基于人工免疫的故障诊断模型及其应用

被引：28

作者：

陈强 ^{[1
]}

郑德玲 ^{[1
]}

李湘萍 ^{[2
]}

机构：

[1] 北京科技大学信息工程学院

[2] 江西理工大学继教学院

来源：

北京科技大学学报 | 2007年 / 10期

关键词：

人工免疫; 进化学习; 异常检测; 故障诊断;

D O I：

10.13374/j.issn1001-053x.2007.10.018

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

140502 [人工智能];

摘要：

提出了一种基于免疫原理的故障检测及诊断系统模型.通过对检测对象正常工作状态下获得的自己模式串的阴性选择,随机产生初始检测器;利用基于人工免疫的进化学习机制,实现对检测对象异常工作状态下获得的非己模式串进行学习和记忆;利用进化学习结果和系统故障信息库知识,区分和标记不同故障在状态空间上对应的区域.将抗原学习过程中抗体集合变异所产生的各代抗体集合看作随机序列,给出了序列的收敛条件及证明,证明了所提出的动态免疫进化学习算法是概率弱收敛.应用于机床齿轮箱故障检测和诊断问题的实验结果表明了所提出方法的有效性.

引用

页码：1041 / 1045

页数：5

共 6 条

[1]

具有记忆与积分能力的双因子免疫控制器及其特性的仿真研究 [J].