

控制與二次篩選模塊用于進行各個子模塊間的有效協(xié)調(diào)與信息流動，同時根據(jù)深度學習模型的分析結(jié)果，制定智能化的二次篩選策略。該模塊采用德州儀器（Texas Instruments）的TMS320C6670數(shù)字信號處理器（DSP），共集成8個C66x核心，主頻可達1.25 GHz，具備強大的并行處理能力，支持多種高速通信接口，包括以太網(wǎng)、SPI和UART等，以保證數(shù)據(jù)的快速傳輸和處理。

在二次篩選過程中，模塊引入基于強化學習的控制算法，能夠?qū)娇针娮釉骷Y選過程進行智能優(yōu)化?；趶娀瘜W習的控制算法能夠?qū)崟r分析深度學習模型的輸出，動態(tài)調(diào)整篩選策略，以提高篩選的準確性和效率，其基本原理如公式（2）所示。

算法能夠不斷更新Q值，學習到最優(yōu)的篩選策略，從而在面對復雜的元器件數(shù)據(jù)情況下做出更精準的決策。該模塊不僅能夠?qū)υ骷M行實時監(jiān)控和自動化篩選，而且采用反饋機制不斷優(yōu)化篩選過程。該模塊能夠合理設計控制算法的目標函數(shù)和約束條件，有效提升航空電子元器件的篩選效率和合格率，保證最終篩選出的元器件符合航空安全標準。

3 系統(tǒng)試驗驗證

3.1 試驗方案

為驗證基于深度學習的航空電子元器件的二次篩選系統(tǒng)的性能，本文設計了一套完整的試驗方案。試驗在某制造企業(yè)的測試實驗室內(nèi)進行，選取10種不同型號的航空電子元器件作為測試對象，包括多種應用場景和技術規(guī)格。

在試驗過程中，利用Keysight 34470A數(shù)字萬用表對元器件的電氣特性進行實時采集，主要參數(shù)包括電壓、電流、阻抗和頻率等，采樣頻率為1 kHz，每個測試周期持續(xù)2h。使用測量精度為±0.05%的Fluke 287萬用表記錄元器件的輸入、輸出特性變化，以保證數(shù)據(jù)的準確性和可靠性。在數(shù)據(jù)傳輸方面，試驗采用基于Wi-Fi 6技術的無線通信系統(tǒng)，上行速率和下行速率分別為1.2 Gbit/s和1.5 Gbit/s，時延低于2ms，以保證數(shù)據(jù)的實時性。試驗在搭載NVIDIA A100 GPU的高性能服務器上進行深度學習模型訓練，訓練數(shù)據(jù)集包括5000個樣本，每個樣本包括元器件的電氣特征和歷史故障記錄。

試驗共進行5輪迭代，每輪迭代訓練150個輪次，批量大小為64，學習率初始值為0.0005，采用Adam優(yōu)化器和均方誤差損失函數(shù)。為了驗證基于深度學習的二次篩選系統(tǒng)的有效性，試驗設計了4種典型的故障場景，包括短路故障、開路故障、過熱故障和老化故障。先人為注入故障數(shù)據(jù)，進而比較本文設計系統(tǒng)的CNN模型、傳統(tǒng)的決策樹（Decision Tree）和隨機森林（Random Forest）等機器學習模型的篩選準確率，并記錄CNN模型的響應時間。

