基于負選擇算法故障檢測的研究.pdf

1、隨著生產(chǎn)過程的日益復(fù)雜，為確保生產(chǎn)裝置安全、高效運行，故障診斷技術(shù)日益受到國內(nèi)外企業(yè)的重視。人工免疫系統(tǒng)的發(fā)展為故障診斷的研究注入了新的活力，提供了新的思路和方法。本文主要研究基于負選擇算法的故障檢測問題。
　　目前，基于負選擇的故障檢測算法中亟待解決的問題是檢測器的數(shù)目和檢測器對非自體空間的覆蓋兩者之間的平衡，即如何用較少的檢測器實現(xiàn)對非自體空間更大的覆蓋。為解決這一問題，本文提出了兩種新的研究思路。
　　本文首先采用粒子

2、群優(yōu)化算法來優(yōu)化負選擇算法中隨機產(chǎn)生的檢測器的位置，從而實現(xiàn)一定數(shù)目的檢測器對非自體空間更大的覆蓋。該算法中，在保證檢測器盡可能小的覆蓋自體空間的前提下，擴大檢測器集合對非自體空間的覆蓋，并且在這個過程中檢測器的數(shù)目是一定的。對正弦時間序列信號(artificialdatasets)和軸承滾珠故障的振動信號(real-worddatasets)進行了仿真實驗。實驗結(jié)果表明，該算法相對于模擬退火優(yōu)化的負選擇算法在對非自體空間的覆蓋和檢測率

3、的提高方面有顯著的效果。
　　為了實現(xiàn)用較少數(shù)目的檢測器覆蓋較大的非自體空間，本文進一步提出一種基于漸增式矩形檢測器的負選擇算法。該方法采用D∞距離匹配原則，檢測器在每一維的方向上呈指數(shù)形式逐漸增長，直至與自體空間相匹配，從而使得產(chǎn)生的每個檢測器在空間的每一維都延伸至最大，能夠產(chǎn)生足夠優(yōu)秀的檢測器集覆蓋非自體空間。通過對檢測器的合并，消除重疊等簡化處理，實現(xiàn)了檢測器的數(shù)目和大小的雙重優(yōu)化。對正弦時間序列信號的仿真結(jié)果表明了該方法相