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      電子發燒友網>電子資料下載>工控技術>基于改進型陰性選擇算法的設備狀態監測診斷方法研究_李方溪

      基于改進型陰性選擇算法的設備狀態監測診斷方法研究_李方溪

      2017-03-16 | pdf | 1084KB | 次下載 | 1積分

      資料介紹

      基于改進型陰性選擇算法的設備狀態監測診斷方法研究_李方溪

      　　在設備故障檢測和診斷中， 如果人們已知設備出現異常工作狀況，往往還希望知曉故障的種類及可能發生的部位，這就需要對設備異常情況進行進一步的分類。 由于機械設備故障監測診斷技術不斷進步和發展，機電系統的復雜性程度越來越高，品種型號多種多樣，需要監測的信號種類也越來越多，獲得完備的故障信息數據庫變得非常困難， 故障機理分析和故障信息獲得成為故障監測診斷技術發展與實現工程應用的瓶頸。因此，如何在故障先驗知識和特征信息缺乏的情況下實現故障的診斷，成為一個在全球范圍內廣受重視的研究領域。人工免疫系統作為一種新的故障診斷方法， 具有強大的信息處理能力。其主要的功能就是在線檢測和殺傷來自生物體內和體外的抗原，具備“自己-非已”識別能力。免疫系統與神經網絡系統一樣是一個高度的并行處理系統，具有學習能力、記憶能力等，這些能力協同激勵、多樣性、適應性等將對故障診斷領域的研究提供新思想和新方法。

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