关于系统级故障诊断的两种高效算法

发布时间：2017-05-13 09:19

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【摘要】：随着网络系统规模的日益扩大,其出现故障的概率也随之增加,系统级故障诊断成为维护网络系统稳定的一种重要手段。由于当前的系统级故障诊断算法无法同时兼顾快速和高精度两个方面,因此有的网络系统诊断侧重快速,有的网络系统诊断侧重高精度,所以针对网络系统诊断的不同需求,本文设计了两种高效算法。为了能快速地诊断出系统中的故障单元,本文将贝壳漫步优化算法用于解决系统级故障诊断问题,提出一种高效快速的诊断算法——MWOFD(Mussels Wandering Optimization Fault Diagnosis)算法。由于贝壳漫步优化算法无法直接用于解决系统级故障诊断问题,因此本文通过设计个体化编码及初始化的方法,并根据诊断模型所满足的方程约束重新设计了适应度函数,同时设计了新的二进制映射算法,将其运用到系统级故障诊断中。最后将新算法与AD-FAFD算法,FAFD算法和EAFD算法进行实验对比,结果表明:MWOFD算法略微提升诊断精度的同时,有效地降低了迭代次数进而提升诊断效率。为了能精确地诊断出系统中的故障单元,本文设计了一种CS-BPFD(Cuckoo Search-Back Propagation Fault Diagnosis)算法用以解决高精度情况下的系统级故障诊断问题。文章通过引入自适应动态步长因子,对一种新颖的群体智能算法——布谷鸟搜索(CS)算法作了改进,并将其应用于BP神经网络优化,同时改进了BP神经网络的激活函数,进而设计出一种新的诊断算法。最后将新算法与BPFD算法进行实验对比,结果表明:新算法不仅有效地降低了迭代次数和训练时间,而且还进一步提高了诊断精度。
【关键词】：系统级故障诊断 方程模型 贝壳漫步算法 MWOFD算法 BP神经网络 BPFD算法 布谷鸟搜索算法 CS-BPFD算法
【学位授予单位】：南京财经大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP393.06;TP18
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-7
• 第一章 绪论7-13
• 1.1 关于系统级故障诊断7-11
• 1.1.1 问题背景与研究意义7
• 1.1.2 相关定义7-10
• 1.1.3 国内外研究现状10-11
• 1.2 研究内容11-12
• 1.3 本文的创新点12
• 1.4 全文的结构12-13
• 第二章 预备知识13-19
• 2.1 贝壳漫步优化(MWO)算法13-14
• 2.2 BP神经网络14-17
• 2.3 布谷鸟搜索(Cuckoo Search)算法17-19
• 第三章 PMC模型下的MWOFD算法19-27
• 3.1 个体化编码及初始化19-20
• 3.2 适应度函数设计20-21
• 3.3 二进制映射算法设计21-23
• 3.4 t-可诊断性约束23
• 3.5 算法停止条件23-24
• 3.6 MWOFD算法过程描述24
• 3.7 二进制映射算法实验仿真24-25
• 3.8 MWOFD算法实验仿真25-27
• 第四章 Chwa & Hakimi模型下的CS-BPFD算法27-34
• 4.1 BPFD算法概述27-28
• 4.2 CS-BPFD算法28-31
• 4.2.1 CS算法的改进28-29
• 4.2.2 BP神经网络激活函数的改进29-30
• 4.2.3 网络结构的设置30
• 4.2.4 CS算法与BPFD算法相结合30-31
• 4.2.5 CS-BPFD算法过程描述31
• 4.3 CS-BPFD算法实验仿真31-34
• 第五章 总结与展望34-35
• 参考文献35-38
• 攻读硕士期间所发表的论文38-39
• 后记39

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本文编号：362154