基于深度學(xué)習(xí)的航空電子元器件的二次篩選

摘 要：本文提出了一種基于深度學(xué)習(xí)的航空電子元器件二次篩選系統(tǒng)。采用模塊化設(shè)計(jì)架構(gòu)，主要包括數(shù)據(jù)輸入與預(yù)處理模塊、深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練模塊和二次篩選與決策模塊。利用高精度傳感器進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集，并利用深度學(xué)習(xí)模型對(duì)航空電子元器件進(jìn)行潛在缺陷識(shí)別和異常特征分析。試驗(yàn)結(jié)果表明，基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的篩選系統(tǒng)在準(zhǔn)確率和響應(yīng)時(shí)間方面均優(yōu)于傳統(tǒng)決策樹(shù)和隨機(jī)森林模型，篩選準(zhǔn)確率為96.5%，響應(yīng)時(shí)間控制低于80ms。本文的研究驗(yàn)證了深度學(xué)習(xí)技術(shù)在航空電子元器件二次篩選中的有效性，為提升航空電子設(shè)備的安全性和可靠性提供了新的思路和方法。

關(guān)鍵詞：深度學(xué)習(xí)；航空電子元器件；二次篩選

中圖分類號(hào)：TS 827" " " 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

在航空電子領(lǐng)域，元器件的可靠性和性能直接關(guān)系航空安全和飛行器的正常運(yùn)行。隨著航空電子技術(shù)快速發(fā)展，元器件的種類和復(fù)雜性不斷增加，傳統(tǒng)的篩選方法已無(wú)法滿足高標(biāo)準(zhǔn)、高精度的要求[1]。因此，如何有效地對(duì)航空電子元器件進(jìn)行篩選成為行業(yè)亟待解決的關(guān)鍵問(wèn)題。深度學(xué)習(xí)是一種強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析和特征提取工具，逐漸在各個(gè)領(lǐng)域獲得廣泛應(yīng)用[2]。深度學(xué)習(xí)具有多層次特征學(xué)習(xí)、自動(dòng)化特征提取以及對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)的處理能力，在航空電子元器件的篩選中具有巨大潛力。構(gòu)建深度學(xué)習(xí)模型，能夠更準(zhǔn)確地識(shí)別元器件的潛在缺陷和異常特征，從而提高篩選的效率和準(zhǔn)確性。

1 深度學(xué)習(xí)內(nèi)涵和特征

深度學(xué)習(xí)（Deep Learning）是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)重要分支，在各個(gè)領(lǐng)域取得了顯著發(fā)展，尤其是在圖像識(shí)別、語(yǔ)音處理和自然語(yǔ)言處理等方面。其核心思想是構(gòu)建多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以模擬人腦的處理方式，從而對(duì)復(fù)雜數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取和模式識(shí)別[3]。

深度學(xué)習(xí)的內(nèi)涵主要體現(xiàn)在多個(gè)方面。首先，它利用多層次特征學(xué)習(xí)構(gòu)建模型，每一層能夠?qū)W習(xí)到數(shù)據(jù)的不同抽象特征，從簡(jiǎn)單的邊緣和紋理到更高層次的形狀和對(duì)象，具有處理復(fù)雜數(shù)據(jù)的優(yōu)越性。其次，深度學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)化特征提取，減少了對(duì)領(lǐng)域知識(shí)的依賴，提高了模型的適應(yīng)性和靈活性。深度學(xué)習(xí)強(qiáng)大的計(jì)算能力和并行處理能力使其能夠有效處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集，這在航空電子元器件的篩選中尤為重要[4]。此外，深度學(xué)習(xí)模型利用激活函數(shù)引入非線性因素，能夠擬合復(fù)雜的非線性關(guān)系，從而捕捉傳統(tǒng)線性模型無(wú)法識(shí)別的復(fù)雜模式。最后，深度學(xué)習(xí)具備遷移學(xué)習(xí)的能力，能夠使用在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上預(yù)訓(xùn)練的模型，將已有知識(shí)遷移到新的任務(wù)中，減少訓(xùn)練時(shí)間和數(shù)據(jù)需求，這在航空電子元器件的二次篩選中尤為有效。

