| 主权项 |
一种基于复杂免疫网络算法的机械故障诊断方法，主要步骤如下：1）将机械故障样本作为复杂免疫算法网络的抗原，设达到算法循环次数G为终止条件；2）首次迭代时，进化代数k=0，随机产生P个实数编码的抗体作为抗体群Ab，若入侵的抗原为以前出现过的，则从记忆矩阵中选出数量为C的记忆细胞，与新产生的抗体组成初始抗体群；3）逐一计算抗体Ab和抗原Ag之间的亲和力fij；所述逐一计算抗体Ab和抗原Ag之间的亲和力fij的方法为： <mrow> <msub> <mi>f</mi> <mi>ij</mi> </msub> <mo>=</mo> <mfrac> <mn>1</mn> <mrow> <mn>1</mn> <mo>+</mo> <mi>θ</mi> <msub> <mi>D</mi> <mi>ij</mi> </msub> </mrow> </mfrac> </mrow>其中θ∈(0,1)，Dij=||Abi‑Agj||,i=1,2,...,N；4）根据亲和力大小将抗体群依次平均分为多个子群体；将每个子群体分别进行变异，用新产生的抗体集中改进成员替代原抗体成员，产生新的抗体群；5）将步骤4中产生的新抗体群输入复杂免疫网络模型进行调节：5‑i）计算网络中每个抗体群的受刺激程度Ai；5‑ii）通过资源分配机制，克隆受刺激程度高的抗体群，去除受刺激程度很低的抗体群；5‑iii）对经过上述分配机制剩下的抗体群根据受激程度进行高频变异；5‑iv）将受刺激程度高的抗体群与变异后的抗体群组合，形成新的免疫网络；5‑v）循环执行步骤1‑步骤4，达到循环上限H次时终止；6）进化代数k自增1，即k=k+1；若满足终止条件k=G，则终止计算；否则回到步骤3；7）输入待测样本，计算待测样本与上述算法中所得抗体的亲和度，当该距离小于阈值Q时，该抗体对应故障的计数器ci加1，则该故障征兆属于故障i的概率为Xi=ci/N(i=1,2,...,n,)，其中Q为常数，N为初始抗体 数，以此得到故障诊断结果。 |
