[发明专利]基于Malek模型的系统故障诊断方法

权利要求书

1.一种基于Malek模型的系统故障诊断方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1：Malek模型下指定无故障结点方法生成初始种群，所生成的初始种群中的每个个体即一个二进制串对应于多机系统，个体中的每一位即一个二进制位对应于系统中的结点；

步骤2：根据Malek模型设计结点状态的约束方程，设计合适的适应度函数，然后计算种群中个体的适应度，根据适应度判断种群中是否含有适应度值为1的个体，若没有，则执行步骤3；若有，则直接输出系统故障集合，诊断结束；

步骤3：对种群进行如下遗传操作：

3.1选择操作：采用轮盘赌选择方法，计算每个个体的累加选择概率，适应度高的个体优先被选择作为下一代的个体；同时，引入存优操作，用适应度最高的个体替代下一代中适应度最小值对应的个体；

3.2变异操作：采用二进制变异，根据种群中个体每个结点的适应度和变异概率p_m随机选择种群中的某个结点进行变异，将0和1之间进行转换；

3.3交叉操作：根据种群中个体的适应度，从种群中随机选择p_c·popsize个个体，其中p_c表示交叉概率，popsize表示种群中所包含个体的数目；再从剩下种群中随机选择这些个体的配对个体，采取单点交叉方法，随机选择一个交叉点，对两个父串进行交叉操作，得到新的遗传个体；

3.4判断交叉操作后个体中状态为故障的结点数目t是否满足t-可诊断系统，即判断状态为故障的结点数目t是否满足2×t+1≤n条件，若满足，则执行步骤4；若不满足，则重新执行上述步骤3.1～3.3；

步骤4：计算新种群中每个个体的适应度，判断种群中是否含有适应度为1的个体，若有，则直接输出系统故障集合，诊断结束；若没有，则继续让种群循环迭代执行步骤3，直至找出适应度为1的个体。

2.根据权利要求1所述的基于Malek模型的系统故障诊断方法，其特征在于所述步骤1中采用Malek模型下指定无故障结点方法生成初始种群包括如下步骤：

(1)在包含n个结点的多机系统中，随机指定一个结点k的状态为无故障；

(2)根据结点k的度，找到与结点k相邻的结点j，若S(k,j)＝0，则表示结点k和结点j的测试结果相同，结点j的状态为无故障；若S(k,j)＝1，则表示结点k和结点j的测试结果不相同，结点j的状态为有故障，其中S(k,j)表示在给结点k与结点j分配相同测试任务的情况下，两结点之间的比较结果；

(3)将步骤(2)得到的每个状态为无故障的结点进行步骤2；

(4)对未知状态的结点随机指定状态；

(5)判断状态为故障的结点数目t是否满足t-可诊断系统，若不满足，则返回执行步骤(1)；若满足，则执行步骤(6)；

(6)按照步骤(1)～(5)循环迭代popsize次，即可得到大小为popsize的初始种群。

3.根据权利要求1所述的基于Malek模型的系统故障诊断方法，其特征在于所述步骤2包括如下步骤：

定义Malek模型下结点的状态f(u_k,u_j)与比较边e_kj满足以下约束方程：

设计适应度函数：dd(v[k])＝|{e_kj∈E且满足f(u_k,u_j)}|，其中，dd(v[k])表示与结点k邻接的结点且满足约束方程f(u_k,u_j)的结点个数和；

计算个体i中结点j的适应度：其中dd(v[j])表示与结点j邻接的结点j₁且满足约束方程的结点个数和，d(v[j])表示结点j的度；

计算种群中每个个体的适应度：其中FT(v[i])表示个体i的适应度，n表示系统中包含n个结点。