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CNN-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。