基于人工免疫算法的故障诊断研究与应用
| 中文摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 第一章 引言 | 第8-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 故障诊断概述 | 第9-12页 |
| 1.2.1 常用的故障诊断方法 | 第10-11页 |
| 1.2.2 故障诊断的发展趋势 | 第11-12页 |
| 1.3 人工免疫算法在故障诊断领域的研究动态 | 第12-14页 |
| 1.4 本文主要内容及结构安排 | 第14-16页 |
| 第二章 人工免疫算法理论研究 | 第16-28页 |
| 2.1 生物免疫系统 | 第16-19页 |
| 2.1.1 生物免疫系统的组成 | 第16-18页 |
| 2.1.2 生物免疫系统主要功能 | 第18-19页 |
| 2.2 人工免疫算法 | 第19-24页 |
| 2.2.1 人工免疫算法的基本类型 | 第19-20页 |
| 2.2.2 一般免疫算法 | 第20-21页 |
| 2.2.3 人工免疫网络算法 | 第21页 |
| 2.2.4 克隆选择算法 | 第21-22页 |
| 2.2.5 阴性选择算法 | 第22-24页 |
| 2.3 人工免疫算法的应用研究 | 第24-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-28页 |
| 第三章 基于人工免疫算法的齿轮故障诊断研究与应用 | 第28-40页 |
| 3.1 齿轮故障诊断系统模型建立 | 第28-29页 |
| 3.2 一般人工免疫算法 | 第29-34页 |
| 3.2.1 人工免疫算法的基本流程 | 第29-33页 |
| 3.2.2 超椭球体检测器的生成 | 第33-34页 |
| 3.2.3 人工免疫算法的改进 | 第34页 |
| 3.3 人工免疫算法的实验仿真 | 第34-39页 |
| 3.3.1 实验数据仿真 | 第35-37页 |
| 3.3.2 齿轮故障实验仿真 | 第37-39页 |
| 3.4 本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 基于阴性选择算法的故障诊断研究 | 第40-56页 |
| 4.1 阴性选择算法原理 | 第40-47页 |
| 4.1.1 基于二进制的阴性选择算法 | 第41-43页 |
| 4.1.2 基于实数的阴性选择算法 | 第43-47页 |
| 4.2 可变半径阴性选择算法的改进 | 第47-49页 |
| 4.3 基于改进实数阴性选择算法的齿轮故障诊断 | 第49-51页 |
| 4.3.1 可变半径的免疫聚类算法 | 第50-51页 |
| 4.3.2 免疫聚类故障诊断模型建立 | 第51页 |
| 4.4 实验仿真及结果分析 | 第51-54页 |
| 4.5 本章小结 | 第54-56页 |
| 第五章 结论与展望 | 第56-58页 |
| 5.1 结论 | 第56-57页 |
| 5.2 展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 致谢 | 第62-64页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文以及申请专利 | 第64页 |
