陈 忱（中国航空综合技术研究所,北京 100028）



基于改进BPSO的最小碰集搜索方法应用研究

陈 忱
（中国航空综合技术研究所,北京 100028）

摘 要：本论文在对比分析常用最小碰集搜索方法性能优劣的基础上，提出了一种改进的离散二进制粒子群算法，并给出了该算法应用于最小碰集搜索的基本规则与流程，从最小冲突集集合簇中搜索获得全部最小碰集并做出诊断结论。随后，以卫星电源系统为应用案例，验证了该方法的性能优势、适用性以及工程实用性。

关键词：基于模型诊断；冲突集；碰集；离散二进制粒子群算法

1 引言

基于模型诊断（Model-Based Diagnosis, MBD）作为故障诊断技术的分支之一，又被称为基于“深知识”的诊断方法，它通过建立诊断对象的定性抽象模型，发挥定性分析、推理方法简单易行的优势，总结出抽象建模的基本规则，既解决了知识获取瓶颈与知识库维护困难问题，又能有效提高诊断的精确性，特别是针对具备层次性、耦合性、冗余度等特点的航空航天类电子产品，具有较高的应用价值［1］。

基于MBD的基本思想，诊断过程可分为系统建模、冲突识别与诊断生成。其中，诊断生成环节的基本任务就是完成最小碰集搜索，如何尽可能提高最小碰集搜索效率也成为了MBD技术领域的研究热点。目前，可以将最小碰集搜索算法分为三类，分别是树形搜索算法、布尔代数搜索算法，以及以遗传算法为代表的一系列人工智能方法。其中，HS-TREE、HST-TREE、BHS-TREE［2］等树形搜索算法需要建立树或者图，可能因为剪枝问题而丢失正确解，算法编程实现繁琐且计算效率差；……