證據(jù)理論與人工免疫集成方法在旋轉(zhuǎn)機械復(fù)合故障診斷中的應(yīng)用.pdf

1、據(jù)大型旋轉(zhuǎn)機械設(shè)備在現(xiàn)代工業(yè)中占有越來越重要的地位，在單個工廠中通常起著舉足輕重的作用，它們運行狀況的良好與否直接關(guān)系到整個工廠是否能安全正常的運作。而對這些旋轉(zhuǎn)機械設(shè)備在運行中是否發(fā)生了機械故障作出及時準(zhǔn)確的判斷是解決這一問題的關(guān)鍵所在。由于現(xiàn)代機械設(shè)備越來越大型化，復(fù)雜化，發(fā)生復(fù)合故障的幾率也隨之增大。雖然復(fù)合故障表面上是兩種故障同時出現(xiàn)，但它所呈現(xiàn)出來的故障特征并不是兩種單一故障特征簡單的疊加，而是會呈現(xiàn)一些單一故障沒有的故障特征

2、。針對這一問題，國內(nèi)外很多的專家和學(xué)者都提出了各種不同的故障診斷方法，比如有基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的，基于小波分析的，基于模糊邏輯的等各種方法。而本文采用的是一種將證據(jù)理論與人工免疫相結(jié)合的集成診斷方法。
　　人工免疫是一種基于仿生學(xué)的故障診斷方法，主要受啟發(fā)于生物免疫系統(tǒng)，這一啟示給機械故障診斷提供了一條嶄新的思路與途徑。生物免疫系統(tǒng)具有很多優(yōu)良的特性，例如自動識別“自己與非己”、抗體的記憶功能、抗體與抗原的多對一特性等。其中，生物免

3、疫系統(tǒng)給故障診斷最重要的一個啟示就是它具有識別“自己—非己”的能力。這一點就和故障診斷非常類似，他們同樣都是給一種機體總的狀態(tài)的運行情況是否良好做出一個判斷，只是一個是對有生命的生物體做診斷，一個是對無生命的機械體做診斷。本文中的免疫檢測器都是基于無量綱指標(biāo)生成的，但是之前常用的無量綱指標(biāo)數(shù)量太少，不能很好地覆蓋所有的故障空間，特別是對于復(fù)合故障存在明顯的缺陷，于是在本文中又引用了由遺傳編程構(gòu)建出的新的無量綱指標(biāo)來彌補這一不足。