2 基于深度學(xué)習(xí)的航空電子元器件的二次篩選系統(tǒng)設(shè)計(jì)

2.1 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)

本系統(tǒng)采用模塊化設(shè)計(jì)架構(gòu)，整體結(jié)構(gòu)如圖1所示，包括數(shù)據(jù)輸入與預(yù)處理模塊、深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練模塊、二次篩選與決策模塊。首先，數(shù)據(jù)輸入與預(yù)處理模塊用于收集航空電子元器件的初步數(shù)據(jù)，包括性能參數(shù)、歷史故障記錄等，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和標(biāo)準(zhǔn)化處理，以保證數(shù)據(jù)質(zhì)量和一致性[5]。其次，深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練模塊利用高性能計(jì)算資源，基于收集的數(shù)據(jù)訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型，識(shí)別元器件的潛在缺陷和異常特征。

在該過(guò)程中，模型能夠不斷迭代優(yōu)化，提升對(duì)航空電子元器件的識(shí)別準(zhǔn)確率。最后，系統(tǒng)利用二次篩選與決策模塊，對(duì)初步篩選的元器件進(jìn)行精細(xì)評(píng)估，結(jié)合深度學(xué)習(xí)模型的輸出結(jié)果制定智能決策策略，以進(jìn)一步篩選符合高標(biāo)準(zhǔn)要求的元器件。該系統(tǒng)形成了一個(gè)數(shù)據(jù)采集、深度學(xué)習(xí)分析與二次篩選的閉環(huán)，能夠有效提高航空電子元器件的篩選效率和可靠性，保障航空安全。

2.2 航空電子元器件的二次篩選功能模塊設(shè)計(jì)

2.2.1 數(shù)據(jù)采集與傳感模塊

數(shù)據(jù)采集與傳感模塊是整個(gè)航空電子元器件二次篩選功能模塊的前端核心部分，用于實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和收集航空電子元器件的關(guān)鍵性能參數(shù)。該模塊的設(shè)計(jì)旨在保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、可靠性和實(shí)時(shí)性，以便為后續(xù)的深度學(xué)習(xí)分析和二次篩選提供堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。在傳感器的選擇上，模塊采用了高精度的微機(jī)電系統(tǒng)（Micro-Electro-Mechanical System，MEMS）傳感器。這些傳感器具有小型化、低功耗和高靈敏度的優(yōu)勢(shì)，能夠在各種環(huán)境條件下穩(wěn)定工作。模塊集成多種類型的MEMS傳感器，能夠同時(shí)監(jiān)測(cè)溫度、壓力、振動(dòng)等多種性能參數(shù)，全面評(píng)估航空電子元器件的狀態(tài)。為了保證數(shù)據(jù)處理的高效性和實(shí)時(shí)性，模塊集成了高性能的處理單元，選用英特爾的Core i7處理器。該處理器主頻高達(dá)3.5 GHz，具備多線程處理能力，能夠支持并行數(shù)據(jù)采集和處理。該設(shè)計(jì)使系統(tǒng)在面對(duì)大量數(shù)據(jù)的情況下仍然能夠保持高效的響應(yīng)速度，快速處理并分析實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。在數(shù)據(jù)采集過(guò)程中，模數(shù)轉(zhuǎn)換器（Analog to Digital Converter，ADC）具有至關(guān)重要的作用。ADC能夠?qū)⑦B續(xù)的模擬信號(hào)轉(zhuǎn)換為離散的數(shù)字信號(hào)，其轉(zhuǎn)換精度可達(dá)24位，采樣頻率最高可達(dá)2MHz，表明模塊能夠以極高的精度捕捉到微小的信號(hào)變化，保證數(shù)據(jù)的完整性和準(zhǔn)確性。根據(jù)奈奎斯特采樣定理，采樣頻率與信號(hào)最高頻率間的關(guān)系如公式（1）所示。

