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文檔簡介
1、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)級故障診斷領(lǐng)域,據(jù)此,本文提出了針對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
2、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
3、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)識別故障單元的充分條件,該條件充實(shí)了現(xiàn)有的識別絕對故障單元的方法,確保找出更多的絕對故障集團(tuán),縮小了后續(xù)診斷工作中的系
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