3.2 試驗結(jié)果分析

在航空電子元器件的二次篩選場景下，基于深度學習的篩選系統(tǒng)性能對比見表1，CNN模型與傳統(tǒng)機器學習模型在元器件篩選中的效果對比見表2。

從表1數(shù)據(jù)可以看出，CNN模型在元器件的合格率、缺陷率和整體質(zhì)量評估方面均表現(xiàn)出色。具體來說，CNN模型的元器件合格率為97.8%，缺陷率為95.4%，整體質(zhì)量評估為96.5%。這些數(shù)據(jù)不僅顯著高于傳統(tǒng)的決策樹（合格率91.5%，缺陷率89.7%，整體質(zhì)量評估90.1%）和隨機森林模型（合格率90.2%，缺陷率88.1%，整體質(zhì)量評估89.0%），而且表明CNN模型在識別和分辨合格與不合格元器件方面的準確性更高。該優(yōu)勢使航空電子設備的篩選過程更可靠，降低了由元器件質(zhì)量問題導致的安全隱患。在響應時間方面，CNN模型的響應時間為80ms，并未顯著劣于決策樹和隨機森林的響應時間（分別為78ms和81ms），但是在處理時間上具有更高的效率（92.1ms），這對需要快速處理大量數(shù)據(jù)的航空電子元器件篩選至關重要?？焖俚捻憫獣r間能夠保證生產(chǎn)線高效運轉(zhuǎn)，減少由篩選延誤造成的經(jīng)濟損失。

從表2數(shù)據(jù)可以看出，基于閾值的方法在篩選準確率和響應時間方面均不及CNN模型。具體來說，基于閾值的方法的篩選準確率僅為87.5%，而CNN模型則為96.5%，提升了近9%。該顯著差異表明，深度學習模型在處理復雜數(shù)據(jù)過程中更具優(yōu)勢，能夠更準確地識別元器件的合格性。在響應時間方面，基于閾值的方法響應時間為125ms，與CNN模型的80ms相比，縮短了45ms。這種快速響應能力使深度學習模型能夠在動態(tài)變化的生產(chǎn)環(huán)境中更好地適應需求，提升整體生產(chǎn)效率。此外，最終元器件的質(zhì)量評分也是一個重要指標。CNN模型的評分為92，遠高于基于閾值方法的75。該結(jié)果不僅反映了CNN模型在篩選過程中具有更高的準確性，而且表明其在提升元器件整體質(zhì)量方面具有顯著優(yōu)勢。高質(zhì)量的元器件能夠有效降低航空電子設備的故障率，提升設備的安全性和可靠性，從而為航空行業(yè)的安全運營提供有力保障。

綜合分析表1和表2的數(shù)據(jù)可知，基于深度學習的航空電子元器件二次篩選系統(tǒng)在元器件篩選效果和最終質(zhì)量評估方面具有顯著優(yōu)勢。CNN模型不僅能夠高效、準確地篩選合格元器件，而且能在保證快速響應的同時提升最終元器件的質(zhì)量。這些優(yōu)勢充分驗證了深度學習技術在航空電子領域的應用潛力。

4 結(jié)論

綜上所述，基于深度學習的航空電子元器件二次篩選系統(tǒng)具有卓越的性能和廣闊的應用前景。系統(tǒng)能夠構建高效的深度學習模型，并在復雜數(shù)據(jù)環(huán)境中進行準確篩選，保證航空電子元器件的質(zhì)量與安全。試驗結(jié)果表明，深度學習不僅能夠提高篩選效率，而且能夠顯著提升元器件的整體質(zhì)量，符合現(xiàn)代航空電子設備對高可靠性和高安全性的要求。未來，隨著深度學習技術不斷發(fā)展和優(yōu)化，該系統(tǒng)有望在航空電子領域得到更廣泛的應用，并為其他相關領域的智能篩選提供借鑒。未來將進行進一步研究，推動深度學習在航空電子元器件篩選中的應用，為航空安全貢獻更大力量。

參考文獻

[1]張志杰，顧寄南，李靜，等.基于深度學習的電子元器件快速檢測算法研究[J].電子測量技術，2022，45（10）：93-101.

[2]林澤淦.基于動態(tài)影像深度學習的老年人跌倒檢測探索研究[J].電子元器件與信息技術，2022（4）：119-122.

[3]程顯雙.基于5G技術的電子元器件智能檢測技術分析[J].電腦愛好者（電子刊），2023（7）：2593-2594.

[4]程克林.基于雙通道多模態(tài)卷積網(wǎng)絡的電子元器件缺陷分類檢測[J].數(shù)據(jù)挖掘，2023，13（3）：269-277.

[5]張可，顧寄南，夏子林，等.基于深度學習的色環(huán)電阻檢測與判讀方法研究[J].電子測量技術，2022（11）：126-133.