基于GSA的机载复杂系统动态多故障诊断方法研究

作     者：周伟 景博 黄以锋 邓森 郝中波 Zhou Wei;Jing Bo;Huang Yifeng;Deng Sen;Hao Zhongbo

作者机构：空军工程大学航空航天工程学院故障预测与健康管理实验室 中国人民解放军第93066部队 

出 版 物：《仪器仪表学报》 (Chinese Journal of Scientific Instrument)

年 卷 期：2014年第35卷第3期

页      面：607-613页

核心收录：

学科分类：08[工学] 081201[工学-计算机系统结构] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金(51201182) 航空科学基金(20101996012)资助项目 

主　　题：动态多故障诊断 遗传模拟退火算法 机载电源系统 复杂系统 

摘      要：针对机载复杂系统动态多故障诊断中存在的诊断精度低等问题,提出一种基于遗传模拟退火算法的多故障诊断方法。首先根据隐马尔可夫过程描述复杂系统故障演化规律,并基于贝叶斯理论建立多故障诊断模型,将复杂系统的多故障诊断转化为递推求解动态规划问题。在此基础上,将遗传算法与模拟退火算法相结合,提出一种基于遗传模拟退火算法的动态多故障诊断方法,通过提高系统的全局搜索能力,可有效提高算法对动态多故障诊断的准确率。将ABR算法、DSA算法与该算法同时用于某型飞机机载电源系统的故障诊断中,结果表明该算法对该电源系统发生的多故障具有最高的诊断正确率。通过对3种算法进行比较分析发现,该算法适用于中、小规模复杂系统和对实时性要求不高的大规模复杂系统的动态多故障诊断。