[发明专利]基于非支配的模拟电路故障参数范围确定方法

权利要求书

1.一种基于非支配的模拟电路故障参数范围确定方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：获取模拟电路中元件数量C和各个元件的参数标称值x_jN，j＝1,2,…,C，确定模拟电路在预设测点的传输函数，获取当前故障状态下模拟电路在预设测点的故障输出电压Z，以及所检测出的故障元件序号c；

S2：将元件参数向量X＝[x₁,x₂,…,x_C]作为遗传算法种群的个体，生成N个个体构成初始种群P，具体方法为：根据需要设置故障元件c的参数值x_c的故障取值范围初始种群P中每个个体中故障元件c的参数值x_c在故障取值范围内取值，其余元件j′的参数x_j′在容差范围(x_j′N×(1-α),x_j′N×(1+α))内取值，其中x_j′N表示元件j′的参数标称值，j′＝1,2,…,Cj′≠c；

S3：初始化迭代次数t＝1；

S4：对种群P中的个体进行交叉和变异，得到新种群Q，在交叉和变异过程中需要保证故障元件c的参数值x_c在故障取值范围内取值，非故障元件的参数值在容差范围内取值；

S5：将种群P和种群Q进行合并，得到合并种群S，即S＝P∪Q；

S6：分别计算2N个个体所对应的适应度值，个体适应度值的计算方法为：根据传输函数计算个体所对应元件参数向量在预设测点处的输出电压，然后计算该输出电压与故障输出电压Z之间的欧式距离，将该欧式距离作为个体适应度值，适应度值越小个体越优；

S7：基于非支配进行个体优选，优选出下一代N个个体构成下一代种群P′，具体方法为：

S7.1：提取出2N个个体中故障元件c的参数值，记第i个个体中故障元件c的参数值为记第i个个体对应的适应度值为gⁱ，构建得到2N个行向量

S7.2：将故障元件c的参数值和适应度值分别作为最小化问题的优化目标函数，确定2N个行向量U_i之间的帕累托非支配关系，从而确定每个行向量被支配的次数D_i；

S7.3：根据2N个行向量U_i的被支配次数，从2N个个体中优选出被支配次数较少的前[N/2]个体构成集合p₁，[]表示取整；

S7.4：构建得到2N个行向量

S7.5：将故障元件c的参数值的相反数和适应度值分别作为最小化问题的优化目标函数，确定2N个行向量U′_i之间的帕累托非支配关系，从而确定每个行向量被支配的次数D′_i；

S7.6：根据2N个行向量U′_i的被支配次数，从2N个个体中优选出被支配次数较少的前N-[N/2]个体构成集合p₂；

S7.7：将集合p₁和集合p₂合并，得到下一代种群P′；

S8：判断迭代次数t是否达到预设的最大迭代次数t_max，如果未达到，则进入步骤S9，否则进入步骤S12；

S9：判断是否t％τ＝0，τ表示预设的周期参数，如果达到，进入步骤S10，否则进入步骤S11；

S10：按照以下方法精细化故障元件参数的取值范围：

S10.1：将种群P′中的N个个体按照故障元件c的参数值从小到大进行排序；

S10.2：初始化个体序号n＝1；

S10.3：判断是否gⁿ⁺¹＜gⁿ，gⁿ⁺¹、gⁿ分别表示第n+1个、第n个个体的适应度值，如果是，进入步骤S10.4，否则进入步骤S10.5；

S10.4：令n＝n+1，返回步骤S10.3；

S10.5：令

S10.6：令个体序号n＝N；

S10.7：判断是否g^n-1＜gⁿ，g^n-1表示第n-1个个体的适应度值，如果是，进入步骤S10.8，否则进入步骤S10.9；

S10.8：令n＝n-1，返回步骤S10.7；

S10.9：令进入步骤S11；

S11：令种群P＝P′，t＝t+1，返回步骤S4；

S12：在最后一代种群P′的N个个体中删除所有适应度值大于0.01×|Z|的个体，|Z|表示故障输出电压Z的模，然后将剩余个体按照故障元件c的参数值进行升序排列，所得到个体序列中第一个个体的故障元件c的参数值即为故障元件c的参数范围下限x_cL，最后一个个体的故障元件c的参数值即为故障元件c的参数范围下限x_cU，从而得到确定故障元件c的参数x_c的范围[x_cL,x_cU]。