基于免疫遗传算法的核动力船舶设备故障诊断

针对传统遗传算法收敛速度慢且容易未成熟收敛引起的核动力船舶设备故障诊断响应延迟、误诊、漏诊问题,提出一种基于信息熵的免疫遗传算法用于核动力船舶设备的故障诊断:利用已知船舶设备故障征兆集合,选用概率因果模型,引入信息熵免疫遗传算法,求解具有最大后验概率的故障集合。某船用核动力蒸汽发生器与液压泵故障仿真结果表明,基于信息熵免疫遗传算法优化的概率因果模型不受故障样本的限制,具有较好的通用性,且模型故障诊断精度较高、寻优速度快。本方法同样适用于其他领域的故障诊断问题。     

基于免疫遗传算法的核动力船舶设备故障诊断

针对传统遗传算法收敛速度慢且容易未成熟收敛引起的核动力船舶设备故障诊断响应延迟、误诊、漏诊问题,提出一种基于信息熵的免疫遗传算法用于核动力船舶设备的故障诊断:利用已知船舶设备故障征兆集合,选用概率因果模型,引入信息熵免疫遗传算法,求解具有最大后验概率的故障集合.某船用核动力蒸汽发生器与液压泵故障仿真结果表明,基于信息熵免疫遗传算法优化的概率因果模型不受故障样本的限制,具有较好的通用性,且模型故障诊断精度较高、寻优速度快.本方法同样适用于其他领域的故障诊断问题.     

基于遗传算法的船用核动力装置故障诊断

介绍一种将概率因果模型和遗传算法相结合的核动力装置二回路凝给水系统的故障诊断方法,该方法将概率因果模型的似然函数作为遗传算法的适应函数,从而将复杂系统的故障诊断转化为最优问题。仿真结果表明,该方法能够适应诊断过程中出现的不确定性,并实现多故障诊断,具有较高的诊断可靠性和实用性。     

基于遗传算法的船舶核动力装置冷凝器故障诊断研究

根据核动力装置冷凝器的运行特点,分析了导致冷凝器故障的各种原因,并结合领域专家的知识建立了故障征兆集.将遗传算法与概率因果模型相结合,建立了故障诊断系统.从系统的诊断结果看,该方法能准确、快速诊断出故障,这对保证核动力装置的安全运行具有一定的指导意义.     

改进自适应惯性权重粒子群算法及其在核动力管道布置中的应用北大核心CSCD

[目的]旨在研究非线性自适应惯性权重粒子群优化算法,实现船用核动力一回路系统管道路径的布置优化设计。[方法]根据船用核动力一回路系统的管道布局设计特点,建立一回路系统的管道布局空间模型、约束条件和评价函数;基于管道节点数量,提出一种粒子群优化(PSO)算法的新型定长编码方法,然后结合该编码方法建立方向引导机制;在此基础上,针对粒子群优化算法易陷入局部最优解、收敛速度慢的缺点,结合辅助线性变化的学习因子,提出一种基于非线性自适应惯性权重的改进粒子群优化算法;将改进粒子群优化算法与协同进化算法相结合,提出一种用于求解分支管道布局问题的协同进化粒子群优化算法,以用于核动力一回路系统的管道布局优化。[结果]仿真结果显示,所提的改进算法与标准算法相比收敛速度提高了40%~50%,不仅能够得到更好的管道布局效果,还解决了标准粒子群优化算法容易陷入局部最优解的问题。[结论]研究成果可为船用核动力一回路系统管道布置的优化设计提供有益的参考。     

基于概率神经网络的船用核动力装置故障诊断方法研究

船用核动力装置是一个复杂的大系统,并且其多数设备及系统具有非线性、时变性、耦合性及不确定性,而神经网络能够逼近任意的非线性映射,因此在核动力故障诊断中得到广泛的应用。目前,应用较广泛的是BP神经网络,但其网络层数及每层神经元的个数不易确定,而且在训练过程中网络容易陷入局部最小点。鉴于此,文章把概率神经网络（PNN）应用到船用核动力装置故障诊断中去,结果表明该方法是可行有效的。     

船用核动力内部事件一级概率安全分析北大核心CSCD

[目的]旨在采用概率安全分析方法来全面审查船用核动力装置的安全性。[方法]为此,建立船用核动力装置内部事件功率工况的一级概率安全分析(PSA)模型,针对可能引起反应堆堆芯损伤的17组始发事件,建立17棵事件树;针对8个前沿/支持系统,建立42棵故障树,进而对船用核动力装置进行一级PSA分析。[结果]计算结果表明:堆芯损伤频率(CDF)为4.38×10–6/堆年,并确定了各始发事件组对CDF的贡献;根据重要度分析结果,人误事件和电力系统故障是对CDF贡献最大的2个因素;根据敏感性分析结果,接入第3台柴油发电机可以显著降低堆芯损伤的概率。[结论]研究成果可为船用核动力装置的安全性设计提供参考。     

基于故障树和产生式规则的故障诊断专家系统设计

[目的]为充分运用核动力装置的运行管理经验辅助核动力操纵人员进行故障诊断,设计一种船用核动力装置故障诊断专家系统。[方法]首先,根据故障树与产生式规则之间的逻辑一致性,提出一种将故障树知识转化为产生式规则的方法;然后,对采用正、反向混合推理方法的专家系统知识库和推理机进行优化设计,并依据故障树最小割集和重要度分析结果设计正向推理策略以简化推理流程;最后,根据人工对故障状态判断的思路设计状态监测模块,实时采集关键设备参数以转化为专家系统可识别的设备信息。[结果]结果显示,采用所提方法可解决专家系统知识获取困难的问题,能在保证推理准确度的前提下提升推理效率,实现了专家系统的在线故障诊断功能。[结论]研究表明采用所提方法可提升专家系统获取知识的能力和推理效率,对保障核动力装置的运行管理安全具有重要意义。     

四旋翼无人飞行器的航迹规划

针对已知的局部地图,对现有的各种遗传算法进行了修改,提出一种改进型的遗传算法对四旋翼无人飞行器进行航迹规划。传统的遗传算法收敛慢,且容易陷入局部最优解或者“早熟”现象。针对这些同题,论文对交叉概率与变异概率进行自适应调整,自适应函数也进行了动态标定。实验结果表明该算法的可行性及可靠性。     

自适应遗传算法的改进与应用

为提高遗传算法的全局最优和快速收敛,在现有的一些自适应遗传算法的基础上,针对交叉概率和变异概率进行改进,提出了一种根据适应度值自动调整交叉概率和变异概率的新的自适应遗传算法。实验结果表明,该算法在收敛快速性和稳定性等方面都有了明显的改善,达到了预期效果。