申请/专利权人：广西财经学院;广西大学

申请日：2023-10-25

公开（公告）日：2024-04-19

公开（公告）号：CN117349623B

主分类号：G06F18/20

分类号：G06F18/20;G06F18/22;G06N3/006

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.19#授权;2024.01.23#实质审查的生效;2024.01.05#公开

摘要：本发明属于故障诊断领域，并公开了一种基于双种群哈里斯鹰算法的系统级故障诊断方法，包括：生成Malek诊断模型和若干初始种群，对各初始种群中个体的适应度值进行判断，基于计算判断结果执行双种群哈里斯鹰算法，得到优质种群和劣质种群；基于所述优质种群和劣质种群获取下一代种群，对所述下一代种群中各个个体的适应度值进行分析，基于分析结果对下一代种群中猎物当前的逃逸能量进行计算，基于所述逃逸能量进行个体位置更新，对更新后的种群中个体的适应度值进行计算判断，基于判断结果生成故障模式。本发明所述技术方案可缩短诊断故障节点所需的时间，避免潜在危害并减少系统故障带来的损失，同时避免算法容易陷入局部最优的问题。

主权项：1.一种基于双种群哈里斯鹰算法的系统级故障诊断方法，其特征在于，包括：步骤一：生成Malek诊断模型，基于所述Malek诊断模型采用指定无故障节点法生成若干种群规模为N的初始种群；其中，所述Malek诊断模型中的故障节点数满足可诊断系统要求；所述初始种群中的每个个体均对应多机系统，个体中的每一位即串中的二进制位对应多机系统中各节点的状态，且各所述初始种群独立进化；步骤二：对各所述初始种群中每个个体的适应度值进行计算分析，并对每个个体的适应度值是否为1进行判断，若存在适应度值为1的个体，则输出该个体对应的故障模式；若不存在适应度值为1的个体，则执行步骤三；步骤三：对各所述初始种群执行双种群哈里斯鹰算法，得到种群规模均为N的第一优质种群和第一劣质种群；步骤四：使所述第一优质种群和所述第一劣质种群均进行突变操作和佳点集交叉操作，得到各自对应的突变种群、子代种群；使所述第一优质种群和所述第一劣质种群分别与对应的突变种群、子代种群进行结合，得到第二优质种群和第二劣质种群；步骤五：将所述第二优质种群和所述第二劣质种群进行结合，得到新种群，对所述新种群进行不可行解处理，并对所述新种群中每个个体进行适应度值计算分析，利用精英锦标赛算子对适应度值计算分析结果进行排序挑选，得到下一代种群；步骤六：对所述下一代种群中每个个体的适应度值进行计算分析，并对每个个体的适应度值是否为1进行判断，若存在适应度值为1的个体，则输出该个体对应的故障模式；若不存在适应度值为1的个体，则执行步骤七；步骤七：对所述下一代种群中猎物当前状态进行分析计算，得到猎物当前的逃逸能量E，对所述逃逸能量进行判断；若|E|≥1，则进入探索阶段，根据随机数概率对个体位置进行更新，并通过传递函数将连续域上的值映射到二进制域中；若|E|＜1，则进入发掘阶段，基于所述逃逸能量和所述随机数概率采用设定的发掘方式对个体位置进行更新，并通过传递函数将连续域上的值映射到二进制域中；步骤八：对猎物位置进行更新后的下一代种群中每个个体的适应度值进行计算分析，并对每个个体的适应度值是否为1进行判断，若存在适应度值为1的个体，则输出该个体对应的故障模式；若不存在适应度值为1的个体，则将猎物位置进行更新后的下一代种群作为初始种群，并执行步骤二。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 广西财经学院;广西大学 一种基于双种群哈里斯鹰算法的系统级故障诊断方法

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