采用基于模糊推理的分类器融合方法诊断电力电子电路参数故障

被引：19

作者：

崔江

王友仁

机构：

[1] 南京航空航天大学自动化学院

来源：

中国电机工程学报 | 2009年 / 29卷 / 18期

关键词：

电力电子电路; 参数故障; 分类器; 模糊推理; 噪声;

D O I：

10.13334/j.0258-8013.pcsee.2009.18.019

中图分类号：

TN707 [测试、检验];

学科分类号：

摘要：

针对电力电子电路中器件的参数故障诊断问题,提出一种基于模糊推理的分类器融合诊断方法。采用神经网络和支持向量机分类器作为模糊推理输入的两种子分类器,设计了对应的隶属度函数对2种分类器输出进行模糊化处理;根据预先处理好的模糊变换矩阵进行计算,最终得到系统的融合输出。通过对一个Cuk电路的仿真实验和分析表明,所得诊断方法是有效的,优于任意单个子分类器的诊断精度,该方法对于随机噪声具有较好的鲁棒性。

引用

页码：54 / 59

页数：6

共 10 条

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