人工免疫和證據(jù)理論集成應(yīng)用于旋轉(zhuǎn)機(jī)械目并發(fā)故障診斷中的研究.pdf

1、旋轉(zhuǎn)機(jī)械廣泛應(yīng)用于工業(yè)領(lǐng)域，其主要由轉(zhuǎn)子、支撐轉(zhuǎn)子的軸承系統(tǒng)、定子或機(jī)器殼體、聯(lián)軸器等部件構(gòu)成，通過旋轉(zhuǎn)運(yùn)動來完成工作。旋轉(zhuǎn)機(jī)械作為一些工業(yè)部門的關(guān)鍵核心設(shè)各，企業(yè)的生產(chǎn)將直接受到這些設(shè)備運(yùn)行狀況優(yōu)劣的影響，如果發(fā)生故障停機(jī)，將帶來巨大的經(jīng)濟(jì)損失和嚴(yán)重的甚至災(zāi)難性的后果。故障診斷技術(shù)，即了解機(jī)械的運(yùn)行狀態(tài)，預(yù)測萁可靠性，識別機(jī)械故障的部位、原因、危險(xiǎn)程度等，并預(yù)報(bào)其發(fā)展趨勢，最后針對診斷情況指導(dǎo)實(shí)施維護(hù)的技術(shù)，其目的是為了減少故障發(fā)生帶

2、來的損失。隨著科技的發(fā)展，機(jī)械設(shè)備的復(fù)雜程度越來越高，并發(fā)故障己成為故障診斷的常見問題，而且并發(fā)故障具有的復(fù)雜性、層次性、相關(guān)性、不確定性等特點(diǎn)，給正確診斷并發(fā)故障帶來了很大困難。本文即針對這一問題，將人工免疫與證據(jù)理論集成，構(gòu)建了并發(fā)故障診斷模型，通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，該模型可以有效的實(shí)現(xiàn)對并發(fā)故障的診斷。
　　 受生物免疫系統(tǒng)的啟發(fā)發(fā)展而來的人工免疫系統(tǒng)，為故障診斷帶來了新的思路。其中由生物免疫系統(tǒng)“自己”一“非己”識別機(jī)理衍生得到

3、的陰性選擇算法，使得人工免疫系統(tǒng)應(yīng)用于故障診斷中可以有效的識別機(jī)械設(shè)備的工作狀態(tài)。結(jié)合無量綱指標(biāo)不受載荷、工況、轉(zhuǎn)速等工作條件影響的優(yōu)勢，構(gòu)建多無量綱免疫檢測器，利用這些無量綱免疫檢測器可以使從傳感器獲取的機(jī)械設(shè)各的振動信號分析處理為各無量綱指標(biāo)范圍，作為各種故障的特征信息進(jìn)行后續(xù)的分析判斷。證據(jù)理論在量測和組臺、不確定性的表示方面的優(yōu)勢使得許多學(xué)者將它引入并發(fā)故障診斷中來。用證據(jù)理論對人工免疫系統(tǒng)的無量綱免疫檢測器得到的故障特征信息進(jìn)

4、行融合來實(shí)現(xiàn)對故障的最終判定，這就是本文提出的人工免疫與證據(jù)理論集成應(yīng)用于旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷的思路。
　　 本文在實(shí)驗(yàn)過程中應(yīng)用了優(yōu)化的無量綱指標(biāo)，這些新的無量綱指標(biāo)是利用遺傳算法優(yōu)化得到的，較好的解決了原有無量綱指標(biāo)只對部分故障敏感的缺陷。并對證據(jù)理論進(jìn)行了擴(kuò)展，充分考慮了不同指標(biāo)對不同故障的診斷能力、敏感程度不同的特性，采用加權(quán)證據(jù)理論的方式對故障特征信息進(jìn)行融合，從而提高了診斷的可靠性和靈敏度。實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，人工免疫和證據(jù)理論集