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文檔簡介
1、近年來,許多重要的電子設(shè)備如火箭發(fā)射系統(tǒng)、衛(wèi)星導(dǎo)彈系統(tǒng)、雷達(dá)探測系統(tǒng)的集成度不斷提高,其內(nèi)部結(jié)構(gòu)和功能復(fù)雜度也不斷加大。這對(duì)系統(tǒng)的故障檢測和診斷提出了更高的技術(shù)要求。其中測試序列設(shè)計(jì)就是故障診斷過程中必須要解決的NP-complete。傳統(tǒng)的測試序列優(yōu)化方法存在著測試時(shí)間太長、難以自動(dòng)生成故障決策樹或無法滿足測試性指標(biāo)等大量問題,已經(jīng)不適合對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)進(jìn)行故障診斷。差分進(jìn)化(DE)算法因其簡單的結(jié)構(gòu)、較少的可調(diào)參數(shù)和容易實(shí)現(xiàn)等特點(diǎn)而備受傾
2、睞,本文利用改進(jìn)的差分進(jìn)化算法對(duì)多信號(hào)模型系統(tǒng)下建立的測試-故障矩陣進(jìn)行序列設(shè)計(jì),得到了較小的故障診斷測試代價(jià)和較少的測試點(diǎn)集,具有實(shí)際的工程意義。具體研究工作如下:
(1)首先,在多信號(hào)流圖模型下對(duì)最優(yōu)測試序列問題進(jìn)行數(shù)學(xué)建模,以此為基礎(chǔ)構(gòu)造了測試序列問題的參數(shù)五元組(S,P,T,C,D)模型;提出用差分算法求解該問題,并對(duì)該算法進(jìn)行了參數(shù)自適應(yīng)改進(jìn)。在不增加算法復(fù)雜度下,為尋求全局最優(yōu)和收斂速率上的平衡,提出一種參數(shù)自適應(yīng)
3、慣性速度雙模式差分進(jìn)化算法(IDDE),通過構(gòu)造雙模式變異策略,給每個(gè)個(gè)體增加慣性速度項(xiàng),對(duì)標(biāo)準(zhǔn)測試函數(shù)進(jìn)行測試。研究顯示改進(jìn)的算法能有效降低算法對(duì)參數(shù)的敏感性且尋優(yōu)能力更強(qiáng)。為差分算法的改進(jìn)提供理論基礎(chǔ)。
(2)其次,為了提高差分算法的求解精度讓其適應(yīng)更多更復(fù)雜的問題,構(gòu)造了一種由分形因子動(dòng)態(tài)修正DE的尺度因子F和交叉因子CR的新算法—分形差分進(jìn)化算法(FDE)。運(yùn)用標(biāo)準(zhǔn)測試函數(shù)對(duì)其進(jìn)行測試并和目前公認(rèn)的性能較優(yōu)的改進(jìn) DE
4、算法進(jìn)行比較,實(shí)驗(yàn)表明所提算法的有效性和正確性。通過構(gòu)造新型適應(yīng)度評(píng)估函數(shù),對(duì)復(fù)雜的電子系統(tǒng)模型進(jìn)行最優(yōu)測試序列設(shè)計(jì)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示測試點(diǎn)減少了,測試代價(jià)降低了,具有實(shí)際的工程意義。
(3)最后,針對(duì)大型電子設(shè)備內(nèi)部結(jié)構(gòu)過于龐大而出現(xiàn)故障隔離時(shí)間長和不能快速生成故障決策隔離樹等問題。提出一種DE算法和AO*算法相結(jié)合的并行混合算法DE-AO*。利用DE并行優(yōu)化的特點(diǎn)首先優(yōu)選一組測試集,再通過AO*強(qiáng)有力的啟發(fā)搜索能力并能自動(dòng)生成
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