【摘要】：免疫系統(tǒng)由于其獨特的功能特性，引起了人們強烈的研究興趣。近年來，人們對其特性和機理進(jìn)行了深入的研究，并將其應(yīng)用于多種工程實踐，，以解決傳統(tǒng)的聚類或分類算法難以解決的問題。陰性選擇算法和陽性選擇算法一直是單樣本分類領(lǐng)域的研究前沿，特別是在計算機數(shù)據(jù)的異常檢測，大型復(fù)雜裝備無故障樣本情況下的狀態(tài)檢測等領(lǐng)域，已得到了很多應(yīng)用。基于對陰性選擇算法和陽性選擇算法機理的重新考察和認(rèn)識，本文提出了基于可變閾值信息檢測器(variable threshold information detector, VTI-detector)的陽性選擇算法和基于反面勢場群體檢測器(Negative potential field group detectors, NPFG-detectors)的陰性選擇算法，并將這兩種異常檢測方法成功地應(yīng)用于軸承故障的異常狀態(tài)檢測。該研究對陰性選擇算法和陽性選擇算法的發(fā)展具有重要的科學(xué)意義，對其它工程領(lǐng)域的狀態(tài)檢測也具有廣泛的應(yīng)用前景。 在異常度檢測中廣泛應(yīng)用的陰性選擇算法與陽性選擇算法，在描述計算機數(shù)據(jù)或設(shè)備的正�；虍惓顟B(tài)方面發(fā)揮了重要的作用。然而，當(dāng)前的陰性選擇和陽性選擇算法在自己-非己劃分方式和親和度評價方式上仍然存在著局限性，為此，本文首先提出了基于可變閾值信息檢測器(VTI-detector)的自己-非己空間劃分方式和基于分散增量理論的親和度表達(dá)和評價方式，使檢測器自己空間閾值半徑能夠表達(dá)自己樣本分布的密度信息。所采用的用于蛋白質(zhì)序列測定的分散增量理論也給出了親和度自己-非己評價的合理表達(dá)方式。其次，本文還利用數(shù)據(jù)的勢場分布機理提出了反面勢場陰性選擇算法，實現(xiàn)了對非己空間的概率劃分，擺脫了現(xiàn)有單樣本閾值劃分方法的局限性，具有良好的空間自適應(yīng)性。通過仿真和實例對比，驗證了其有效性。 人工免疫識別系統(tǒng)(AIRS)的出現(xiàn)為基于人工免疫系統(tǒng)的免疫分類提供了一種重要依據(jù)。但是，AIRS算法是以固定權(quán)值記憶細(xì)胞為前提的，在分析具體的分類問題時存在偏向效應(yīng)的缺陷。為此，本文提出了可變權(quán)人工免疫識別系統(tǒng)(V-AIRS)，利用二次規(guī)劃作用對每一個記憶細(xì)胞的權(quán)值進(jìn)行優(yōu)化并刪除權(quán)值較小的記憶細(xì)胞，最后利用合并變異作用進(jìn)一步減少記憶細(xì)胞的數(shù)目。以常用的四種UCI數(shù)據(jù)集為分類對象，揭示了V-AIRS算法中記憶細(xì)胞的數(shù)目和分類準(zhǔn)確率隨系統(tǒng)參數(shù)的變化過程。另外，通過對軸承故障數(shù)據(jù)集的分類結(jié)果表明所提出的分類方法能夠準(zhǔn)確的對軸承故障進(jìn)行分類。 陰性選擇算法與陽性選擇算法雖然能夠準(zhǔn)確形象地描述設(shè)備的異常與異常度信息，但卻不能描述設(shè)備的故障信息，而V-AIRS分類算法雖然能夠準(zhǔn)確地對設(shè)備故障進(jìn)行分類，但卻不能描述設(shè)備的異常和異常度。為了彌補兩者各自的不足，本文結(jié)合人體免疫系統(tǒng)的抗原識別流程，應(yīng)用異常度檢測和故障診斷相融合的方法，提出了設(shè)備故障的快速診斷方案，并揭示了設(shè)備故障隸屬度的概念。通過對滾動軸承振動信號的實例分析，進(jìn)一步驗證了所提出融合方法的有效性。
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【學(xué)位授予單位】：上海大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TH165.3;TP274

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2467202