模拟电路在航空航天、自动控制和网络通信等领域中被广泛应用,模拟电路由于自身的非线性,容差效应等影响,对故障特征提取和诊断预测技术提出更高的要求。传统的模拟电路故障诊断和故障预测方法大多需要人工特征提取以及大量电子电路领域的专家经验,已逐渐无法满足复杂模拟电路的健康管理要求。因此,本文以模拟滤波器这一典型模拟电路为研究对象,提出一种基于深度学习方法的模拟滤波器早期故障诊断和故障因子(Fault Indicator,FI)构建方法,并在此基础上进行模拟滤波器的剩余可用性能(Remaining Useful Performance,RUP)预测。本文主要研究内容如下:(1)提出一种基于深度神经网络(Deep Neural Network,DNN)的模拟滤波器早期故障诊断方法。该方法充分利用DNN强大的自适应特征提取能力和非线性函数处理能力,通过堆叠自动编码机完成模拟滤波器电路故障特征的深度提取,并采用SOFTMAX分类器完成故障分类。(2)提出一种基于深度学习的模拟滤波器故障因子构建方法,利用深度神经网络实现了从电路时域响应数据到电路退化状态的直接映射并构建FI曲线。(3)基于前面构建的模拟滤波器故障因子,利用粒子滤波算法(Particle Filter,PF)进行RUP预测。(4)采用经典的Sallen-Key电路和Leapfrog电路作为验证电路,通过仿真实验和实物验证两种方式,对上述方法进行了实验和分析,并将实验结果与相关文献结果进行了仔细对比。实验结果表明,本文提出的基于DNN的早期故障诊断方法可以获得更高的故障识别率,该方法较少地依赖人工参与,不需电子电路领域的专家经验以及信号处理知识。基于DNN的无监督FI构建方法可以获得平滑的退化曲线,具备更好的时间关联性和单调性。在构建出FI曲线的基础上,利用PF算法进行模拟滤波器RUP预测,预测结果拥有更小的预测误差,进一步验证基于DNN构建的FI曲线的有效性和本文提出方法的优势。