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逐维重心反向TFPSO算法及在液压可靠性优化中的应用

张继元  
【摘要】:在工程领域中,液压系统作为一种重要的传动系统已应用于生产中的方方面面,尤其在一些复杂大型的设备中都有其身影。因此,其可靠性也显得尤为重要。高可靠性能保证设备稳定正常地运行,尽最大可能地避免设备出现故障,也能实现在高可靠性和低成本之间做到一定的相互平衡。与传统方法相比,群智能优化算法在可靠性研究中有着明显的优势。因此,本文采用了一种逐维重心反向TFPSO算法对液压系统进行优化。首先,参照标准微粒群算法后期难以跳出局部最优解的问题,从作用力规则方面入手分析,采取了两阶段作用力规则。将微粒更新过程分为前期和后期两个阶段,并且在不同的阶段受到的引力和斥力规则也会不断地变化,这种动态的变化规则能够更加准确地模仿生物的本能,更有助于搜索到最优解。在此基础上,运用测试函数对算法的寻优能力、收敛速度、种群多样性三个方面进行测试,以此验证改进的算法的可行性与优越性。然后,为进一步提高算法的寻优性能,本文从学习策略入手,采取了一种逐维重心反向学习策略。并将该策略与改进的微粒群算法结合,提出了一种逐维重心反向TFPSO算法。该算法将逐维、重心、反向三者合理地结合起来,在寻优迭代的过程中,对最优微粒实施逐维重心反向计算,既避免了各个维度之间的相互干扰,又提高了种群多样性,充分地考虑到了微粒间的信息交互方式,更能准确地模拟生物之间的行为。并对该算法的寻优能力和收敛速度进行测试,与两阶段作用力微粒群算法作对比,验证了所提算法的优越性。最后,为验证所提算法在实际生产中的可行性,本文从液压系统可靠性和多态系统可靠性分配优化两个方向研究分析,分别以T-S故障树和通用生成函数为工具,对每个系统进行单独分析并建立数学优化模型,并应用逐维重心反向TFPSO算法对其进行求解。通过与其他算法结果对比,验证所提算法在求解复杂优化问题的能力。


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