论文部分内容阅读
本文针对模拟电路中故障类型较多时采用单一分类器诊断所出现的故障诊断率低、分类器训练困难的问题，基于故障特征空间的划分思想，提出了基于聚类的多分类器融合故障诊断的方法。通过对故障信号的小波分析获取电路的故障特征，并按照距离准则将故障类划分为多个子类并用相应的分类器来识别．以此提高电路中故障数量较多时诊断的正确率，同时改善单分类器进行诊断时计算复杂度高的局限。实验证明．该方法对于故障类型多而出现的故障重叠和故障误识有很大的改善，是一种实用的模拟电路故障诊断方法。