人工免疫算法在故障診斷中的研究及應(yīng)用.pdf

1、隨著生產(chǎn)過程的日益復(fù)雜，為確保生產(chǎn)裝置安全、高效運行，故障診斷技術(shù)日益受到國內(nèi)外企業(yè)的重視?，F(xiàn)有的故障診斷方法雖然在實際應(yīng)用中發(fā)揮了重要作用，但也存在很多問題，因此，還需要加強(qiáng)對新方法的研究。人工免疫系統(tǒng)在自己/非己識別、進(jìn)化學(xué)習(xí)、知識記憶、魯棒性等方面有其獨到之處。本文研究人工免疫系統(tǒng)在故障診斷中的應(yīng)用，針對現(xiàn)有人工免疫算法在設(shè)備故障檢測與診斷問題應(yīng)用中存在的問題，提出了新的有效的故障診斷方法。主要完成了如下工作：
　　 ⑴對

2、現(xiàn)有的故障診斷方法進(jìn)行簡要綜述，并對人工免疫系統(tǒng)的發(fā)展、常用算法以及應(yīng)用情況進(jìn)行介紹。
　　 ⑵對二進(jìn)制否定選擇算法、實值否定選擇算法以及可變半徑檢測器的實值否定選擇算法進(jìn)行了簡要介紹。針對上述方法在故障診斷方面存在的問題，提出了基于可變半徑檢測器否定選擇算法的免疫聚類算法(ICAVDNSA)。新算法把蒙特卡羅方法引入到對檢測空間覆蓋的估計，并將對檢測空間覆蓋的估計作為一個控制參數(shù)；為檢測器設(shè)置最大半徑，使產(chǎn)生的檢測器能夠具有良

3、好的分布特性來對非自體空間進(jìn)行覆蓋,方便對數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類；將描述系統(tǒng)正常工作狀態(tài)(自體)與異常工作狀態(tài)(非自體)的二種不同性質(zhì)抗原分別定義為第一類抗原和第二類抗原，并引進(jìn)以輸入抗原為中心對檢測器進(jìn)行聚類學(xué)習(xí)的方法，給出重要參數(shù)的取值范圍以及算法的可行性分析；利用免疫聚類學(xué)習(xí)結(jié)果和故障信息庫知識標(biāo)注不同故障類型在狀態(tài)空間上對應(yīng)的區(qū)域，然后將標(biāo)注結(jié)果應(yīng)用于機(jī)床齒輪箱的故障診斷。
　　 ⑶ICAVDNSA在故障特征信息相互間干擾較小，甚