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关于系统级故障诊断的BAFD算法与EGFD算法

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第一章 绪 论

1.1 选题的背景与意义

1.2 国内外研究现状

1.3 系统级故障诊断的诊断模型

1.4 研究内容与创新点

1.5 文章组织结构

第二章 预备知识

2.1 相关定义

2.2 蝙蝠算法

2.3 贪婪算法

2.4 本章小结

第三章 蝙蝠故障诊断算法

3.1 初始化的设计

3.2 适应度算法的改进

3.3 速度更新公式的调整

3.4 蝙蝠寻址过程的离散化

3.5 算法BAFD的主要步骤

3.6 算法BAFD的参数设置

3.7 时间复杂度的分析

3.8 仿真实验

3.9 本章小结

第四章 高效贪婪诊断算法

4.1 基本思想和有关概念

4.2 划分集团

4.3 确定绝对故障集团

4.4 制定选择依据

4.5 实施检查策略

4.6 算法的主要步骤

4.7 仿真实验

4.8 本章小结

第五章 总结与展望

5.1 本文总结

5.2 未来展望

参考文献

攻读硕士期间发表的论文

致谢

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摘要

网络系统的广泛应用极大地促进了当代信息社会的发展,但同时,这类系统的规模也在不断扩大,所以确保系统安全、高效地运行变得更加困难。作为维护系统稳定性与安全性的重要手段,系统级故障诊断已成为越来越多学者关注的焦点。
  本文结合系统级故障诊断问题的特点,采取速度映射等措施突破蝙蝠算法自身的局限性,使得改进后的蝙蝠算法能够运用到系统级故障诊断领域,据此,本文提出了针对t-可诊断系统的蝙蝠故障诊断算法。在该算法的初始化阶段,为了避免初始解过于集中或分散,种群被分成大、小两类,并采用不同的处理方式。由于现有的适应度函数很难避免可行解产生冗余的相容症候,进而增加了算法的计算量,为了有效解决这个问题,本文通过分析诊断模型的特点,设计出了具有方程管束的适应度函数。另外,考虑到蝙蝠算法自身容易出现早熟现象,本文在速度更新公式中引入了一个变系数用于均衡算法的搜索与挖掘能力,并通过对蝙蝠速度进行二进制映射,实现了寻址的离散化。仿真实验的结果表明,蝙蝠故障诊断算法在迭代次数、诊断正确率和最优解的适应度等方面明显优于现有的具有代表性的群智能诊断算法。
  其次,现有的诊断算法多是从“相信大多数”角度考虑的,当故障单元数超过t时,很多算法的诊断能力明显下降。为了改善这一现象,文本结合Liu等人在t-可约束条件下的研究方法,提出故障单元数超过t时的诊断算法--高效贪婪诊断算法。在该算法中,首先给出一个识别故障单元的充分条件,该条件充实了现有的识别绝对故障单元的方法,确保找出更多的绝对故障集团,缩小了后续诊断工作中的系统规模。然后,分别利用集团的分散度和聚集度制定两种贪婪策略。最后,考虑到直接为选取出的集团设置状态会造成误判,所以对集团增加了“检查”策略,有效地降低了诊断错误率,提高了算法的诊断效果。仿真实验的结果表明,当故障单元在整个系统中占大部分时,高效贪婪诊断算法能够对待测系统进行高效诊断。

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