【摘 要】
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当今世界,随着经济的发展,科技的进步,计算机系统的规模逐步增大,系统发生故障的概率也随之增长。因此,保护系统的可靠性和安全性变得越来越重要。促使系统可靠性提高的一个重要手段是当系统发生故障后,能够采用有效的诊断算法对系统中故障快速定位,并且能够准确地判断出系统故障集,以便使程序员和维护人员能尽快对故障的地方进行修复,使系统恢复到发生故障之前的正常工作状态。系统级故障诊断是检测系统故障的一种有效方法
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当今世界,随着经济的发展,科技的进步,计算机系统的规模逐步增大,系统发生故障的概率也随之增长。因此,保护系统的可靠性和安全性变得越来越重要。促使系统可靠性提高的一个重要手段是当系统发生故障后,能够采用有效的诊断算法对系统中故障快速定位,并且能够准确地判断出系统故障集,以便使程序员和维护人员能尽快对故障的地方进行修复,使系统恢复到发生故障之前的正常工作状态。系统级故障诊断是检测系统故障的一种有效方法。这种系统级故障诊断方式比较简单并且开销较少,不过分析测试结果也越来越复杂,于是寻求好的诊断算法成为了一项很有意义的工作。目前部分智能算法存在一定的局限性,不能很好的解决系统级故障诊断问题。本文分别将蝙蝠算法和粒子群算法加以改进,用于解决Malek模型和Chwa＆Hakimi模型下的系统级故障诊断问题。本文对系统级故障诊断智能算法的研究内容包括以下两个方面:（1）蝙蝠算法是一种新型的群体智能算法,与其他智能算法相比,蝙蝠算法所需参数较少,具有较高的诊断精度、较低的时间复杂度、良好的泛化能力,全局寻优能力较好,数学模型较为简单,计算效率比较高等优点。不过该算法收敛精度低也易陷入早熟。针对以上特点,本文提出了在Malek模型下基于遗传因子的系统级故障诊断蝙蝠算法。在该优化算法中引入了遗传竞争机制,在解决算法早熟问题的同时,提高了局部搜索性能。通过仿真实验结果表明,改进后的算法能快速准确解决Malek模型下的系统级故障诊断问题。（2）提出了Chwa＆Hakimi模型下基于蚁群信息机制的系统级故障诊断粒子群算法。该算法主要分为三部分:在Chwa＆Hakimi模型下,首先采用无故障诊断法和绝对故障基思想相结合生成初始种群;然后设计出具有方程约束的适应度函数;最后为了防止算法前期搜索效率低,后期容易早熟收敛、全局搜索和局部搜索不均衡的情况,在粒子群算法中加入了蚁群算法的信息素机制。通过仿真实验结果表明该算法全局搜索能力好、收敛速度较快,突出了算法的有效性。
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