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基于粒子群算法的診斷策略?xún)?yōu)化技術(shù)
DOI:
CSTR:
作者:
作者單位:

(1.95856部隊,南京 210028;;2.94883部隊,杭州 310022; ;3.北京航天測控技術(shù)有限公司,北京 100041)

作者簡(jiǎn)介:

石 翌(1978-),男,江蘇本皋人,工程師,主要從事HKDY綜合保障研究、導彈測試技術(shù)方向的研究及技術(shù)開(kāi)發(fā)。[FQ)]

通訊作者:

中圖分類(lèi)號:

TP206.3

基金項目:


Optimization of Hierarchical Diagnostic Strategy Based on Particle Swarm Algorithm
Author:
Affiliation:

(1.Troop 95856 , Nanjing 210028,China;2.Troop 94883, Hangzhou 310022,China;  ;3.Beijing Aerospace Measurement and Control Corporation, Beijing 100041,China)

Fund Project:

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    摘要:

    針對復雜武器裝備系統多層次、多功能的特點(diǎn)以及測試性設計這一重大需求,為解決當前普遍采用的診斷策略存在的靈活性差、多故障診斷與不確定性診斷能力弱等問(wèn)題,提出了一種基于自適應離散粒子群算法的診斷策略?xún)?yōu)化生成算法;該算法對自適應離散粒子群算法進(jìn)行改進(jìn),引入多樣性指標、個(gè)體歷史最差解、擴散聚合過(guò)程和自適應慣性權重等,通過(guò)迭代計算得到最優(yōu)的診斷策略;最后給出了主要步驟,并通過(guò)實(shí)例驗證了算法的可行性。

    Abstract:

    Aiming at the characteristics of complicated equipment of multi-hierarchy, multi-function and design for testability, optimization of hierarchical diagnostic strategy based on self-adaptive discrete particle swarm algorithm is studied in this paper. This algorithm improves the self-adaptive discrete particle swarm algorithm, introduces variety index, the worst solution of individual history, diffusion and polymerization process and self-adaptive inertia weight,then get the optimal diagnostic strategy by iterative computation. Finally, the main procedures are given, and experimental results show that the algorithm can reach an ideal trade-off between accuracy and computational complexity.

    參考文獻
    相似文獻
    引證文獻
引用本文

石翌,胡鷹,李俊杰,張強.基于粒子群算法的診斷策略?xún)?yōu)化技術(shù)計算機測量與控制[J].,2014,22(8):2387-2390,2395.

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歷史
  • 收稿日期:2014-05-24
  • 最后修改日期:2014-06-15
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  • 在線(xiàn)發(fā)布日期: 2014-12-16
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