【摘要】： 人工免疫網(wǎng)絡(luò)和算法在自己-非己識(shí)別、數(shù)據(jù)模式學(xué)習(xí)、記憶和分類方面有其獨(dú)特的優(yōu)點(diǎn)。將免疫算法應(yīng)用于機(jī)械設(shè)備的異常檢測(cè)和故障診斷中是一個(gè)獨(dú)特而又極有研究?jī)r(jià)值和實(shí)際應(yīng)用意義的課題。 為了對(duì)故障樣本不足的設(shè)備進(jìn)行異常狀態(tài)檢測(cè),從免疫系統(tǒng)自己、非己的概念出發(fā),對(duì)設(shè)備異常狀態(tài)檢測(cè)問題進(jìn)行了描述,引進(jìn)了狀態(tài)空間、自己空間、非己空間等概念。為了更有效地檢測(cè)設(shè)備的異常狀態(tài),在對(duì)免疫系統(tǒng)反向選擇機(jī)理及現(xiàn)有反向選擇算法進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上,提出了一種改進(jìn)型反向選擇算法。給出了檢測(cè)器數(shù)量的評(píng)估公式,同時(shí)對(duì)檢測(cè)器在非己空間的分布程度給出了一個(gè)間接的評(píng)價(jià)。C618型車床齒輪箱異常檢測(cè)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明這種改進(jìn)型反向選擇算法能產(chǎn)生“高質(zhì)量”的檢測(cè)器并有對(duì)非己空間有很好地覆蓋能力。 為了將故障檢測(cè)與故障模式診斷有機(jī)結(jié)合,借鑒免疫系統(tǒng)的克隆選擇機(jī)理及已有的人工免疫系統(tǒng)成果,研究了具有故障診斷能力,同時(shí)又具有對(duì)故障樣本的連續(xù)學(xué)習(xí)功能和對(duì)數(shù)據(jù)樣本標(biāo)識(shí)的故障診斷方法。針對(duì)現(xiàn)有故障診斷方法缺乏連續(xù)、自適應(yīng)學(xué)習(xí)能力等問題,提出了一種基于克隆選擇機(jī)理的故障診斷模型;為解決設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)模式的識(shí)別、分類問題,在抗原、抗體的定義中加入了一個(gè)標(biāo)識(shí)類別的信息參數(shù),并將克隆選擇進(jìn)化學(xué)習(xí)算法用于對(duì)數(shù)據(jù)樣本的學(xué)習(xí)中;針對(duì)現(xiàn)有的克隆選擇算法中對(duì)抗體克隆操作的不足,提出了一種在二維空間中的基于親和力思想的克隆操作算子。通過C618型車床齒輪箱故障診斷實(shí)例驗(yàn)證了所提出方法及算法的有效性。 為解決非線性耦合、空間重疊及多故障情況的故障診斷問題,將免疫進(jìn)化學(xué)習(xí)算法與徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合,構(gòu)造了一種免疫神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。利用免疫進(jìn)化學(xué)習(xí)算法確定徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱層結(jié)構(gòu)及隱層中心參數(shù),利用訓(xùn)練樣本對(duì)免疫神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行學(xué)習(xí)訓(xùn)練,最后將訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于故障診斷中。通過對(duì)7216型圓錐軸承和Iris數(shù)據(jù)的實(shí)驗(yàn)仿真,驗(yàn)證了該免疫神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模式識(shí)別能力。
【學(xué)位授予單位】：江西理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2007
【分類號(hào)】：TP18;TH17

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2783587