本文關(guān)鍵詞：關(guān)于系統(tǒng)級(jí)故障診斷的BAFD算法與EGFD算法

  更多相關(guān)文章： 系統(tǒng)級(jí)故障診斷 蝙蝠故障診斷算法 高效貪婪診斷算法 t-可診斷系統(tǒng)

【摘要】：網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的廣泛應(yīng)用極大地促進(jìn)了當(dāng)代信息社會(huì)的發(fā)展,但同時(shí),這類系統(tǒng)的規(guī)模也在不斷擴(kuò)大,所以確保系統(tǒng)安全、高效地運(yùn)行變得更加困難。作為維護(hù)系統(tǒng)穩(wěn)定性與安全性的重要手段,系統(tǒng)級(jí)故障診斷已成為越來越多學(xué)者關(guān)注的焦點(diǎn)。本文結(jié)合系統(tǒng)級(jí)故障診斷問題的特點(diǎn),采取速度映射等措施突破蝙蝠算法自身的局限性,使得改進(jìn)后的蝙蝠算法能夠運(yùn)用到系統(tǒng)級(jí)故障診斷領(lǐng)域,據(jù)此,本文提出了針對(duì)t-可診斷系統(tǒng)的蝙蝠故障診斷算法。在該算法的初始化階段,為了避免初始解過于集中或分散,種群被分成大、小兩類,并采用不同的處理方式。由于現(xiàn)有的適應(yīng)度函數(shù)很難避免可行解產(chǎn)生冗余的相容癥候,進(jìn)而增加了算法的計(jì)算量,為了有效解決這個(gè)問題,本文通過分析診斷模型的特點(diǎn),設(shè)計(jì)出了具有方程管束的適應(yīng)度函數(shù)。另外,考慮到蝙蝠算法自身容易出現(xiàn)早熟現(xiàn)象,本文在速度更新公式中引入了一個(gè)變系數(shù)用于均衡算法的搜索與挖掘能力,并通過對(duì)蝙蝠速度進(jìn)行二進(jìn)制映射,實(shí)現(xiàn)了尋址的離散化。仿真實(shí)驗(yàn)的結(jié)果表明,蝙蝠故障診斷算法在迭代次數(shù)、診斷正確率和最優(yōu)解的適應(yīng)度等方面明顯優(yōu)于現(xiàn)有的具有代表性的群智能診斷算法。其次,現(xiàn)有的診斷算法多是從“相信大多數(shù)”角度考慮的,當(dāng)故障單元數(shù)超過t時(shí),很多算法的診斷能力明顯下降。為了改善這一現(xiàn)象,文本結(jié)合Liu等人在t-可約束條件下的研究方法,提出故障單元數(shù)超過t時(shí)的診斷算法--高效貪婪診斷算法。在該算法中,首先給出一個(gè)識(shí)別故障單元的充分條件,該條件充實(shí)了現(xiàn)有的識(shí)別絕對(duì)故障單元的方法,確保找出更多的絕對(duì)故障集團(tuán),縮小了后續(xù)診斷工作中的系統(tǒng)規(guī)模。然后,分別利用集團(tuán)的分散度和聚集度制定兩種貪婪策略。最后,考慮到直接為選取出的集團(tuán)設(shè)置狀態(tài)會(huì)造成誤判,所以對(duì)集團(tuán)增加了“檢查”策略,有效地降低了診斷錯(cuò)誤率,提高了算法的診斷效果。仿真實(shí)驗(yàn)的結(jié)果表明,當(dāng)故障單元在整個(gè)系統(tǒng)中占大部分時(shí),高效貪婪診斷算法能夠?qū)Υ郎y(cè)系統(tǒng)進(jìn)行高效診斷。
【關(guān)鍵詞】：系統(tǒng)級(jí)故障診斷 蝙蝠故障診斷算法 高效貪婪診斷算法 t-可診斷系統(tǒng)
【學(xué)位授予單位】：南京財(cái)經(jīng)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP393.06;TP18
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第一章 緒論9-14
• 1.1 選題的背景與意義9-10
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-11
• 1.3 系統(tǒng)級(jí)故障診斷的診斷模型11-12
• 1.4 研究?jī)?nèi)容與創(chuàng)新點(diǎn)12
• 1.5 文章組織結(jié)構(gòu)12-14
• 第二章 預(yù)備知識(shí)14-19
• 2.1 相關(guān)定義14-16
• 2.2 蝙蝠算法16-17
• 2.2.1 蝙蝠算法的有關(guān)公式16-17
• 2.2.2 蝙蝠算法的基本步驟17
• 2.3 貪婪算法17-18
• 2.3.1 貪婪算法概述17-18
• 2.3.2 貪婪算法的基本思想18
• 2.3.3 貪婪算法的實(shí)現(xiàn)過程18
• 2.4 本章小結(jié)18-19
• 第三章 蝙蝠故障診斷算法19-29
• 3.1 初始化的設(shè)計(jì)19
• 3.2 適應(yīng)度算法的改進(jìn)19-21
• 3.3 速度更新公式的調(diào)整21-22
• 3.4 蝙蝠尋址過程的離散化22-23
• 3.5 算法BAFD的主要步驟23-24
• 3.6 算法BAFD的參數(shù)設(shè)置24-26
• 3.7 時(shí)間復(fù)雜度的分析26-27
• 3.8 仿真實(shí)驗(yàn)27-28
• 3.9 本章小結(jié)28-29
• 第四章 高效貪婪診斷算法29-37
• 4.1 基本思想和有關(guān)概念29-30
• 4.2 劃分集團(tuán)30
• 4.3 確定絕對(duì)故障集團(tuán)30-31
• 4.4 制定選擇依據(jù)31-32
• 4.5 實(shí)施檢查策略32-33
• 4.6 算法的主要步驟33-34
• 4.7 仿真實(shí)驗(yàn)34-36
• 4.8 本章小結(jié)36-37
• 第五章 總結(jié)與展望37-39
• 5.1 本文總結(jié)37
• 5.2 未來展望37-39
• 參考文獻(xiàn)39-43
• 攻讀碩士期間發(fā)表的論文43-44
• 致謝44

【相似文獻(xiàn)】

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4 李t，

本文編號(hào)：660802