基于离散粒子群优化算法的多值属性系统故障诊断策略

作者：田恒; 许荣滨^*; 姜艳红; 张文虎; 邓四二

来源：兵工学报, 2022, 43(12): 3240-3246.

• 多值属性系统
• 离散粒子群优化算法
• 诊断策略
• 序贯诊断

针对传统离散粒子群优化(PSO)算法仅能搜索多值属性系统(MVAS)最小完备测试集的问题，通过重塑离散PSO算法，提出一种测试序列寻优算法—PSO-测试(TS)算法。在多值D矩阵和五元组的基础上，公式化处理MVAS的诊断策略。重塑离散粒子群的过程，将离散PSO算法与MVAS的故障诊断策略融合。设置PSO-TS算法的自身认知和社会知识阶段的计算规则，并通过引入交换序提升PSO-TS算法中粒子的多样性。采用实例和随机仿真实验验证PSO-TS算法。研究结果表明：与MV-Rollout和MV-IG算法相比，PSO-TS算法的期望测试费用少，能够获得较优的诊断策略，但是运行时间较长。

• 单位
  中浙高铁轴承有限公司; 河南科技大学; 浙江五洲新春集团股份有限公司; 机电工程学院