奈奎斯特采樣定理能夠保證采樣信號(hào)完整地重構(gòu)原始連續(xù)信號(hào)，有效避免了頻譜混疊的問(wèn)題。合理設(shè)置采樣頻率和優(yōu)化傳感器布局，數(shù)據(jù)采集與傳感模塊能夠?qū)崟r(shí)、準(zhǔn)確地捕捉航空電子元器件的性能信號(hào)。此外，該模塊在數(shù)據(jù)處理和分析階段具有對(duì)元器件的二次篩選能力。系統(tǒng)能夠?qū)Σ杉母哔|(zhì)量數(shù)據(jù)進(jìn)行深度學(xué)習(xí)分析，識(shí)別潛在的異常狀態(tài)和性能偏差，從而有效地進(jìn)行二次篩選。該過(guò)程不僅提升了篩選的準(zhǔn)確性和效率，而且為航空安全提供了重要保障。

2.2.2 深度學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)處理模塊

深度學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)處理模塊用于對(duì)采集的航空電子元器件數(shù)據(jù)進(jìn)行智能分析和二次篩選。該模塊基于NVIDIA的A100圖形處理器（Graphics Processing Unit，GPU）加速卡，具備6912個(gè)CUDA核心和432個(gè)張量計(jì)算核心，單精度浮點(diǎn)運(yùn)算性能可達(dá)19.5TFLOPS，配合高帶寬內(nèi)存（High Bandwidth Memory，HBM），能夠滿足深度學(xué)習(xí)算法在大規(guī)模數(shù)據(jù)處理中的高性能計(jì)算需求。

在軟件層面，模塊采用PyTorch深度學(xué)習(xí)框架，并結(jié)合其靈活的動(dòng)態(tài)計(jì)算圖特性，構(gòu)建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，CNN）模型，以高效提取并分析元器件特征。CNN采用局部連接和權(quán)重共享機(jī)制，能夠有效捕捉數(shù)據(jù)中的空間特征。在給定輸入張量的情況下，卷積層的輸出特征圖如公式（2）所示。

CNN利用堆疊多個(gè)卷積層和池化層，形成層次化的特征表示，以有效識(shí)別航空電子元器件中的潛在缺陷和異常模式。該模塊不僅應(yīng)用深度學(xué)習(xí)算法，而且結(jié)合領(lǐng)域?qū)＜业闹R(shí)，構(gòu)建了一套多層次、多粒度的二次篩選策略。系統(tǒng)能夠?qū)Τ醪胶Y選結(jié)果進(jìn)行深入分析，從而識(shí)別符合高標(biāo)準(zhǔn)要求的元器件，并對(duì)不合格元器件進(jìn)行標(biāo)記和剔除。

2.2.3 控制與二次篩選模塊

控制與二次篩選模塊用于進(jìn)行各個(gè)子模塊間的有效協(xié)調(diào)與信息流動(dòng)，同時(shí)根據(jù)深度學(xué)習(xí)模型的分析結(jié)果，制定智能化的二次篩選策略。該模塊采用德州儀器（Texas Instruments）的TMS320C6670數(shù)字信號(hào)處理器（DSP），共集成8個(gè)C66x核心，主頻可達(dá)1.25 GHz，具備強(qiáng)大的并行處理能力，支持多種高速通信接口，包括以太網(wǎng)、SPI和UART等，以保證數(shù)據(jù)的快速傳輸和處理。

在二次篩選過(guò)程中，模塊引入基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的控制算法，能夠?qū)娇针娮釉骷Y選過(guò)程進(jìn)行智能優(yōu)化?；趶?qiáng)化學(xué)習(xí)的控制算法能夠?qū)崟r(shí)分析深度學(xué)習(xí)模型的輸出，動(dòng)態(tài)調(diào)整篩選策略，以提高篩選的準(zhǔn)確性和效率，其基本原理如公式（2）所示。

算法能夠不斷更新Q值，學(xué)習(xí)到最優(yōu)的篩選策略，從而在面對(duì)復(fù)雜的元器件數(shù)據(jù)情況下做出更精準(zhǔn)的決策。該模塊不僅能夠?qū)υ骷M(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控和自動(dòng)化篩選，而且采用反饋機(jī)制不斷優(yōu)化篩選過(guò)程。該模塊能夠合理設(shè)計(jì)控制算法的目標(biāo)函數(shù)和約束條件，有效提升航空電子元器件的篩選效率和合格率，保證最終篩選出的元器件符合航空安全標(biāo)準(zhǔn)。

