基于人工免疫的故障诊断算法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-23页 |
| ·研究目的及意义 | 第11-12页 |
| ·故障诊断概述 | 第12-20页 |
| ·流程工业故障检测与诊断的特点 | 第13-14页 |
| ·基于过程模型的故障诊断技术 | 第14-15页 |
| ·状态观测法 | 第14页 |
| ·参数估计法 | 第14-15页 |
| ·等价关系法 | 第15页 |
| ·基于信号处理的故障检测与诊断技术 | 第15-17页 |
| ·主元分析方法 | 第16页 |
| ·规范变量分析法 | 第16页 |
| ·小波变换法 | 第16-17页 |
| ·其它方法 | 第17页 |
| ·基于知识的故障诊断技术 | 第17-18页 |
| ·专家系统 | 第17-18页 |
| ·人工神经网络 | 第18页 |
| ·因果分析法 | 第18页 |
| ·非线性系统故障检测与诊断技术 | 第18-20页 |
| ·故障诊断面临的问题 | 第20-21页 |
| ·人工免疫系统在故障诊断中的应用前景 | 第21-22页 |
| ·本文主要研究内容 | 第22-23页 |
| 第2章 人工免疫系统概述 | 第23-35页 |
| ·免疫学基础 | 第23-24页 |
| ·否定选择机理 | 第23-24页 |
| ·克隆选择机理 | 第24页 |
| ·人工免疫系统的起源 | 第24-25页 |
| ·重要的人工免疫算法 | 第25-28页 |
| ·否定选择算法 | 第25-26页 |
| ·免疫遗传算法 | 第26-27页 |
| ·克隆选择算法 | 第27页 |
| ·免疫网络模型 | 第27-28页 |
| ·人工免疫系统的研究现状及趋势 | 第28-31页 |
| ·人工免疫系统的应用 | 第31-33页 |
| ·自动控制 | 第31-32页 |
| ·模式识别 | 第32页 |
| ·故障诊断 | 第32页 |
| ·优化计算 | 第32页 |
| ·网络安全 | 第32-33页 |
| ·其他应用 | 第33页 |
| ·小结 | 第33-35页 |
| 第3章 基于人工免疫的故障检测方法 | 第35-53页 |
| ·引言 | 第35-36页 |
| ·基于人工免疫的故障检测方法 | 第36-47页 |
| ·数据预处理 | 第36-40页 |
| ·主元分析 | 第36-40页 |
| ·数据规范化 | 第40页 |
| ·生成初始检测器 | 第40-46页 |
| ·实值否定选择算法 | 第40-43页 |
| ·改进的实值否定选择算法 | 第43-46页 |
| ·故障检测及检测器集合更新 | 第46-47页 |
| ·仿真测试 | 第47-50页 |
| ·测试数据说明 | 第47页 |
| ·数据处理及参数确定 | 第47-49页 |
| ·测试结果 | 第49-50页 |
| ·小结 | 第50-53页 |
| 第4章 基于人工免疫的故障诊断实现 | 第53-67页 |
| ·引言 | 第53页 |
| ·基于人工免疫的故障诊断方法 | 第53-59页 |
| ·初始检测器产生 | 第54-55页 |
| ·基于否定选择产生检测器 | 第54页 |
| ·基于故障样本产生检测器 | 第54-55页 |
| ·检测器训练 | 第55-56页 |
| ·基于否定选择产生的检测器训练 | 第55-56页 |
| ·基于故障样本产生的检测器训练 | 第56页 |
| ·故障诊断 | 第56-59页 |
| ·故障样本归属判定 | 第57页 |
| ·检测器更新 | 第57-59页 |
| ·仿真试验 | 第59-65页 |
| ·小结 | 第65-67页 |
| 第5章 结束语 | 第67-71页 |
| ·本文总结 | 第67-68页 |
| ·展望 | 第68-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 作者攻读硕士学位期间完成的论文 | 第76页 |
