技术总结
本发明属于电路与系统技术领域，提供一种应用于电路与系统的基于深度学习的故障预测与健康管理方法，用于对运行中的电路与系统设备进行实时监测；该方法首先准备多个待测电路，分别进行老化测试，得到训练数据并存储于数据库中；再进行PCA分析，得到训练样本；然后采用深度学习模型训练神经网络并放入测试芯片中；最后采用测试芯片对工作状态的待测电路的健康状态进行实时监测，同时计算其剩余寿命。本发明能够实时监测电路与系统设备的运转状态，并预计故障时间，减小突发故障的发生概率，并在突发故障出现时避免诸多安全隐患，从而保护财产，降低维护开销。
技术研发人员：阮爱武;李永亮;杜涛
受保护的技术使用者：电子科技大学
文档号码：201610935094
技术研发日：2016.11.01
技术公布日：2017.03.22