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1、隨著網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)規(guī)模的日益擴(kuò)大,其出現(xiàn)故障的概率也隨之增加,系統(tǒng)級(jí)故障診斷成為維護(hù)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)穩(wěn)定的一種重要手段。由于當(dāng)前的系統(tǒng)級(jí)故障診斷算法無(wú)法同時(shí)兼顧快速和高精度兩個(gè)方面,因此有的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)診斷側(cè)重快速,有的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)診斷側(cè)重高精度,所以針對(duì)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)診斷的不同需求,本文設(shè)計(jì)了兩種高效算法。
為了能快速地診斷出系統(tǒng)中的故障單元,本文將貝殼漫步優(yōu)化算法用于解決系統(tǒng)級(jí)故障診斷問(wèn)題,提出一種高效快速的診斷算法——MWOFD(Mussels W
2、andering Optimization Fault Diagnosis)算法。由于貝殼漫步優(yōu)化算法無(wú)法直接用于解決系統(tǒng)級(jí)故障診斷問(wèn)題,因此本文通過(guò)設(shè)計(jì)個(gè)體化編碼及初始化的方法,并根據(jù)診斷模型所滿足的方程約束重新設(shè)計(jì)了適應(yīng)度函數(shù),同時(shí)設(shè)計(jì)了新的二進(jìn)制映射算法,將其運(yùn)用到系統(tǒng)級(jí)故障診斷中。最后將新算法與AD-FAFD算法,F(xiàn)AFD算法和EAFD算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)對(duì)比,結(jié)果表明:MWOFD算法略微提升診斷精度的同時(shí),有效地降低了迭代次數(shù)進(jìn)而提升
3、診斷效率。
為了能精確地診斷出系統(tǒng)中的故障單元,本文設(shè)計(jì)了一種CS-BPFD(Cuckoo Search-Back PropagationFault Diagnosis)算法用以解決高精度情況下的系統(tǒng)級(jí)故障診斷問(wèn)題。文章通過(guò)引入自適應(yīng)動(dòng)態(tài)步長(zhǎng)因子,對(duì)一種新穎的群體智能算法——布谷鳥(niǎo)搜索(CS)算法作了改進(jìn),并將其應(yīng)用于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化,同時(shí)改進(jìn)了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的激活函數(shù),進(jìn)而設(shè)計(jì)出一種新的診斷算法。最后將新算法與BPFD算法進(jìn)行
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