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1、隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展,工業(yè)機(jī)組正在向大型化、高速化、復(fù)雜化方向發(fā)展,其發(fā)生故障的概率也在不斷的增大。本文以機(jī)組故障為主要研究對(duì)象,以人工免疫與其他智能方法集成來提高故障的準(zhǔn)確率為研究?jī)?nèi)容,結(jié)合人工免疫系統(tǒng)中的陰性選擇算法和時(shí)域中的特征參量無量綱指標(biāo)來進(jìn)行故障診斷,通過遺傳編程優(yōu)化特征分類能力,研究依據(jù)人工免疫系統(tǒng)的陰性選擇原理,構(gòu)建出無量綱免疫檢測(cè)器,提出采用多類無量綱免疫檢測(cè)器進(jìn)行集成診斷技術(shù),為人工免疫系統(tǒng)在機(jī)組故障診斷技術(shù)的工業(yè)應(yīng)用
2、打下理論基礎(chǔ)及提供技術(shù)支撐,以工業(yè)機(jī)組故障診斷領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)智能化、高診斷準(zhǔn)確率的目標(biāo)。具體研究如下:
針對(duì)現(xiàn)有的無量綱指標(biāo)只對(duì)某些故障種類較為敏感,并且目前可供使用的無量綱指標(biāo)數(shù)目有限,因此有必要針對(duì)機(jī)組構(gòu)造出一些新的無量綱指標(biāo),來克服傳統(tǒng)無量綱指標(biāo)診斷能力上的不足以及數(shù)量上的不足,本文在對(duì)無量綱指標(biāo)進(jìn)行充分研究的基礎(chǔ)上,提出了一種利用已有的無量綱指標(biāo)和遺傳編程結(jié)合進(jìn)行新無量綱指標(biāo)提取的方法,通過該方法最終獲得了具有最優(yōu)分類能
3、力的新無量綱指標(biāo),并對(duì)其診斷效果進(jìn)行了驗(yàn)證,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,新無量綱指標(biāo)比傳統(tǒng)的無量綱指標(biāo)具有更好的故障分類能力,能夠?qū)C(jī)組故障進(jìn)行準(zhǔn)確分類。
針對(duì)無量綱指標(biāo)免疫檢測(cè)器的生成過程中因進(jìn)行約簡(jiǎn)、聚類等分類處理而丟失部分有用故障特征信息的不足,并且每個(gè)無量綱指免疫檢測(cè)器對(duì)不同故障的診斷能力不同,本文采用一種簡(jiǎn)單、快速、實(shí)用的集成診斷方法,將多個(gè)無量綱免疫檢測(cè)器融合起來同時(shí)進(jìn)行診斷,形成基于多類無量綱免疫檢測(cè)器集成的機(jī)組故障診斷技
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