基于人工免疫模式识别的故障诊断方法研究
提出了一种基于人工免疫模式识别的故障诊断方法,将故障视为抗原,基于生物免疫系统的克隆选择、超变异、免疫记忆以及多样性保持等机制生成能够表示和识别抗原的记忆抗体,然后采用基于KNN的阈值分类法对抗原即故障进行识别;以抽油机井为对象进行仿真研究,阈值取1,与输入故障距离最近的记忆抗体个数取3和5两个值进行试验,仿真结果表明算法的诊断准确率均为100%.通过对变异抗原的识别,表明该方法具有较好的泛化能力.
故障诊断、人工免疫、克隆选择、抗体、抗原
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TP181(自动化基础理论)
黑龙江省科技学院引进高层次人才科研启动基金资助06-43
2011-08-29(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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