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相似文献
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1.
动态环境下基于改进合同网的多Agent任务分配算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
任务分配算法是多Agent研究的一个重要方向。基于传统合同网的任务分配算法在动态环境下存在效率较低的问题,而动态环境在实际工程中广泛存在。因此,为了使多Agent系统的任务分配算法适用于动态环境,本文提出了一种改进的合同网方法。该方法通过引入任务信任度和负载均衡度指标对传统合同网的任务分配方法进行改进。仿真实验结果表明本文所提方法较现有方法具有更高的系统收益且减少了多agent系统任务完成所需时间。  相似文献   

2.
文章根据合同网的任务动态分配思想,将多个主体划分为管理者主体和工作者主体2种类型,借助Petri网对任务分配过程中主体之间的协作及信息交互行为进行刻画,建立了具有固定数目的工作者主体和具有不定数目的工作者主体的动态任务分配模型,模型能够描述任务动态分配过程中所有可能出现的情形;同时对网模型系统的有界性、有效终止性和无死锁性进行了形式化的证明.  相似文献   

3.
容错Petri网电网故障诊断改进模型   总被引:3,自引:0,他引:3  
针对容错Petri网电网故障诊断模型未考虑近后备保护对模型的影响,以及网络拓扑结构变化时模型的可移植性较差等问题,提出了容错Petri网电网故障诊断的改进模型.通过引入近后备保护以及一个模拟近后备保护控制的断路器的虚拟库所,使改进后的模型更加直观,能够全面反映保护系统的各种动作逻辑.且沿故障候选元件的各个故障蔓延支路分别建立模型,网络拓扑结构变化时只须添加或删除相应支路的故障诊断子模型,无须修正关联矩阵.算例仿真结果表明:改进模型简单,具有良好的通用性和可移植性,且推理结果可直接用于评价保护系统的动作特性.  相似文献   

4.
配电网设备可靠性地区差异大,故障诊断自动化程度低.为保证能够快速精确地做出故障诊断,提出了一种基于改进时间模糊Petri网配电网故障诊断新方法.首先利用保护断路器信息、报警信息、状态信息和电气量来纠正断路器动作信息,确定停电区域;然后根据动作的断路器能够保护的范围确定可疑故障元件,利用带时标的保护断路器信息,针对可疑故障元件建立时间模糊Petri网模型进行故障诊断.模拟测试表明,此方法提高了配电网故障诊断速度和准确度,具有良好的实用价值.  相似文献   

5.
冷水机组是建筑物中空调系统重要的制冷设备,它的运行状态直接关系到建筑物暖通空调系统运行的性能和稳定性,其故障诊断问题一直受到广泛关注.将特征建模方法引入到冷水机组的故障诊断技术中,并采用模糊Petri网技术实现建模.利用Petri网进行知识表示及推理的矩阵运算算法,描述冷水机组故障征兆与特征参数的关系.运用所提出的诊断系统,不但可以充分利用各特征参数的信息资源进行故障判断,而且可根据冷水机组能效指标COP对故障诊断结果进行综合诊断,有利于冷水机组高效运行.实验结果验证了该故障诊断系统的可行性和准确性.  相似文献   

6.
针对网络化产品协同设计过程的任务分配机制进行研究,在分析了已有合同网任务分配机制的基础上,通过引进时间令牌和缓冲池策略,对合同网机制进行扩展,提出了一种基于时间令牌和缓冲池机制的协同设计任务分配方法,给出了任务分配协作过程中的协商策略和基于投标信息的综合多因素决策评价算法。最后通过实例验证了所提方法的可行性,更适用于协同设计任务分配的实际情况。  相似文献   

7.
为筛选故障诊断推理中的冗余信息,研究了面向故障诊断的模糊概率Petri网(FPPN)。通过综合专家经验知识,将事件的概率参数引入推理分析中。并给出了基于状态方程的正向、反向及混合推理分析方法。以铁路道岔系统的故障诊断为例,说明基于FPPN的建模和分析方法,结果表明:引人概率参数的FPPN能够筛除冗余信息,分析过程体现了人工推理的思维模式,优于基于FPN的分析结果。  相似文献   