3 系統(tǒng)試驗(yàn)驗(yàn)證

3.1 試驗(yàn)方案

為驗(yàn)證基于深度學(xué)習(xí)的航空電子元器件的二次篩選系統(tǒng)的性能，本文設(shè)計(jì)了一套完整的試驗(yàn)方案。試驗(yàn)在某制造企業(yè)的測(cè)試實(shí)驗(yàn)室內(nèi)進(jìn)行，選取10種不同型號(hào)的航空電子元器件作為測(cè)試對(duì)象，包括多種應(yīng)用場(chǎng)景和技術(shù)規(guī)格。

在試驗(yàn)過(guò)程中，利用Keysight 34470A數(shù)字萬(wàn)用表對(duì)元器件的電氣特性進(jìn)行實(shí)時(shí)采集，主要參數(shù)包括電壓、電流、阻抗和頻率等，采樣頻率為1 kHz，每個(gè)測(cè)試周期持續(xù)2h。使用測(cè)量精度為±0.05%的Fluke 287萬(wàn)用表記錄元器件的輸入、輸出特性變化，以保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性。在數(shù)據(jù)傳輸方面，試驗(yàn)采用基于Wi-Fi 6技術(shù)的無(wú)線通信系統(tǒng)，上行速率和下行速率分別為1.2 Gbit/s和1.5 Gbit/s，時(shí)延低于2ms，以保證數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性。試驗(yàn)在搭載NVIDIA A100 GPU的高性能服務(wù)器上進(jìn)行深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練，訓(xùn)練數(shù)據(jù)集包括5000個(gè)樣本，每個(gè)樣本包括元器件的電氣特征和歷史故障記錄。

試驗(yàn)共進(jìn)行5輪迭代，每輪迭代訓(xùn)練150個(gè)輪次，批量大小為64，學(xué)習(xí)率初始值為0.0005，采用Adam優(yōu)化器和均方誤差損失函數(shù)。為了驗(yàn)證基于深度學(xué)習(xí)的二次篩選系統(tǒng)的有效性，試驗(yàn)設(shè)計(jì)了4種典型的故障場(chǎng)景，包括短路故障、開(kāi)路故障、過(guò)熱故障和老化故障。先人為注入故障數(shù)據(jù)，進(jìn)而比較本文設(shè)計(jì)系統(tǒng)的CNN模型、傳統(tǒng)的決策樹(shù)（Decision Tree）和隨機(jī)森林（Random Forest）等機(jī)器學(xué)習(xí)模型的篩選準(zhǔn)確率，并記錄CNN模型的響應(yīng)時(shí)間。

3.2 試驗(yàn)結(jié)果分析

在航空電子元器件的二次篩選場(chǎng)景下，基于深度學(xué)習(xí)的篩選系統(tǒng)性能對(duì)比見(jiàn)表1，CNN模型與傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型在元器件篩選中的效果對(duì)比見(jiàn)表2。

從表1數(shù)據(jù)可以看出，CNN模型在元器件的合格率、缺陷率和整體質(zhì)量評(píng)估方面均表現(xiàn)出色。具體來(lái)說(shuō)，CNN模型的元器件合格率為97.8%，缺陷率為95.4%，整體質(zhì)量評(píng)估為96.5%。這些數(shù)據(jù)不僅顯著高于傳統(tǒng)的決策樹(shù)（合格率91.5%，缺陷率89.7%，整體質(zhì)量評(píng)估90.1%）和隨機(jī)森林模型（合格率90.2%，缺陷率88.1%，整體質(zhì)量評(píng)估89.0%），而且表明CNN模型在識(shí)別和分辨合格與不合格元器件方面的準(zhǔn)確性更高。該優(yōu)勢(shì)使航空電子設(shè)備的篩選過(guò)程更可靠，降低了由元器件質(zhì)量問(wèn)題導(dǎo)致的安全隱患。在響應(yīng)時(shí)間方面，CNN模型的響應(yīng)時(shí)間為80ms，并未顯著劣于決策樹(shù)和隨機(jī)森林的響應(yīng)時(shí)間（分別為78ms和81ms），但是在處理時(shí)間上具有更高的效率（92.1ms），這對(duì)需要快速處理大量數(shù)據(jù)的航空電子元器件篩選至關(guān)重要。快速的響應(yīng)時(shí)間能夠保證生產(chǎn)線高效運(yùn)轉(zhuǎn)，減少由篩選延誤造成的經(jīng)濟(jì)損失。

