车载网络故障诊断方法和诊断装置、存储介质、终端设备与流程

技术特征：
1.一种车载网络故障诊断方法，其特征在于，包括：获取车载网络故障的原始数据，并对所述原始数据进行处理以获得车载网络故障诊断的数据集，其中，所述数据集由所述原始数据的特征向量构成，所述数据集包括测试数据集；建立基于增强型海鸥优化算法优化车载网络故障诊断模型的目标函数；通过高斯映射初始化海鸥种群位置，并根据所述目标函数计算适应度值，记录第t次迭代的最优海鸥位置；引入晶体结构算法，获取更新后的第t 1次迭代的海鸥位置；对所述第t次迭代的最优海鸥位置进行逐维度双向sine变异，获取变异后的最优海鸥位置；在迭代次数达到预设迭代阈值时，将最后一次迭代获得的所述最优海鸥位置作为所述车载网络故障诊断模型的模型参数，并将所述测试数据集输入所述车载网络故障诊断模型，得到故障诊断结果。2.根据权利要求1所述的车载网络故障诊断方法，其特征在于，通过高斯映射初始化海鸥种群位置，包括：确定海鸥种群大小以及寻优的上下边界；通过高斯映射随机数产生高斯随机数；根据所述高斯随机数初始化海鸥位置。3.根据权利要求2所述的车载网络故障诊断方法，其特征在于，通过下述公式产生高斯随机数以及初始化海鸥位置：其中，表示下一个随机数，表示所述初始化海鸥位置，表示海鸥寻优上边界，表示海鸥寻优下边界。4.根据权利要求3所述的车载网络故障诊断方法，其特征在于，引入晶体结构算法，获取更新后的第t 1次迭代的海鸥位置，包括：获取海鸥的迁徙行为，并根据所述海鸥的迁徙行为获取海鸥的向新位置移动的距离；获取海鸥的全局攻击行为，并根据所述海鸥的全局攻击行为获取海鸥的螺旋运动行为；基于晶体结构从所有海鸥中随机确定第t次迭代后的主海鸥；根据所述海鸥的向新位置移动的距离、所述海鸥的螺旋运动行为、所述主海鸥、第t次迭代后的随机选择海鸥的平均值以及第t次迭代的最佳位置确定更新后的第t 1次迭代的海鸥位置。
5.根据权利要求4所述的车载网络故障诊断方法，其特征在于，通过以下公式获取所述海鸥的向新位置移动的距离：其中，表示所述海鸥的向新位置移动的距离，表示不与其他海鸥存在位置冲突的新位置，表示最佳位置所在的方向，表示海鸥在给定搜索空间中的运动行为，表示海鸥当前位置，表示控制系数，表示当前迭代次数，表示预设迭代阈值，表示负责平衡全局和局部搜索的随机数，表示第t次迭代的最佳位置，表示取值在[0,1]范围内的随机数。6.根据权利要求4所述的车载网络故障诊断方法，其特征在于，通过以下公式获取所述海鸥的螺旋运动行为：其中，表示横向坐标，表示纵向坐标，表示垂向坐标，表示每个螺旋的半径，和表示螺旋形状的相关参数，表示自然对数的底数，表示[0，2π]范围内的随机角度值。7.根据权利要求4所述的车载网络故障诊断方法，其特征在于，通过以下公式获取所述更新后的第t 1次迭代的海鸥位置：
其中，表示更新后的第t 1次迭代的海鸥位置，表示第t次迭代的最佳位置，表示第t次迭代后的随机选择海鸥的平均值，、和为[0，1]范围内的随机数，表示[0，1]范围内的随机数，表示所述第t次迭代后的主海鸥，表示所述海鸥的向新位置移动的距离，表示横向坐标，表示纵向坐标，表示垂向坐标，表示[0，1]范围内的随机数。8.根据权利要求1所述的车载网络故障诊断方法，其特征在于，对所述第t次迭代的最优海鸥位置进行逐维度双向sine变异，包括：根据第t次迭代计算sine混沌值，并等概率切换正负方向；对第t次迭代的最优海鸥位置进行变异扰动，以获得变异后的最优海鸥位置。9.根据权利要求8所述的车载网络故障诊断方法，其特征在于，通过以下公式计算所述sine混沌值和所述变异后的最优海鸥位置：其中，表示混沌值，为迭代序列值，表示[0，1]范围内的随机数，表示第t次迭代的最优位置的第j维，表示计算适应度值时的适应度函数，表示所述变异后的最优海鸥位置。10.一种车载网络故障诊断装置，其特征在于，包括：数据获取模块，用于获取车载网络故障的原始数据，并对所述原始数据进行处理以获
得车载网络故障诊断的数据集，其中，所述数据集由所述原始数据的特征向量构成，所述数据集包括测试数据集；建立模块，用于建立基于增强型海鸥优化算法优化车载网络故障诊断模型的目标函数；计算模块，用于通过高斯映射初始化海鸥种群位置，并根据所述目标函数计算适应度值，记录第t次迭代的最优海鸥位置；第一获取模块，用于引入晶体结构算法，获取更新后的第t 1次迭代的海鸥位置；第二获取模块，用于对所述第t次迭代的最优海鸥位置进行逐维度双向sine变异，获取变异后的最优海鸥位置；模型诊断模块，用于在迭代次数达到预设迭代阈值时，将最后一次迭代获得的所述最优海鸥位置作为所述车载网络故障诊断模型的模型参数，并将所述测试数据集输入所述车载网络故障诊断模型，得到故障诊断结果。11.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有车载网络故障诊断程序，该车载网络故障诊断程序被处理器执行时实现权利要求1-9中任一项所述的车载网络故障诊断方法。12.一种终端设备，其特征在于，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的车载网络故障诊断程序，所述处理器执行所述车载网络故障诊断程序时，实现权利要求1-9中任一项所述的车载网络故障诊断方法。

技术总结
本发明公开了一种车载网络故障诊断方法和诊断装置、存储介质、终端设备，所述方法包括：获取车载网络故障的原始数据，并对原始数据进行处理以获得车载网络故障诊断的数据集；建立优化车载网络故障诊断模型的目标函数；根据目标函数计算适应度值，记录第t次迭代的最优海鸥位置；获取更新后的海鸥位置；获取变异后的最优海鸥位置；在迭代次数达到预设迭代阈值时，将最后一次迭代获得的最优海鸥位置作为车载网络故障诊断模型的模型参数，并将测试数据集输入车载网络故障诊断模型，得到故障诊断结果。本发明的故障诊断方法，能够克服现有海鸥算法的缺陷，显著提升车载网络故障诊断的效果。果。果。


技术研发人员：何传亮 夏信 张博 梁艳新 武志新 王进 马威振 张立勇
受保护的技术使用者：北京电科智芯科技有限公司
技术研发日：2022.11.24
技术公布日：2022/12/30