基于獨特型免疫網(wǎng)絡(luò)的故障診斷方法研究.pdf

1、故障診斷是通過從故障征兆空間到故障空間的映射，實現(xiàn)對故障的識別和診斷。然而，復(fù)雜系統(tǒng)經(jīng)常處在動態(tài)變化的過程中，其行為特點不好把握，各種故障的發(fā)生具有很強的不確定性，所有這些都為有效地獲取、表示和利用診斷知識進行智能化推理帶來了很大的困難。獨特型網(wǎng)絡(luò)理論指出:免疫網(wǎng)絡(luò)模型中的各個細(xì)胞、分子不是處在一種孤立的狀態(tài)，而是通過自我識別、相互刺激和相互制約構(gòu)成了一個動態(tài)平衡的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，這和大型機電設(shè)備結(jié)點之間的相互影響是完全相似的，因此通過這種動

2、態(tài)免疫網(wǎng)絡(luò)的研究，可望產(chǎn)生更有效的設(shè)備故障診斷方法。 隨著目前大型設(shè)備的日益復(fù)雜，傳感器結(jié)點之間的數(shù)據(jù)是動態(tài)互相影響的，如果僅靠從知識庫中去尋找最佳匹配來診斷故障，很容易發(fā)生漏診或誤診。目前人工免疫算法中的相似和濃度的定義存在一些問題，例如:利用信息熵的方法計算親和力和濃度有一些缺陷，同時在抗體評價方面，如果僅以抗體親合度作為評價標(biāo)準(zhǔn)，不能體現(xiàn)抗原對抗體的影響程度，采用通常的抗體濃度定義，又不能得到抗體親合度的信息。為此本文根據(jù)

3、Jerne的獨特型網(wǎng)絡(luò)理論提出了一個簡單、通用性好，又能通過模型的動力學(xué)行為綜合反映網(wǎng)絡(luò)細(xì)胞(抗體和抗原)的濃度、相似度信息，以提高免疫算法的全局搜索能力的模型，并利用案例檢索的優(yōu)勢，考慮了機電設(shè)備傳感器結(jié)點之間相互影響的特性。實驗證明，該模型在加快免疫算法在后期的收斂速度和提高故障檢測率方面均高于其他算法。 本文研究工作的核心是基于獨特型免疫網(wǎng)絡(luò)的故障診斷系統(tǒng)的設(shè)計及其在故障診斷中的應(yīng)用。首先簡單介紹了生物免疫系統(tǒng)的一些基本概

4、念、工作原理、生物免疫系統(tǒng)的一些重要機制和生物免疫網(wǎng)絡(luò)，對故障診斷技術(shù)及電機設(shè)備故障診斷原理進行了總結(jié)。接著介紹了人工免疫網(wǎng)絡(luò)當(dāng)前的研究及應(yīng)用狀況，并對一些經(jīng)典的免疫網(wǎng)絡(luò)模型的基本結(jié)構(gòu)和算法流程進行了研究和分析。最后基于這些工作提出了一個基于獨特型免疫網(wǎng)絡(luò)原理的故障診斷模型，并利用改進的抗原、記憶抗體在形態(tài)空間的表現(xiàn)形式和簡化的抗體刺激度及抗體濃度計算公式以及改進的親和力計算公式進行訓(xùn)練。通過仿真實驗，研究了該免疫模型的性能及其在電機故