结合交叠区异点统计和相关分析的免疫克隆特征选择方法

为了解决机械故障诊断中的特征选择问题,利用免疫克隆选择算法,提出了一种结合交叠区异点统计和相关性分析的免疫克隆特征选择方法,可有效地去除不相关特征和冗余特征.基于空间分布的交叠区异点,设计了交叠区异点统计的优化指标;基于J散度距离,设计了一种冗余特征的评估指标;基于免疫克隆选择算法,结合交叠区异点统计优化指标和冗余特征评估指标,提出了一种免疫克隆特征选择新算法.仿真和实际工程应用的结果表明:文中提出的方法比常用的特征选择方法更加有效,选出的特征分类精度更高,特征子集更小,更能满足故障诊断的需求.     

利用非线性流形学习的轴承早期故障特征提取方法

针对早期故障微弱特征难以提取的问题,提出了一种基于非线性流形学习的滚动轴承早期故障特征提取方法.在由时域指标和小波频带能量组成的原始特征空间中,结合局部切空间排列学习算法的特点,采用散布矩阵分类测度指标,实现了局部邻域的优化选取,从而提取出最优的敏感故障特征.通过实例应用,表明该方法有效地克服了主分量分析和非线性核主分量分析方法的不足,提取的融合特征敏感性更好,从而提高了故障模式的分类性能,实现了轴承的早期故障诊断.     

冲击故障特征提取的非线性流形学习方法

为了提取机械设备故障引发的冲击成分,提出了一种基于非线性流形学习的冲击故障特征自适应提取方法.该方法将反映故障的振动信号重构到高维相空间中,利用局部切空间排列的流形学习方法提取出隐藏其中的低维流形,并基于峭度和偏斜度指标的特点,提出了冲击波形量化的取值策略,实现了高维相空间中局部邻域参数的自适应选取,从而提取出最优的冲击故障特征.通过仿真数据的对比分析和工程应用,表明该方法能够较好地提取出冲击成分信号,与小波软阈值方法相比,提取出的冲击特征成分更完整,周期性更好.     

一种改进的模糊人工免疫网络数据分类方法

针对现有人工免疫网络算法对先验知识应用不足的问题，提出一种基于模糊人工免疫网络的有监督学习数据分类方法．首先采用模糊C均值聚类算法为免疫网络提供疫苗（初始种群），将此疫苗作为免疫网络的初始抗体群，种群再经过克隆选择、网络压缩、免疫成熟、记忆等算子的不断扩展和压缩，形成一个由浓缩后的训练数据构成的抗体网络，最终基于该抗体网络采用“邻近原则”构造分类器．由于各算子的协调作用，该方法能够在高浓缩率的情况下更好地代替样本空间．UCI（University of California，Irvine）数据集的仿真实验证明，与aiNet方法相比，该方法在分类准确率和数据浓缩率上分别高出7．26％和11．16％，而且更稳定、可靠．     

一种模糊人工免疫网络故障诊断策略

基于免疫系统与故障诊断系统在作用机制上的相似性,在建立通用的人工免疫网络故障诊断模型的基础上,提出一种基于模糊人工免疫网络的故障诊断算法.文中的免疫系统故障诊断模型,把故障诊断问题建模为抗体-抗原识别和作用问题;设计克隆选择,免疫记忆等故障诊断的免疫规则;并基于故障诊断问题的先验知识,提出一种模糊人工免疫网络故障诊断算法.UCI(University of California,Irvine)标准数据集和一个四级压缩机故障诊断试验表明,该算法能充分利用故障数据的先验信息,快速准确地获得数据样本特征,实现数据的聚类,从而完成故障诊断.