满足故障隔离率指标的测试序列优化差分进化算法

发布时间：2017-08-20 03:00

  本文关键词：满足故障隔离率指标的测试序列优化差分进化算法

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【摘要】：最优测试序列的设计是故障诊断过程中必须解决的非确定多项式(Non-deterministic polynomial,NP)完全问题。基于自适应差分进化算法,提出一种惯性速度差分进化(Inertial velocity differential evolution,IVDE)算法,通过增加额外的惯性速度项求解复杂电子系统最优测试序列问题(Optimal test sequence problem,OTP)。为求解该优化问题设计了个体的状态与测试序列编码方式,构建了包含故障隔离率(Fault isolation rate,FIR)等指标的个体适应度函数,通过优化生成诊断决策树来减少测试设备和测试成本。仿真结果表明,IVDE算法可以求得既满足FIR要求,又减少测试成本的测试序列。与粒子群优化算法(Particle swarm optimizer,PSO)、遗传算法(Genetic algorithm,GA)等其他算法相比,IVDE可以求解OTP,得到更好的解。
【作者单位】： 江西理工大学软件学院;
【关键词】： 差分进化 进化计算 故障隔离率 测试性
【基金】：江西省自然科学基金(20132BAB201044)资助项目 江西省高等学校科技落地计划(KJLD12071)资助项目
【分类号】：V267;TP18
【正文快照】： 引言复杂系统如航天系统或商用飞机对系统的安全性和关键任务的可靠性要求高[1],需要高额的维护费用。高昂的维护成本往往在设计阶段未充分考虑可测性需求。为提高可测性设计,测试序列的设计优化是故障诊断关注的重点,但它是一个具有挑战性的非确定多项式问题(Non-determinist

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本文编号：704247