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

  本文关键词：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，由笔耕文化传播整理发布。

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

上传人：炫歌
作者：崔江,王友仁
来源：(南京航空航天大学自动化学院，江苏省 南京市 210016)
上传时间：2014-5-29 13:53:00
浏览：170

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。

电力电子电路故障绝大多数是由器件故障引起的，而电子器件故障产生的微观机理十分复杂，，目前尚未有完善的理论或统一的精确数学模型予以描述。

参数故障又称软故障，是指电子器件容差变化导致电子元件值较标称值产生的较大偏移而引起的一类故障模式。对组成电力电子电路的各种功率器件(如功率电阻)而言，在电路正常的运行模态中，常常要承受大电流、高压或温升等因素所造成的器件应力，这往往会导致器件元件值产生一定的偏移，当偏移量超过电子元件允许的容差范围时，即产生参数故障。

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