本文關(guān)鍵詞：基于人工蜂群優(yōu)化機(jī)理的船舶電力系統(tǒng)故障診斷　出處：《集美大學(xué)》2016年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

  更多相關(guān)文章： 船舶 電力系統(tǒng) 故障診斷 人工蜂群 全局交叉 差分進(jìn)化

【摘要】：近年來,隨著船舶現(xiàn)代化的發(fā)展,船舶電力系統(tǒng)的規(guī)模日趨龐大,其結(jié)構(gòu)也越來越復(fù)雜。由于船舶工作環(huán)境相對陸地比較特殊,船舶在航行過程中,不能百分之百的確定每個(gè)環(huán)節(jié)都正常運(yùn)行并全程無故障的情況,一旦發(fā)生故障,如果不能及時(shí)時(shí)查出故障點(diǎn),極易引起故障擴(kuò)散,帶來嚴(yán)重?fù)p失。因此,船舶電力系統(tǒng)的故障診斷也有了更高的要求。本文主要完成以下研究工作:1)在基本人工蜂群算法的基礎(chǔ)上,本文提出了全局交叉人工蜂群和差分進(jìn)化-蜂群混合算法;全局交叉人工蜂群算法借鑒了遺傳算法中的交叉運(yùn)算來加強(qiáng)蜂群算法的開發(fā)能力,對人工蜂群算法搜索公式進(jìn)行了改進(jìn);差分進(jìn)化-蜂群算法將差分進(jìn)化算法迭代加入人工蜂群搜尋過程里。通過對測試函數(shù)的優(yōu)化實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明全局交叉人工蜂群算法能夠加快算法的收斂速度,還能加強(qiáng)對全局最優(yōu)解附近的搜索能力,差分進(jìn)化-蜂群算法構(gòu)成具備更好引導(dǎo)效力的新式搜尋方式能夠確保探索性能的基礎(chǔ)上增加開發(fā)性能,并且它比其它算法具有更強(qiáng)的搜索能力。2)提出將人工蜂群算法應(yīng)用于船舶電力系統(tǒng)故障診斷,首先采用0-1等數(shù)字來表達(dá)各個(gè)設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài),并建立電力系統(tǒng)故障模型,然后應(yīng)用人工蜂群算法對目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,得出最優(yōu)解集合,即找出故障元件。通過對某船電力系統(tǒng)繼電器和斷路器故障診斷結(jié)果表明本文的方法能有效地解決船舶電力系統(tǒng)的故障診斷問題;相比基本人工蜂群算法和全局交叉人工蜂群算法,差分蜂群混合算法在求解船舶電力系統(tǒng)故障診斷問題具有速度快和求解效率高等優(yōu)點(diǎn)。
[Abstract]:In recent years, with the development of ship modernization, the scale of ship power system is becoming larger and larger, and its structure is becoming more and more complicated. Can not 100% of the determination of each link normal operation and the whole process without fault, once the fault, if not found out in time, it is easy to cause the spread of the fault, resulting in serious losses. The fault diagnosis of marine power system also has higher requirements. This paper mainly completed the following research work: 1) based on the basic artificial bee colony algorithm. In this paper, a global crossover artificial bee colony and a differential evolution-colony hybrid algorithm are proposed. The global crossover artificial bee colony algorithm uses the crossover operation in the genetic algorithm to enhance the development ability of the bee colony algorithm and improves the search formula of the artificial bee colony algorithm. Differential evolution-bee colony algorithm is iterated into the artificial bee colony search process. The experimental results show that the global crossover artificial bee colony algorithm can accelerate the convergence speed of the algorithm. It can also enhance the search ability near the global optimal solution. The differential evolution-bee colony algorithm is a new search method with better guidance efficiency which can ensure the development performance on the basis of exploring performance. And it has stronger searching ability than other algorithms. 2) artificial bee colony algorithm is applied to fault diagnosis of marine power system. First, 0-1 number is used to express the running state of each equipment. The fault model of power system is established, and then the objective function is optimized by artificial bee colony algorithm, and the optimal solution set is obtained. The fault diagnosis results of relay and circuit breaker in a ship power system show that the method in this paper can effectively solve the fault diagnosis problem of ship power system. Compared with the basic artificial bee colony algorithm and the global crossover artificial bee colony algorithm, the differential bee colony hybrid algorithm has the advantages of high speed and high efficiency in solving the fault diagnosis problem of marine power system.
【學(xué)位授予單位】：集美大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：U672

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本文編號：1409742