多目標優(yōu)化算法及其在航電健康管理系統(tǒng)中應用.pdf

1、由于新一代飛機對先進航空電子系統(tǒng)的需求越來越高，航空電子技術在近年得到了迅速發(fā)展。在航空電子系統(tǒng)功能日益完善的同時，其可靠性也得到越來越多研發(fā)人員的重視。航電健康管理系統(tǒng)作為航空電子系統(tǒng)可靠性的保障，逐漸成為研究熱點，尤其是作為航電健康管理系統(tǒng)基礎的測試選擇問題。經(jīng)典的測試選擇方法是單目標方法，而實際上測試選擇問題是典型的多目標問題。本文將多目標優(yōu)化方法應用到航電健康管理設計的測試選擇問題中，完成了以下研究工作：
　　（1）完成了

2、多目標優(yōu)化方法研究。多目標優(yōu)化是當前優(yōu)化和決策領域的熱點方向，它適用于存在多個需要同時考慮的優(yōu)化目標并且這些優(yōu)化目標往往互相沖突的情況。解決這類問題需要特殊的建模方式、優(yōu)化理論和求解算法。因此，本文在具體研究了多目標優(yōu)化問題的數(shù)學模型和Pareto最優(yōu)理論的基礎上，詳細分析了MOGA、NSGA2、SPEA2、PAES這四種在多目標優(yōu)化領域具有代表性，評價較高的算法，同時研究了多目標優(yōu)化算法的性能評價方法。
　　（2）詳細研究了測試

3、選擇問題，分析了其中多個優(yōu)化目標的物理意義和計算方式。介紹了基于故障字典技術的測試選擇方法，研究了從初始故障字典構建，模糊組劃分到整數(shù)編碼轉換的整個建模流程，還研究了貪婪選擇法和智能優(yōu)化法兩類測試選擇方法并分析了其優(yōu)缺點。同時提出了一種基于測試選擇優(yōu)化的故障診斷技術。
　?。?）提出了基于混沌多目標粒子群優(yōu)化算法的測試選擇方法。在離散粒子群算法的基礎上進行了多目標優(yōu)化的改進，特別加入混沌變異機制提高算法的全局搜索能力。實驗證明混沌

4、機制能避免算法出現(xiàn)早熟收斂現(xiàn)象，隨后通過與其它算法的對比實驗，驗證了本文所提出的算法的有效性和卓越性。
　?。?）完成了測試選擇及故障診斷軟件的設計與驗證。結合本文提出的針對測試選擇問題的多目標優(yōu)化算法以及故障診斷技術，設計了一款由測試選擇模塊、實時監(jiān)測模塊和故障診斷模塊組成的軟件，并且通過該軟件，驗證了測試選擇以及多目標優(yōu)化方法應用的有效性。
　　本文是多目標優(yōu)化方法在航電健康管理系統(tǒng)中應用的嘗試，為后續(xù)工作提供基礎和新的