內(nèi)容簡介：
碩士學(xué)位論文 基于視覺的多自由度微操作平臺控制系統(tǒng)的研究，說明書共74頁。
【摘要】 本文研究了三種基于人工免疫算法的故障診斷方法,并將其應(yīng)用在抽油機的故障診斷中。具體完成了以下工作:設(shè)計了一種基于免疫神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷方法。在權(quán)值調(diào)整的過程中引入了免疫機制,利用免疫算法保持個體多樣性的性能全局搜索網(wǎng)絡(luò)權(quán)值,有效改善了 BP 算法容易陷入局部極值的缺點,同時在一定程度上也能夠加快算法的收斂速度。對抽油機進行故障診斷研究,并對兩種方法進行比較分析。提出了基于免疫應(yīng)答機理的故障診斷方法,采用實數(shù)編碼方式,有效解決了二進制編碼在計算時計算量大的問題;作者在遺傳算子的基礎(chǔ)上,引入克隆選擇和超變異機制,加快了記憶抗體的生成速度,改善了使用遺傳算法生成抗體時的盲目搜索性,同時又保證了記憶抗體的多樣性;為了使生成的記憶抗體能夠代表更多抗原的結(jié)構(gòu)和特征,本文提出了對多個抗原生成記憶抗體的思想,并針對多個抗原的特點提出了對同一個抗原產(chǎn)生的記憶抗體基于生存期望值進行促進和抑制,對同一故障類型的抗原產(chǎn)生的記憶抗體進行基于濃度的促進和抑制策略,避免了未成熟收斂現(xiàn)象;另外本文設(shè)計了一種基于閾值的最臨近分類法(k nearest neighbor, KNN)。將本文提出的基于免疫應(yīng)答機理的故障診斷方法用在抽油機的故障診斷中,結(jié)果表明該方法能夠獲得有效識別抗原結(jié)構(gòu)的記憶抗體,并給出了對變異抗原的識別效果。設(shè)計了一種基于反面選擇算法的異常檢測與故障診斷方法,作者引入了可變檢測器半徑的思想,無需對檢測器半徑進行設(shè)置,能夠更有效地發(fā)揮檢測器的檢測作用;為了解決檢測器的個數(shù)與檢測范圍之間的矛盾,本文采用了模擬退火算法優(yōu)化檢測器的方法,實現(xiàn)了有限數(shù)目的檢測器對非我空間更大的覆蓋;另外,為了對未知模式的故障實現(xiàn)檢測與診斷,本文將那些未被已知故障激活的檢測器合并在一起,以得到各種未知模式的故障檢測器,用于檢測新的故障類型。對抽油機進行故障的檢測與診斷,表明該方法能夠在大量正常數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上實現(xiàn)快速、準確的異常檢測,并且能夠使用較少的故障樣本實現(xiàn)對抽油機較好的故障診斷效果。
【關(guān)鍵詞】 人工免疫系統(tǒng)； 故障診斷； 免疫神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)； 免疫應(yīng)答； 反面選擇；
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