[发明专利]一种基于遗传算法的防爆电机故障检测方法

权利要求书

1. 一种基于遗传算法的防爆电机故障检测方法，设某时刻的测量信号集合为F={a₁,a₂,a_i,…a_m}，m=|F|为集合大小，设 random()为（0,1）上均匀分布的随机函数，G为最大迭代次数，f(s)为具体应用的适应度函数，其特征在于，包括以下步骤：

1)对测量信号集合F采取不放回采样R=random()*m次，则经过R次采样后，待选集F被划分为集合F^Y 和F^N，F^Y表示被选中的集合，F^N表示F中未被选中的集合，有F^N⊂F，F^Y⊂F，且F^N∩F^Y=∅，记s=<F^Y ,F^N>为问题的一个解；

2)上述步骤1)共执行N+X次，取其中N个不同的解s作为问题的初始解集合，即对测量信号集F进行了N次异构划分，记初始解集为S=(s₁, s₂, … ,s_i, …, s_N);

3)对集合S中的s_i根据具体应用计算适应度函数值v_i=f(s_i)，然后依照v_i对s_i进行降序排序，将s₁存入s_best ，其适应度值存入v_best ,最差解S_n存入S_worst ，取其中前k=random()*N/2个进行步骤4)运算, 取后k’=random()*N/2 进行步骤5)运算，然后删除剩余的N-k-k’个解，构成新的解集S；步骤4）和5）即为双向进化策略；

4) 对于集合S中的前k个解s_i=<,>，i=1,2,…k, 设T=min(||,||)，随机从和中各取R=random()*T个元素进行交换，构成新解s，计算解s的应适度函数v= f(s)，如果v>v_best, 则使用 s 和v 分别替换 s_best和v_best ;如果v>f(s_i)，则将s 加入解集S，同时保证s不同于S中任一现有解；

5) 对于集合S中的后k’个解 s_i=<,>，i=k+1,k+2,…k+k’ , 交换与，构成新解s，计算解s的应适度函数v，如果v>V_best , 则使用 s 和v 分别替换 s_best和v_best ，并将s加入解集S，同时保证s不同于S中任一现有解；

6)对s_best=<,>,随机交换和之中任意一个元素，构成新解，计算应适度v’=f(), 如果v’>v_best, 则用v’替换v_best，替换 s_best ；

7)如果s_best发生变化，且||>1,则依次从集合移除一个元素，构成||个子集，记为，遍历每个子集，计算应适度v’=f(), 如果v’>v_best, 则用v’替换v_best ，对应的记入临时变量s’中，遍历结束，如果存在v’>v_best,则用对应的替换s_best，该过程7)为模拟自然界优异个体竞争到资源而进行一对多繁殖；

8）对S_worst =<,>,将与交换构成新解S’ =<，>，将S’如步骤7）一样进行繁殖，该步骤即为最差反转繁殖，该策略的思想为为最差的组合，那么其补集则为最优组合；

9)使用步骤1)中的方法，随机生成若干个且小于N-k-k’的新解，且与解集S中现有解不同，加入到解集S中，使解数量达到N；

10)评估最优解，如果符合终止条件或达到设定的最大迭代次数G，则输出最优解并结束，否则迭代次数加1转步骤11）；

11）将本次最优解与上次最优解进行比较，如果为同一最优解，表明该最优解已经不能进化，则删除最优解和其繁殖的子代，然后转步骤3)继续执行。