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基于蝙蝠算法的系統(tǒng)級故障診斷研究

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  首次將蝙蝠算法用于解決系統(tǒng)級故障診斷問題,從而提出了一種高效的診斷算法——蝙蝠故障診斷算法。在初始化階段,種群被分成大、小兩類,并采用不同的處理方式;根據(jù)系統(tǒng)級故障模型的特點,設(shè)計出了具有方程約束的適應(yīng)度函數(shù);為了平衡全局搜索與局部搜索,在速度更新公式中增加一個變系數(shù);為實現(xiàn)尋址的離散化,對蝙蝠速度進(jìn)行了二進(jìn)制映射。仿真實驗結(jié)果表明,蝙蝠故障診斷算法在迭代次數(shù)、診斷正確率和最優(yōu)解的適應(yīng)度等方面明顯優(yōu)于現(xiàn)有的具有代表性群智能診斷算法——FAFD算法。

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