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基于蝙蝠算法的系統級故障診斷研究

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  首次將蝙蝠算法用于解決系統級故障診斷問題,從而提出了一種高效的診斷算法——蝙蝠故障診斷算法。在初始化階段,種群被分成大、小兩類,并采用不同的處理方式;根據系統級故障模型的特點,設計出了具有方程約束的適應度函數;為了平衡全局搜索與局部搜索,在速度更新公式中增加一個變系數;為實現尋址的離散化,對蝙蝠速度進行了二進制映射。仿真實驗結果表明,蝙蝠故障診斷算法在迭代次數、診斷正確率和最優解的適應度等方面明顯優于現有的具有代表性群智能診斷算法——FAFD算法。

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