多層免疫模型及其在故障診斷中的應用研究.pdf

1、分類號密級太原理工大學太原理工大學博士學位論文博士學位論文題目:多層免疫模型及其在故障診斷中的應用研究題目:多層免疫模型及其在故障診斷中的應用研究英文并列題目:英文并列題目:研究生姓名：田玉玲學號：b20020011專業(yè)：機械電子工程研究方向：機電系統(tǒng)故障診斷導師姓名：熊詩波職稱：教授論文提交時間：2009年5月學位授予單位：太原理工大學地址：山西太原太原理工大學ResearchonMultilayerImmuneModelItsApp

2、licationinFaultDiagnosis的多層防御結(jié)構(gòu)及其作用時相，還包括了自體非自體模式識別。模型采用了將固有應答與適應性應答的相互激活機制，克隆選擇算法與免疫網(wǎng)絡模型的相互激勵機制相結(jié)合的原理，同時還使用了初次免疫應答理論處理系統(tǒng)中出現(xiàn)的未知故障的診斷。將否定選擇算法、克隆選擇算法及免疫網(wǎng)絡模型等分散的人工免疫算法及模型組合為一個較完整的人工免疫系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，共同完成故障診斷任務。在故障傳播診斷層，利用B細胞免疫網(wǎng)絡理論建立故障

3、傳播模型，將設備系統(tǒng)中單元之間的故障傳播的因果關系映射為免疫系統(tǒng)中細胞之間的交互識別關系。由B細胞網(wǎng)絡描述故障節(jié)點傳播關系，T細胞描述測點回路，實現(xiàn)基于免疫網(wǎng)絡的故障傳播模型的設計，將免疫網(wǎng)絡的動力學特性應用于故障診斷中，并且采用粗糙和精確分步診斷方法，實現(xiàn)準確的故障定位。在適應性診斷層，提出了BPCLONE連續(xù)學習算法，采用B細胞和抗體雙重學習機制概括在抗原數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)的模式。通過對診斷知識的不斷補充和完善，克服了故障知識的不完備問題，

4、使系統(tǒng)的診斷能力達到最優(yōu)。在抗體學習中，采用粒子群優(yōu)化算法來指導抗體的變異方向，使抗體能夠向著有益的方向發(fā)展，提高了最佳親和力的收斂速度。同時系統(tǒng)通過記憶初次響應的診斷結(jié)果，可以更快更準確地實現(xiàn)類似故障的二次響應。在本文設計的人工免疫系統(tǒng)中，提出了區(qū)分B細胞與抗體功能的思想?；谏矬w液免疫機理，將故障檢測器定義為B細胞及其所包含的若干抗體結(jié)構(gòu)。將故障類型映射為B細胞，將各種故障征兆映射為抗體種群，用B細胞內(nèi)包含若干抗體更準確地逼近故障