【摘 要】
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Elhadef和Ayeb首次提出采用遗传算法来进行系统级故障诊断,其适应度函数通过比较实际症候与当前猜测故障集产生的症候得到.上述算法的一个缺点是其适应度函数只考虑了故障集
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Elhadef和Ayeb首次提出采用遗传算法来进行系统级故障诊断,其适应度函数通过比较实际症候与当前猜测故障集产生的症候得到.上述算法的一个缺点是其适应度函数只考虑了故障集随机生成的一个症候,因而会漏掉绝大多数有效的故障集.对此首先针对PMC模型提出结点状态与诊断图中一定症候相容时结点状态应满足的方程,然后通过设计基于该方程的适应度函数,提出针对t-可诊断系统的遗传算法.理论分析和模拟实验均表明文中算法在迭代步数上大大地优于原算法.此外,还确认了Elhadef提出的产生初始种群的方法的高效性.
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