從表2數(shù)據(jù)可以看出，基于閾值的方法在篩選準(zhǔn)確率和響應(yīng)時(shí)間方面均不及CNN模型。具體來(lái)說(shuō)，基于閾值的方法的篩選準(zhǔn)確率僅為87.5%，而CNN模型則為96.5%，提升了近9%。該顯著差異表明，深度學(xué)習(xí)模型在處理復(fù)雜數(shù)據(jù)過(guò)程中更具優(yōu)勢(shì)，能夠更準(zhǔn)確地識(shí)別元器件的合格性。在響應(yīng)時(shí)間方面，基于閾值的方法響應(yīng)時(shí)間為125ms，與CNN模型的80ms相比，縮短了45ms。這種快速響應(yīng)能力使深度學(xué)習(xí)模型能夠在動(dòng)態(tài)變化的生產(chǎn)環(huán)境中更好地適應(yīng)需求，提升整體生產(chǎn)效率。此外，最終元器件的質(zhì)量評(píng)分也是一個(gè)重要指標(biāo)。CNN模型的評(píng)分為92，遠(yuǎn)高于基于閾值方法的75。該結(jié)果不僅反映了CNN模型在篩選過(guò)程中具有更高的準(zhǔn)確性，而且表明其在提升元器件整體質(zhì)量方面具有顯著優(yōu)勢(shì)。高質(zhì)量的元器件能夠有效降低航空電子設(shè)備的故障率，提升設(shè)備的安全性和可靠性，從而為航空行業(yè)的安全運(yùn)營(yíng)提供有力保障。

綜合分析表1和表2的數(shù)據(jù)可知，基于深度學(xué)習(xí)的航空電子元器件二次篩選系統(tǒng)在元器件篩選效果和最終質(zhì)量評(píng)估方面具有顯著優(yōu)勢(shì)。CNN模型不僅能夠高效、準(zhǔn)確地篩選合格元器件，而且能在保證快速響應(yīng)的同時(shí)提升最終元器件的質(zhì)量。這些優(yōu)勢(shì)充分驗(yàn)證了深度學(xué)習(xí)技術(shù)在航空電子領(lǐng)域的應(yīng)用潛力。

4 結(jié)論

綜上所述，基于深度學(xué)習(xí)的航空電子元器件二次篩選系統(tǒng)具有卓越的性能和廣闊的應(yīng)用前景。系統(tǒng)能夠構(gòu)建高效的深度學(xué)習(xí)模型，并在復(fù)雜數(shù)據(jù)環(huán)境中進(jìn)行準(zhǔn)確篩選，保證航空電子元器件的質(zhì)量與安全。試驗(yàn)結(jié)果表明，深度學(xué)習(xí)不僅能夠提高篩選效率，而且能夠顯著提升元器件的整體質(zhì)量，符合現(xiàn)代航空電子設(shè)備對(duì)高可靠性和高安全性的要求。未來(lái)，隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)不斷發(fā)展和優(yōu)化，該系統(tǒng)有望在航空電子領(lǐng)域得到更廣泛的應(yīng)用，并為其他相關(guān)領(lǐng)域的智能篩選提供借鑒。未來(lái)將進(jìn)行進(jìn)一步研究，推動(dòng)深度學(xué)習(xí)在航空電子元器件篩選中的應(yīng)用，為航空安全貢獻(xiàn)更大力量。

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