基于改进模糊神经网络的汽车断电延时自启动电路故障检测方法分析

现有汽车电路故障检测方法对故障特征模糊性与非线性的关联捕捉不足,导致检测精度受限。该文提出基于改进模糊神经网络的汽车断电延时自启动电路故障检测方法,对电路核心故障模式进行模糊化表征,通过隶属度函数与模糊逻辑运算将非线性、不确定性特征转化为量化的模糊变量,并利用改进模糊神经网络对模糊特征进行推理,输出各故障类型的置信度,结合动态阈值判定与故障关联性分析,实现故障类型的精准识别与定位。试验结果表明,该方法对各类故障的误分率仅5%~8%,召回率达0.89~0.93,F1分数0.90~0.94,均优于对比方法,故而具有更高的故障检测精度。

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本文档关键词:延时,电路,故障,模糊,启动