基于适应度的配电网多故障抢修任务分配策略

配电网发生多处故障时,配备的物资和抢修小队不能满足每个故障任务的需求,因此提出基于适应度的配电网多故障抢修任务分配策略。首先量化配电网抢修故障任务、抢修小队和物资仓库的模型,然后定义小队适应度、物资适应度这2个外部适应度指标,分别描述抢修小队、物资仓库与故障任务之间的匹配程度;定义优先级适应度、进度适应度这2个内部适应度指标,分别描述各个故障任务的优先顺序和其抢修进行程度。综合外部适应度指标和内部适应度指标可得出各个故障任务的总适应度值,进行比较后得出最优的任务分配策略。对IEEE 33节点系统进行仿真,仿真结果验证了所提分配策略的有效性和实用性。

基于最优效用的配电网多故障抢修任务分配策略

配电网多故障抢修不只是优化故障抢修顺序的问题,多小队协同抢修时,故障任务的合理分配才是抢修工作顺利、高效完成的前提。本文同时考虑抢修小队初始位置不同及负荷本身故障,定义了抢修小队偏好、抢修小队能力向量和故障任务需求向量,然后基于属性向量建立了可解决小队协作问题的效用函数模型,形成效用函数矩阵;最后结合轮盘赌选择方法得到基于最优效用的故障任务分配方案集。采用属性向量的形式量化抢修信息,可以随时改变属性向量维数,解决抢修资源以及现场故障需求的不确定性问题,实现故障任务的动态分配。仿真结果给出了10种任务分配方案,并用改进的细菌群体趋药性(BCC)算法优化得到最优方案及最佳抢修顺序,验证了所提方法的有效性和正确性。

基于容错多智能体系统的飞机舵面多故障容错

为解决复杂系统的多故障容错问题,首先将多智能体系统(MAS)的基本概念进行了扩充,定义了容错多智能体系统(FATMAS)的相关概念,并在此基础上提出了在FATMAS中实现多故障容错的各类函数定义、规则与流程。然后按照一定的流程调用不同函数就可对系统中的多故障进行检测,并可通过复制非关键智能体的任务使系统从多故障中恢复运行。F-16飞机多故障诊断与自修复的仿真结果说明,该方法能够通过清晰的智能体间消息传递机制有效地减少系统中复制智能体的数目,而且比较接近于实际系统中的故障处理过程,可用于复杂系统的多故障诊断与容错。

基于任务驱动的汽车故障诊断与维修课程教学设计

《汽车故障诊断与维修》是高职汽车类维修专业的一门专业主干课程,根据汽车维修岗位工作流程和课程特点,构建基于"项目引导、任务驱动"的理实一体化教学模式,设计教学内容和教学过程,改革考核评价方式,运用先进教学方法和手段,提高教学效果,促进学生职业综合能力的培养。