基于红外的SSA-CNN-GRU电路板芯片故障诊断

摘要：

针对电路板温度数据诊断率不佳的问题,本文提出了基于红外的SSA-CNN-GRU电路板芯片故障诊断模型.首先,根据红外热像仪采集芯片温度数据,建立多维特征模型;然后,在故障诊断模型输入端和C N N-GRU通道分别添加注意力机制,构建双注意力结构,自适应识别有效数据段和提取红外图像有效特征;接着,利用麻雀搜索算法优化注意力机制权值分配,获取全局最优超参数;最后搭建SSA-CNN-GRU故障诊断模型,实现芯片故障模式的高精度诊断.实验采用电源电路板进行可靠性分析,实验结果表明,本文算法在诊断精度可达98.73％,且稳定性、可靠性方面均优于对比算法.

关键词：红外技术、注意力机制、麻雀搜索算法、门控循环单元、故障诊断

所属期刊栏目：53

分类号：TN219(光电子技术、激光技术)

资助基金：国家自然科学基金;中央高校基本业务费项目;基于红外技术与数据驱动的机载电路板卡故障诊断与预测研究项目

在线出版日期：2023-05-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：556-565