| 前言 | 第1-11页 |
| 第一章 故障诊断技术及人工免疫系统 | 第11-20页 |
| ·引言 | 第11页 |
| ·故障诊断中的基本概念 | 第11-12页 |
| ·故障诊断的任务和内容 | 第12-13页 |
| ·故障诊断的意义 | 第13页 |
| ·故障诊断的方法 | 第13-15页 |
| ·基于解析模型的故障诊断方法 | 第13-14页 |
| ·基于信号处理的故障诊断方法 | 第14页 |
| ·基于知识的故障诊断方法 | 第14-15页 |
| ·生物免疫系统 | 第15-17页 |
| ·免疫学的发展 | 第15-16页 |
| ·生物免疫系统的组成 | 第16-17页 |
| ·生物免疫系统的特点 | 第17页 |
| ·人工免疫系统的定义 | 第17-18页 |
| ·人工免疫系统在故障诊断中的应用 | 第18页 |
| ·抽油机故障及无线巡检系统 | 第18-19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 第二章 基于免疫神经网络的故障诊断方法研究 | 第20-36页 |
| ·引言 | 第20页 |
| ·BP 网络及BP 学习算法 | 第20-25页 |
| ·免疫神经网络 | 第25-35页 |
| ·神经网络权值的免疫优化步骤 | 第25-26页 |
| ·神经网络权值的免疫优化算法实现 | 第26-29页 |
| ·基于免疫神经网络的故障诊断研究 | 第29-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第三章 基于免疫应答机理的故障诊断方法研究 | 第36-49页 |
| ·引言 | 第36页 |
| ·算法的生物学基础 | 第36-37页 |
| ·算法描述 | 第37-42页 |
| ·亲和力计算 | 第37-38页 |
| ·遗传算子 | 第38页 |
| ·抗体的克隆和超变异 | 第38-39页 |
| ·抗体浓度的定义 | 第39页 |
| ·抗体生存期望值的计算 | 第39-40页 |
| ·算法步骤 | 第40-42页 |
| ·抽油机的故障诊断研究 | 第42-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第四章 基于反面选择算法的异常检测与故障诊断方法研究 | 第49-62页 |
| ·引言 | 第49页 |
| ·反面选择原理及反面选择算法 | 第49-50页 |
| ·基于反面选择算法的异常检测方法 | 第50-53页 |
| ·数据处理及编码 | 第50-51页 |
| ·匹配原则 | 第51页 |
| ·生成检测器 | 第51-52页 |
| ·异常检测 | 第52-53页 |
| ·检测器的优化算法 | 第53-55页 |
| ·模拟退火算法 | 第53-54页 |
| ·模拟退火算法优化检测器 | 第54-55页 |
| ·基于反面选择算法的抽油机异常检测与故障诊断 | 第55-61页 |
| ·电流信号处理 | 第56页 |
| ·生成检测器 | 第56-57页 |
| ·异常检测 | 第57-59页 |
| ·生成故障检测器 | 第59页 |
| ·故障诊断 | 第59-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 结论 | 第62-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
| 中文详细摘要 | 第68-74页 |