基于自我-非我识别机理的状态监测与故障诊断

基于人工免疫自己非己识别机理(Self nonselfDiscrimination-SND)的反面选择算法(Neg ative selectionAlgorithm NSA),为复杂机电系统的故障监测和诊断提供了新的思路。针对现有故障监测中,反面选择算法存在的不足,文章提出采用距离匹配的反面选择算法(Negative selec tionAlgorithmusingdistancematching-NSAD),采用遗传算法,生成适合故障样本的故障种群,并采用欧几里德距离为适应函数,以产生与故障模式匹配的监测器,使监测器对特定故障模式具有更好的敏感性。文章以旋转机械为对象,进行验证,结果表明NSAD较NSA监测准确率高,误诊率低。