关于系统级故障诊断的BAFD算法与EGFD算法

发布时间：2017-08-12 09:11

  本文关键词：关于系统级故障诊断的BAFD算法与EGFD算法

  更多相关文章： 系统级故障诊断 蝙蝠故障诊断算法 高效贪婪诊断算法 t-可诊断系统

【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。
【关键词】：系统级故障诊断 蝙蝠故障诊断算法 高效贪婪诊断算法 t-可诊断系统
【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
• Abstract5-9
• 第一章 绪论9-14
• 1.1 选题的背景与意义9-10
• 1.2 国内外研究现状10-11
• 1.3 系统级故障诊断的诊断模型11-12
• 1.4 研究内容与创新点12
• 1.5 文章组织结构12-14
• 第二章 预备知识14-19
• 2.1 相关定义14-16
• 2.2 蝙蝠算法16-17
• 2.2.1 蝙蝠算法的有关公式16-17
• 2.2.2 蝙蝠算法的基本步骤17
• 2.3 贪婪算法17-18
• 2.3.1 贪婪算法概述17-18
• 2.3.2 贪婪算法的基本思想18
• 2.3.3 贪婪算法的实现过程18
• 2.4 本章小结18-19
• 第三章 蝙蝠故障诊断算法19-29
• 3.1 初始化的设计19
• 3.2 适应度算法的改进19-21
• 3.3 速度更新公式的调整21-22
• 3.4 蝙蝠寻址过程的离散化22-23
• 3.5 算法BAFD的主要步骤23-24
• 3.6 算法BAFD的参数设置24-26
• 3.7 时间复杂度的分析26-27
• 3.8 仿真实验27-28
• 3.9 本章小结28-29
• 第四章 高效贪婪诊断算法29-37
• 4.1 基本思想和有关概念29-30
• 4.2 划分集团30
• 4.3 确定绝对故障集团30-31
• 4.4 制定选择依据31-32
• 4.5 实施检查策略32-33
• 4.6 算法的主要步骤33-34
• 4.7 仿真实验34-36
• 4.8 本章小结36-37
• 第五章 总结与展望37-39
• 5.1 本文总结37
• 5.2 未来展望37-39
• 参考文献39-43
• 攻读硕士期间发表的论文43-44
• 致谢44

【相似文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 吴凡;;状态监测和故障诊断技术的现状与展望[J];国外电子测量技术;2006年03期

2 ;2011年第二十届测试与故障诊断技术研讨会征文通知[J];计算机测量与控制;2011年04期

3 师文谦;;浅谈计算机的故障诊断[J];计算技术与自动化;1986年03期

4 贾民平;机械故障诊断学的理论及其应用 第一讲 故障诊断的意义及研究发展概况[J];江苏机械制造与自动化;1999年01期

5 张峻宾;蔡金燕;;故障诊断与硬件演化的一体化设计[J];微电子学与计算机;2014年02期

6 张健成,周士昌,虞和济,丁相福,李国栋;故障诊断中的信息机制[J];基础自动化;2000年04期

7 田少民;工程机械的状态监测与故障诊断技术[J];工程机械;2001年01期

8 王敏,王万俊,熊春山,黄心汉;基于多传感器数据融合的故障诊断技术[J];华中科技大学学报;2001年02期

9 葛晓锋,陈素珊,何勇;基于图论和模糊数学的故障诊断新方法[J];浙江大学学报(农业与生命科学版);2001年04期

10 郭春,郭健;故障诊断的概率方法[J];计算机工程与科学;2001年04期

中国重要会议论文全文数据库 前10条

1 杨其校;刘昭度;齐志权;马岳峰;;汽车ABS电机故障诊断[A];第三届全国信息获取与处理学术会议论文集[C];2005年

2 黎清海;高庆;;基于系统分层的故障诊断方法[A];第三届全国信息获取与处理学术会议论文集[C];2005年

3 闻竞竞;黄道;;故障诊断方法综述[A];计算机技术与应用进展·2007——全国第18届计算机技术与应用（CACIS）学术会议论文集[C];2007年

4 李t，

本文编号：660802