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摘要
针对地铁车辆辅助逆变电路中电容软故障无明显征兆，难以识别的问题，本文提出一种基于时域参数的样本特征提取，结合模糊聚类方法建立全体样本特征的模糊相似矩阵，并采用竞争神经网络模型对滤波电容进行状态分类。实际应用时，首先建立MATLAB电路模型，分别对该电路的不同故障状态和正常状态进行仿真分析，提取输出电压信号进行时域分析得到信号特征向量，作为特征样本；其次，利用全部状态的特征样本求得模糊相似矩阵，并将其引入竞争神经网络对故障进行分类。实验表明，此方法能简单有效检测区分软硬故障，实现滤波电容状态识别，分类正确率达到93.75%。
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