摘要
随着电子设备的复杂性日益提升，传统故障诊断方法在效率和精度方面逐渐暴露出局限性，因此亟需引入先进的智能化技术以应对这一挑战。本研究旨在探索基于机器学习的电子故障诊断方法，通过结合多种算法模型实现对电子系统故障的高效识别与定位。研究选取了包括支持向量机、随机森林及深度神经网络在内的多种机器学习算法，并针对电子信号数据的特点进行了优化设计。通过对实际工业场景中的电子设备运行数据进行采集与预处理，构建了一个大规模故障样本数据库，为模型训练提供了可靠的数据基础。实验结果表明，所提出的基于深度学习的故障诊断模型在准确率和鲁棒性方面显著优于传统方法，特别是在复杂多源故障场景下表现出更强的适应能力。此外，本研究创新性地提出了一种融合特征选择与迁移学习的技术框架，有效解决了小样本条件下模型泛化性能不足的问题。该框架不仅提升了诊断精度，还大幅降低了对标注数据的需求量，为实际工程应用提供了重要参考价值。综上所述，本研究为电子故障诊断领域提供了一种高效、智能的新方法，其成果可广泛应用于航空航天、智能制造等领域，具有重要的理论意义和实用价值。
关键词：电子故障诊断；机器学习；深度学习
Abstract
With the increasing complexity of electronic devices, traditional fault diagnosis methods are gradually revealing limitations in terms of efficiency and accuracy. Therefore, there is an urgent need to introduce advanced intelligent technologies to address this challenge. This study aims to explore machine-learning-based electronic fault diagnosis methods that combine multiple algorithmic models for efficient identification and localization of faults in electronic systems. A variety of machine learning algorithms, including support vector machines, random forests, and deep neural networks, were selected and optimized based on the characteristics of electronic signal data. By collecting and preprocessing operational data from electronic devices in real industrial scenarios, a large-scale fault sample database was constructed, providing a reliable foundation for model training. Experimental results demonstrate that the proposed deep-learning-based fault diagnosis model significantly outperforms traditional methods in terms of accuracy and robustness, particularly exhibiting stronger adaptability in complex multi-source fault scenarios. Additionally, this study innovatively proposes a technical fr amework integrating feature selection and transfer learning, effectively addressing the issue of insufficient model generalization under small-sample conditions. This fr amework not only enhances diagnostic accuracy but also substantially reduces the demand for labeled data, offering significant reference value for practical engineering applications. In summary, this study provides an efficient and intelligent new method for the field of electronic fault diagnosis, with its findings applicable across various domains such as aerospace and smart manufacturing, holding important theoretical significance and practical value.
Keywords：Electronic Fault Diagnosis; Machine Learning; Deep Learning
目 录
摘要 I
Abstract II
一、绪论 1
(一) 电子故障诊断的研究背景与意义 1
(二) 基于机器学习的电子故障诊断研究现状 1
(三) 本文研究方法与技术路线 2
二、电子故障诊断的数据处理方法 2
(一) 数据采集与预处理技术 2
(二) 特征提取与降维方法分析 3
(三) 异常数据检测与清洗策略 3
(四) 数据集构建与标注方法 4
(五) 数据质量对诊断性能的影响 4
三、机器学习算法在电子故障诊断中的应用 5
(一) 监督学习算法的选择与优化 5
(二) 非监督学习在故障检测中的作用 6
(三) 深度学习模型的应用与改进 6
(四) 算法性能评估指标体系 7
(五) 不同算法的对比与适用场景 7
四、基于机器学习的电子故障诊断系统设计 8
(一) 系统架构设计与功能模块划分 8
(二) 实时故障诊断的技术实现 8
(三) 系统可靠性与稳定性分析 9
(四) 故障预测与健康管理机制 9
(五) 实验验证与结果分析 10
结 论 11
参考文献 12
随着电子设备的复杂性日益提升，传统故障诊断方法在效率和精度方面逐渐暴露出局限性，因此亟需引入先进的智能化技术以应对这一挑战。本研究旨在探索基于机器学习的电子故障诊断方法，通过结合多种算法模型实现对电子系统故障的高效识别与定位。研究选取了包括支持向量机、随机森林及深度神经网络在内的多种机器学习算法，并针对电子信号数据的特点进行了优化设计。通过对实际工业场景中的电子设备运行数据进行采集与预处理，构建了一个大规模故障样本数据库，为模型训练提供了可靠的数据基础。实验结果表明，所提出的基于深度学习的故障诊断模型在准确率和鲁棒性方面显著优于传统方法，特别是在复杂多源故障场景下表现出更强的适应能力。此外，本研究创新性地提出了一种融合特征选择与迁移学习的技术框架，有效解决了小样本条件下模型泛化性能不足的问题。该框架不仅提升了诊断精度，还大幅降低了对标注数据的需求量，为实际工程应用提供了重要参考价值。综上所述，本研究为电子故障诊断领域提供了一种高效、智能的新方法，其成果可广泛应用于航空航天、智能制造等领域，具有重要的理论意义和实用价值。
关键词：电子故障诊断；机器学习；深度学习
Abstract
With the increasing complexity of electronic devices, traditional fault diagnosis methods are gradually revealing limitations in terms of efficiency and accuracy. Therefore, there is an urgent need to introduce advanced intelligent technologies to address this challenge. This study aims to explore machine-learning-based electronic fault diagnosis methods that combine multiple algorithmic models for efficient identification and localization of faults in electronic systems. A variety of machine learning algorithms, including support vector machines, random forests, and deep neural networks, were selected and optimized based on the characteristics of electronic signal data. By collecting and preprocessing operational data from electronic devices in real industrial scenarios, a large-scale fault sample database was constructed, providing a reliable foundation for model training. Experimental results demonstrate that the proposed deep-learning-based fault diagnosis model significantly outperforms traditional methods in terms of accuracy and robustness, particularly exhibiting stronger adaptability in complex multi-source fault scenarios. Additionally, this study innovatively proposes a technical fr amework integrating feature selection and transfer learning, effectively addressing the issue of insufficient model generalization under small-sample conditions. This fr amework not only enhances diagnostic accuracy but also substantially reduces the demand for labeled data, offering significant reference value for practical engineering applications. In summary, this study provides an efficient and intelligent new method for the field of electronic fault diagnosis, with its findings applicable across various domains such as aerospace and smart manufacturing, holding important theoretical significance and practical value.
Keywords：Electronic Fault Diagnosis; Machine Learning; Deep Learning
目 录
摘要 I
Abstract II
一、绪论 1
(一) 电子故障诊断的研究背景与意义 1
(二) 基于机器学习的电子故障诊断研究现状 1
(三) 本文研究方法与技术路线 2
二、电子故障诊断的数据处理方法 2
(一) 数据采集与预处理技术 2
(二) 特征提取与降维方法分析 3
(三) 异常数据检测与清洗策略 3
(四) 数据集构建与标注方法 4
(五) 数据质量对诊断性能的影响 4
三、机器学习算法在电子故障诊断中的应用 5
(一) 监督学习算法的选择与优化 5
(二) 非监督学习在故障检测中的作用 6
(三) 深度学习模型的应用与改进 6
(四) 算法性能评估指标体系 7
(五) 不同算法的对比与适用场景 7
四、基于机器学习的电子故障诊断系统设计 8
(一) 系统架构设计与功能模块划分 8
(二) 实时故障诊断的技术实现 8
(三) 系统可靠性与稳定性分析 9
(四) 故障预测与健康管理机制 9
(五) 实验验证与结果分析 10
结 论 11
参考文献 12
