| 基于红外的TPA和IAOA BiLSTM电路芯片故障诊断 |
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| 引用本文： | 王力,朱猛,马江燕.基于红外的TPA和IAOA BiLSTM电路芯片故障诊断[J].激光与红外,2024,54(4):574-583. |
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| 作者姓名： | 王力 朱猛 马江燕 |
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| 作者单位： | 中国民航大学电子信息与自动化学院机载电子系统深度维修实验室,天津 300300 |
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| 基金项目： | 民航安全能力建设基金项目(No.［2023］50,复杂环境下“黑匣子”搜寻探测与深度数据提取装备研制)资助。 |
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| 摘 要： | 为了提高电路芯片故障诊断准确率,超参数设置的效率以及特征提取效率,提出一种基于时间模式注意力机制(TPA)的改进算数优化算法(IAOA)优化双向长短期记忆网络(BiLSTM)的电路故障诊断方法。首先,利用IAOA搜寻BiLSTM的最优超参数组合,提高模型诊断精度；然后使用TPA提取重要特征并分配权重,改善模型特征提取能力；最后,将红外摄像仪采集的红外温度数据输入到最优诊断模型中,实现电路芯片故障诊断。实验采用0～30 V可调稳压电源电路进行验证。结果表明,该模型对电路芯片故障诊断准确率高达9827,可实现对电路芯片的高准确率故障诊断。
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| 关 键 词： | 红外技术 芯片故障诊断 双向长短期记忆网络 算数优化算法 时间模式注意力机制 |
Fault diagnosis of TPA and IAOA BILSTM circuit chips based on infrared |
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| WANG Li,ZHU Meng,MA Jang-yan.Fault diagnosis of TPA and IAOA BILSTM circuit chips based on infrared[J].Laser & Infrared,2024,54(4):574-583. |
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| Authors: | WANG Li ZHU Meng MA Jang-yan |
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| Affiliation: | Airborne Electronic Systems Deep Maintenance Laboratory,College of Vocational Technology,Civil Aviation University of China,Tianjin 300300,China |
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