一种基于深度学习的有机电致发光驱动电路故障诊断方法

本申请涉及有机电致发光系统技术领域，特别是涉及一种基于深度学习的有机电致发光驱动电路故障诊断方法。包括：根据有机发光面板的设备参数建立多个显示子区域，根据驱动电路参数建立多个监测点，并生成显示子区域－监测点映射表；根据预设监测时间节点生成各个显示子区域的运行偏离值，并根据全部运行偏离值选取多个待诊断监测点；获取各个待诊断监测点的反馈数据包，并根据全部反馈数据包生成故障诊断结果，通过构建双重诊断模型，及时对存在故障风险的驱动电路进行预警，快速定位存在故障风险的驱动电路，提高检修效率，降低检修成本。