【摘 要】
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本文在分析目前对飞行器电子设备故障定位方法存在不足的基础上,提出了运用遗传算法对各部件的故障概率进行求解的方法,针对遗传算法本身的易陷入局优及进化速度慢等缺陷,将能量熵的选择加入到算法的退火选择中,将伪梯度搜索应用于对个体的邻域搜索,以充分地利用当前种群的有效信息及系统信息.对实际系统的仿真结果证明,改进遗传算法能有效地解决系统故障定位问题,其全局优化性能优于标准遗传算法.
【机 构】
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海军航空工程学院自动控制系(山东烟台)
【出 处】
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中国航空学会控制与应用第十一届学术年会
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本文在分析目前对飞行器电子设备故障定位方法存在不足的基础上,提出了运用遗传算法对各部件的故障概率进行求解的方法,针对遗传算法本身的易陷入局优及进化速度慢等缺陷,将能量熵的选择加入到算法的退火选择中,将伪梯度搜索应用于对个体的邻域搜索,以充分地利用当前种群的有效信息及系统信息.对实际系统的仿真结果证明,改进遗传算法能有效地解决系统故障定位问题,其全局优化性能优于标准遗传算法.
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