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文檔簡介
1、隨著科學技術(shù)的發(fā)展,工業(yè)機組正在向大型化、高速化、復(fù)雜化方向發(fā)展,其發(fā)生故障的概率也在不斷的增大。本文以機組故障為主要研究對象,以人工免疫與其他智能方法集成來提高故障的準確率為研究內(nèi)容,結(jié)合人工免疫系統(tǒng)中的陰性選擇算法和時域中的特征參量無量綱指標來進行故障診斷,通過遺傳編程優(yōu)化特征分類能力,研究依據(jù)人工免疫系統(tǒng)的陰性選擇原理,構(gòu)建出無量綱免疫檢測器,提出采用多類無量綱免疫檢測器進行集成診斷技術(shù),為人工免疫系統(tǒng)在機組故障診斷技術(shù)的工業(yè)應(yīng)用
2、打下理論基礎(chǔ)及提供技術(shù)支撐,以工業(yè)機組故障診斷領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)智能化、高診斷準確率的目標。具體研究如下:
針對現(xiàn)有的無量綱指標只對某些故障種類較為敏感,并且目前可供使用的無量綱指標數(shù)目有限,因此有必要針對機組構(gòu)造出一些新的無量綱指標,來克服傳統(tǒng)無量綱指標診斷能力上的不足以及數(shù)量上的不足,本文在對無量綱指標進行充分研究的基礎(chǔ)上,提出了一種利用已有的無量綱指標和遺傳編程結(jié)合進行新無量綱指標提取的方法,通過該方法最終獲得了具有最優(yōu)分類能
3、力的新無量綱指標,并對其診斷效果進行了驗證,實驗結(jié)果表明,新無量綱指標比傳統(tǒng)的無量綱指標具有更好的故障分類能力,能夠?qū)C組故障進行準確分類。
針對無量綱指標免疫檢測器的生成過程中因進行約簡、聚類等分類處理而丟失部分有用故障特征信息的不足,并且每個無量綱指免疫檢測器對不同故障的診斷能力不同,本文采用一種簡單、快速、實用的集成診斷方法,將多個無量綱免疫檢測器融合起來同時進行診斷,形成基于多類無量綱免疫檢測器集成的機組故障診斷技
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