Journal: Engineering and Management Science DOI: 10.32629/ems.v8i8.21606
Abstract
模拟电子系统故障诊断存在三大核心难题：生成模型脱离电路物理约束造成样本失真，参数漂移故障流形难以表征导致早期故障识别失效，大语言模型缺少拓扑推理能力致使诊断可信度不足。据此构建三类机制：在扩散模型逆过程嵌入电路微分方程约束，依托基尔霍夫定律校正去噪梯度；结合结构因果模型构建可解释潜空间，还原故障演变全过程；依托电路网表搭建层级推理提示链，引导大语言模型完成因果溯源并结合仿真校验。三类机制协同搭建完整诊断体系，工业实测场景下诊断精度，物理合规度与推理可靠性均得到明显提升。
Keywords
AIGC；模拟电子系统；故障诊断；条件扩散模型；变分自编码器
Full Text
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[1] 宋佳宇.基于深度学习的模拟电路故障诊断研究[D].华北电力大学(北京),2025.
[2] 孟庆宇.基于深度学习的模拟电路故障诊断[D].青岛理工大学,2025.
[3] 段涛,刘美容,高雄,等. 基于Koopman算子与一维自编码卷积神经网络的模拟电路软故障诊断[J].电子测量与仪器学报,2025,39(3)92-101.
[4] 徐欣,侯成凯. 基于多尺度卷积神经网络和注意力机制的模拟电路早期故障诊断方法[J].电子器件,2024,47(4)929-934.
[5] 范海花,尚玉玲. 基于二维卷积神经网络的模拟电路故障诊断方法[J].桂林电子科技大学学报,2023,43(6)493-500.
[6] 张阳.基于智能优化算法的模拟电路故障诊断研究[D].渤海大学,2023.
[7] 杨东儒,魏建文,林雄威,等. 基于自注意力机制的深度学习模拟电路故障诊断[J].仪器仪表学报,2023,44(3)128-136.
[8] 高伟,李福胜,张铁竹. 基于一维卷积神经网络的模拟电路故障诊断[J].电子器件,2021,44(4)871-875.
[9] 董江涛,朱琳,巨小微. 超容差条件下的电路软故障信号诊断方法研究[J].无线电工程,2021,51(7)622-627.
[10] 王月海,王瀚晨. 一种使用深度学习网络进行模拟电路故障特征自动提取的方案[J].北方工业大学学报,2020,32(5)66-70.
[11] 谈恩民,李峰. 结合LMD云模型和ABC-LSSVM的模拟电路故障诊断[J].电子测量与仪器学报,2020,34(2)80-87. 数据：https://github.com/jitendra-bhandari/Masala-CHAI
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