基于人工蜂群优化机理的船舶电力系统故障诊断

发布时间：2018-01-11 13:33

  本文关键词：基于人工蜂群优化机理的船舶电力系统故障诊断　出处：《集美大学》2016年硕士论文　论文类型：学位论文

  更多相关文章： 船舶 电力系统 故障诊断 人工蜂群 全局交叉 差分进化

【摘要】：近年来,随着船舶现代化的发展,船舶电力系统的规模日趋庞大,其结构也越来越复杂。由于船舶工作环境相对陆地比较特殊,船舶在航行过程中,不能百分之百的确定每个环节都正常运行并全程无故障的情况,一旦发生故障,如果不能及时时查出故障点,极易引起故障扩散,带来严重损失。因此,船舶电力系统的故障诊断也有了更高的要求。本文主要完成以下研究工作:1)在基本人工蜂群算法的基础上,本文提出了全局交叉人工蜂群和差分进化-蜂群混合算法;全局交叉人工蜂群算法借鉴了遗传算法中的交叉运算来加强蜂群算法的开发能力,对人工蜂群算法搜索公式进行了改进;差分进化-蜂群算法将差分进化算法迭代加入人工蜂群搜寻过程里。通过对测试函数的优化实验结果表明全局交叉人工蜂群算法能够加快算法的收敛速度,还能加强对全局最优解附近的搜索能力,差分进化-蜂群算法构成具备更好引导效力的新式搜寻方式能够确保探索性能的基础上增加开发性能,并且它比其它算法具有更强的搜索能力。2)提出将人工蜂群算法应用于船舶电力系统故障诊断,首先采用0-1等数字来表达各个设备的运行状态,并建立电力系统故障模型,然后应用人工蜂群算法对目标函数进行优化,得出最优解集合,即找出故障元件。通过对某船电力系统继电器和断路器故障诊断结果表明本文的方法能有效地解决船舶电力系统的故障诊断问题;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电力系统故障诊断问题具有速度快和求解效率高等优点。
[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.
【学位授予单位】：集美大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U672

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本文编号：1409742