文档介绍：摘要控,及时发现并排除过程故障被提到了前所未有的高度,作为过程监控实施手随着现代工业过程日趋集成化、规模化和复杂化,对工业过程进行实时监段的故障诊断技术近年来已成为学术界研究的热点。受免疫系统相关机理的启发,本文在已有研究成果的基础上,对实值否定选择算法进行了改进并引入克隆选择机制,根据训练样本集中样本类型的不同,分别提出了新的基于人工免疫的故障检测方法和故障诊断方法。当训练数据集只包含正常样本时,以正常样本为自体,在状态空间中利用否定选择机理产生初始检测器集进行故障检测。在检测过程中,引入克隆选择机制对被激活的检测器进行克隆、变异,动态更新检测器集,提高检测的准确性和自适应性。当训练数据集既包含正常样本,又包含不同种类的故障样本时,便可进一步对故障进行诊断。在基于人工免疫的故障诊断方法实现上,给出了两种不同的检测器产生策略,即基于否定选择产生初始检测器集或直接用故障样本派生初始检测器集。在初始检测器的训练问题上讨论了“距离优先”和“数量优先”两种不同的指导原则。同样,在故障诊断方法中也融入了克隆选择机制动态更新检测器集合,提高算法的自适应性。还对故障诊断过程中可能出现的多个检测器同时检出一个样本时,样本归属判定问题进行了讨论。对本文提出的基于人工免疫的故障检测和诊断方法,分别采用仿真数据对其有效性进行了检验。结果表明基于人工免疫的故障检测方法对故障样本的检出率能够达到比较理想的水平,特别是引入检测器动态更新机制后,检出效果有了明显的改善。在故障诊断方面,由于训练样本的充分性及其在状态空间的分布特点不同,从而导致对于不同故障类别,诊断的准确性存在较大差异。通过与基于姆椒ǘ訲抡媸莸牟馐越峁斜冉戏⑾郑疚乃岢的方法不论是在检测方面还是在对故障样本的诊断方面均全面占优。关键词:故障检测;故障诊断;人工免疫系统;否定选择;克隆选择浙江大学硕士学位论文
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第滦髀研究目的及意义现代化的流程工业正朝着大规模、复杂化的方向发展,通常包含高温、高压、易燃、易爆的生产过程,这类系统一旦发生事故就会造成人员和财产的巨大损失。必须要有完善的故障诊断与安全保护系统,以保证主要设备乃至生产全过程的安全。可以说,在流程工业中,没有安全就没有效益。面对激烈的竞争,企业迫切需要生产高性价比的产品以赢得比较优势:同时,还要确保产品质量安全,环境无害,以达到要求日益严格的安全、环保标准。因此,要对生产过程进行严密地监控,,最主要的任务应该是在信息集成的总框架下采用有效的故障诊断技术,对生产过程实施密切地监测,实现企业均衡安全生产。目前在故障诊断方法上,,这种方法在理论上比较成熟,但是需要有可靠的过程数学模型,而实际过程通常比较复杂,准确的模型不易获得。当模型不准确时,这种方法常常不能具有很好的鲁棒性。另一类是基于信号处理的方法,这种方法不需要过程的数学模型,直接对系统的输入输出数据进行滤波,通过分析滤波后数据的特征来进行故障诊断和预报工作。这种方法不需要过程的模型,但需要对故障信号做一定的假设,而且计算的工作量比较大。实现实时在线故障检测和预报有一定的困难。最后一类就是基于人工智能技术的方法。这种方法不需要准确的数学模型,它可以具有自学习的功能,同时又能有效地把专家知识融入到故障诊断中去,是当前工业生产过程的故障诊断和事故预测方法研究的热点,也是今后故障诊断技术的发展趋势。随着对生物免疫系统认识的深入,近年来在国际上引发了人工免疫系统的研究热潮。作为人工智能领域的新分支,基于免疫机理发展的人工免疫系统通过学习自然防御机理技术,可提供噪声忍耐、无监督学习、自组织、不需要反面例子,能明晰地表达学忆并能遗忘很少使用的知识,同时还具有分布式并行处理和鲁棒性等很多优点。因此,具有提供解决复杂工程问题方法的潜力。从故障诊断角度分析,生物免疫系统的主要功能就是浙江大学硕士学位论文
故障诊断概述在线检测、识别和杀伤来自生物体内和体外称为抗原的非己物质绮《尽┫胞等致病因子涫抵适巧锾迥诘脑谙咦灾鞴收险锒虾徒】导嗫叵低场F浠理可用于发展新的故障诊断方法。生物免疫系统在缺乏先验知识的情况下,能够准确识别和记忆各种非己物质,在自主学习过程中不断提高免疫功能,对机体进行在线自主故障监控和诊断。如何有效模拟生物免疫系统的在线自主故障诊断机理,研究适于工业过程在线自主故障诊断的人工免疫系统模型及算法,是故障诊断研究领域的新方向。本课题正是在研究人工免疫系统否定选择机理、克隆选择机理的基础上,探索基于人工免疫系统进行故障检测和诊断的新方法,克服传统