人工免疫算法及其在故障診斷中的應(yīng)用研究.pdf

1、生物免疫系統(tǒng)是一種高度并行的自適應(yīng)信息學習系統(tǒng)，它能自適應(yīng)地識別和排除侵入機體的抗原性異物，并且具有學習、記憶和自適應(yīng)調(diào)節(jié)能力，能夠維護機體內(nèi)環(huán)境的穩(wěn)定。近年來，人們逐漸意識到生物免疫機制對開發(fā)新的計算智能的啟示意義，人工免疫算法是受生物免疫系統(tǒng)啟示而設(shè)計的新型算法，已經(jīng)用于機器學習、異常和故障診斷、機器人行為仿真、機器人控制、網(wǎng)絡(luò)入侵檢測等領(lǐng)域，表現(xiàn)出較卓越的性能和效率，它已經(jīng)成為計算智能大家庭的卓有成效的新成員。 本文系統(tǒng)的

2、評述了人工免疫系統(tǒng)的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀和發(fā)展前景，對當前的故障診斷技術(shù)展開了全面而又深入的分析；同時詳細分析了生物疫系統(tǒng)的基本工作原理，并總結(jié)出了發(fā)展人工免疫系統(tǒng)可以借鑒的主要機理。 為了實現(xiàn)在對大量冗余信息的約減過程中，既能保證具有較高的數(shù)據(jù)壓縮率，同時又要保持原有數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的完整性，提出了基于人工免疫網(wǎng)絡(luò)模型的數(shù)據(jù)約減算法。為故障診斷中的數(shù)據(jù)約減和聚類分析提供了一種有效可行的方法。 本文在分析Forrest的否定選擇算法優(yōu)

3、缺點的基礎(chǔ)上，結(jié)合設(shè)備異常檢測的實際需要，提出了改進該算法的檢測器生成算法，使之不但能夠檢測出系統(tǒng)或設(shè)備已知模式的故障，還能夠檢測出未知模式的異常。通過把這個方法應(yīng)用于變壓器故障檢測中，取得了很好的效果，證明了這個方法的有效性。 在深入學習借鑒免疫系統(tǒng)的克隆變異機理及已有的人工免疫系統(tǒng)成果，提出了具有對故障樣本的連續(xù)學習功能的自適應(yīng)故障診斷方法。實現(xiàn)了故障診斷系統(tǒng)在對新的故障樣本學習的過程中，保持對已學知識的記憶。通過對標準樣本