8.
针对复杂装备故障诊断任务路径规划问题进行研究,提出了一种基于图论的故障诊断任务建模方法。将装备的结构关系用邻接矩阵表示,并利用可达矩阵分析查找耦合任务集,使故障诊断任务模型得以简化;分析了故障诊断任务模型中有、无先验知识的任务路径规划2种情况,对经典的深度优先搜索算法和贪心搜索算法进行了改进,并将其应用于地空导弹武器装备分系统中进行任务路径规划,举例结果验证了方法的可行性和有效性,提高了故障诊断效率。  相似文献   

9.
基于Petri网的故障诊断新方法   总被引:3,自引:0,他引:3  
在分析故障诊断问题特点的基础上,提出一种不增加Petri网元组的故障诊断新模型,对故障传播的分析更加方便,并通过实例验证了方法的有效性。  相似文献   

10.
针对现有电网故障诊断方法存在的容错性和适应性不够理想的问题,以电气量信息和保护动作信息为依据,基于冗余嵌入Petri网和范德蒙矩阵构建电网的Petri网故障诊断方法,根据变迁的发生及库所中托肯的转移,确定故障位置.通过算例分析验证所提方法的有效性和合理性,结果表明该方法简化了诊断过程,提高了准确性,并能灵活适应电网拓扑结构的变化.  相似文献   

11.
改进支持向量机对污水处理厂运行状况的故障诊断   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对污水处理厂运行时故障数据不平衡性和代价敏感等特点,构造风险泛函RWLOO(α)来改进支持向量机(Support vector machine,SVM);并用遗传算法(GA)对风险泛函求全局最优.在GA对RWLOO(α)寻优过程中,SVM的几个参数以及核函数同时进行最优化.结果表明:用改进的SVM对污水处理厂的故障数据进行分类时,比未经改进的SVM错分类率低16.5%.  相似文献   

12.
何鹏 《科学技术与工程》2024,24(14):5804-5811
基于数据驱动的轴承故障诊断方法已成为轴承故障诊断领域研究的重点,但由于水力测功器轴承故障情况极少,导致基于数据驱动的轴承故障诊断准确率低。针对上述问题,本文提出了一种基于改进生成对抗神经网络(Generative Adversarial Networks)的水力测功器轴承故障在线诊断方法,首先对生GAN训练方法进行改进,用改进的GAN交替训练判别器和生成器学习原始数据的分布特性,建立了水力测功器轴承故障数据增强模型得到合成数据。然后结合原始数据和合成数据训练得到基于SVM的轴承故障诊断模型。最后采用该轴承故障诊断模型实现水力测功器轴承故障在线诊断。仿真结果表明,所提出的故障在线诊断方法通过改进GAN增强训练极大提升了轴承故障诊断的实时准确率,并具有抗噪声干扰性强的特点。  相似文献   

13.
针对传统故障诊断模型面向海量故障数据时诊断准确度低的问题,首先,提出了一种局部均值分解与固定点算法联合降噪方法,以消除轴承振动信号中的噪声;其次,为了避免原始信号中敏感特征难以提取的问题,提出了一种基于核主成分分析的降维方法;再次,构建了一种基于改进极端梯度提升决策树的故障诊断模型,采用GS-PSO算法优化SVM性能,进而运用改进极端梯度提升决策树思想修正分类模型的残差以提升模型分类精度,应用Spark-大数据平台,通过并行处理技术进行科学计算;最后,采用CWRU提供的滚动轴承数据进行训练与仿真,证明构建的模型能实现对不同类型滚动轴承的识别诊断,并保证诊断结果的准确率。通过对4种不同故障诊断模型的对比分析,表明本文模型具有可行性和优越性。  相似文献   

