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基于人工蜂群优化机理的船舶电力系统故障诊断
| 论文题名： | 基于人工蜂群优化机理的船舶电力系统故障诊断 |
| 关键词： | 船舶电力系统;故障诊断;人工蜂群算法;全局交叉;全局最优解 |
| 摘要： | 近年来，随着船舶现代化的发展，船舶电力系统的规模日趋庞大，其结构也越来越复杂。由于船舶工作环境相对陆地比较特殊，船舶在航行过程中，不能百分之百的确定每个环节都正常运行并全程无故障的情况，一旦发生故障，如果不能及时时查出故障点，极易引起故障扩散，带来严重损失。因此，船舶电力系统的故障诊断也有了更高的要求。 本文主要完成以下研究工作： 1）在基本人工蜂群算法的基础上，本文提出了全局交叉人工蜂群和差分进化-蜂群混合算法；全局交叉人工蜂群算法借鉴了遗传算法中的交叉运算来加强蜂群算法的开发能力，对人工蜂群算法搜索公式进行了改进；差分进化-蜂群算法将差分进化算法迭代加入人工蜂群搜寻过程里。通过对测试函数的优化实验结果表明全局交叉人工蜂群算法能够加快算法的收敛速度，还能加强对全局最优解附近的搜索能力，差分进化-蜂群算法构成具备更好引导效力的新式搜寻方式能够确保探索性能的基础上增加开发性能，并且它比其它算法具有更强的搜索能力。 2）提出将人工蜂群算法应用于船舶电力系统故障诊断，首先采用0-1等数字来表达各个设备的运行状态，并建立电力系统故障模型，然后应用人工蜂群算法对目标函数进行优化，得出最优解集合，即找出故障元件。通过对某船电力系统继电器和断路器故障诊断结果表明本文的方法能有效地解决船舶电力系统的故障诊断问题；相比基本人工蜂群算法和全局交叉人工蜂群算法，差分蜂群混合算法在求解船舶电力系统故障诊断问题具有速度快和求解效率高等优点。 |
| 作者： | 尹川 |
| 专业： | 船舶与海洋工程 |
| 导师： | 周海峰;王荣杰;曾青山 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 集美大学 |
| 学位年度： | 2016 |
| 正文语种： | 中文 |
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