14.
针对原VPMCD方法在参数估计过程中存在的缺陷,用BP神经网络非线性回归方法代替原方法中的最小二乘法,解决了最小二乘法中存在的病态问题,因此,提出了改进多变量预测模型(Variable predictive mode based class discriminate,简称VPMCD)的滚动轴承故障诊断方法.首先采用总体经验模态分解(Ensemble empirical mode decomposition,简称EEMD)方法对滚动轴承振动信号进行分解得到若干个单分量信号,然后提取各分量奇异值组成特征向量作为改进VPMCD的输入,最后对滚动轴承工作状态和故障类型进行识别.实验结果表明,该方法能够有效地应用于滚动轴承故障诊断.  相似文献   

15.
一种基于粗糙集理论的设备故障诊断方法   总被引:2,自引:0,他引:2  
粗糙集理论是一种处理模糊和不确定知识的数学工具。本文根据粗糙集理论,对设备的振动故障诊断决策表进行属性约简,以提取故障识别的重要属性,降低决策表的冗余性。分析表明,粗糙集理论应用于故障诊断可得到更清晰、简明的诊断规则。  相似文献   

16.
针对齿轮箱故障诊断精度低以及深度神经网络模型对计算机硬件要求高等问题,提出了Shuffle-ECANet网络模型用于齿轮箱故障诊断。该模型以轻量化神经网络ShuffleNet V2为基础,在保留网络轻量化结构的同时对网络模型进行了优化,采用Gelu激活函数增强了模型非线性变换能力,嵌入高效通道注意力(efficient channel attention, ECA)模块以提高网络性能。深度可分离卷积提高了网络模型的运算效率,通道混洗技术使得信息更加流通,提高了特征表达能力。实验结果表明,本文所提网络模型在保证轻量化的同时适用于不同噪声工况的齿轮箱故障诊断,在原信号下可达99.6%的诊断准确率,在添加了信噪比为-8 dB的高斯白噪声下可达92.7%的诊断准确率。本文所提方法为神经网络更好地应用于齿轮箱故障诊断提供了一条新的途经。  相似文献   

17.
基于故障字典法的雷达故障诊断技术研究   总被引:1,自引:1,他引:1  
针对雷达故障诊断中被测电路单元的复杂性和多样性进行了分析研究,提出采用故障模式分类的方法。根据电路结构及特点建立故障字典,确定测前故障集,并采用基于故障事例推理的诊断方法,进行故障诊断,并给出了应用实例。该方法大大减少了测试时间和测后分析计算量,加快实时诊断能力。  相似文献   

18.
将小波神经网络优良的分类诊断能力和最小二乘加权融合方法相结合,采用油气分析实现电力变压器的故障诊断.用非线性Morlet小波基作为神经网络激励函数,形成神经元,结合双方的优点,建立了紧致型小波神经网络.采用6个同一小波,其隐层单元数目、学习率等相关训练参数不同的单个子网络,对相同变压器故障信号样本进行训练,用最小二乘加权融合法对各个子网络的输出结果进行决策信息融合,通过对融合结果的分析,得到变压器故障的识别结果.测试结果表明,系统具有较好的分类诊断能力和可靠性.  相似文献   

19.
基于信息融合技术的机械系统故障诊断框架研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
通过基于信息融合技术的机械系统故障诊断框架的分析,结合故障诊断的一般过程,建立了一个通用的贯穿整个故障诊断过程的、基于信息融合的机械系统故障诊断框架,并通过分析对比证明了此框架的优越性、可行性和有效性。最后成功地将此框架应用于某型自行火炮发动机故障诊断。  相似文献   

20.
设备故障的诊断涉及到知识工程、知识管理、数据挖掘、专家系统、可靠性工程等多领域知识,常常需要综合定性和定量方法共同进行诊断。本研究从综合集成法的思路出发,提出了一种定性定量结合的设备故障诊断方法,并以铁路CIR设备为例,综合知识图谱、文本分类、贝叶斯网络等技术,应用于设备故障知识管理、故障定位、故障诊断推理。本研究表明,综合集成方法对复杂设备故障知识的管理和诊断实践提供了有效指导,同时能为维修人员和管理人员进行设备健康管理工作提供决策支持。  相似文献   

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