基于人工免疫理论的智能故障诊断方法研究
由于机电系统日益复杂，依靠单一智能技术的故障诊断已难于满足复杂系统诊断的全部任务要求，而且单一诊断模型具有比较明显的缺陷：其一是封闭性；其二是很难解决好通用性和高效性之间的矛盾。目前出现的智能混合系统虽能克服单一诊断模型系统的缺陷，可在处理异常类故障时还存在许多问题。如何使智能系统既具有完备的故障诊断能力，又具有分布式的自适应性的体系结构，是一个值得深入研究的问题。基于此出发点，本文以烟草机械设备故障诊断与分析系统为背景，借鉴生物免疫中的调节理论，研究了人工免疫理论在故障诊断中的应用，并结合Agent系统的相关原理，构造了基于免疫Agent的分布式智能故障诊断系统的模型，本文的研究要点如下：
1、介绍了人工免疫系统，主要包括：人工免疫系统的基本概念、人工免疫系统的基本模型、人工免疫系统的典型算法，以及人工免疫系统的应用概况。
2、研究了基于人工免疫理论的故障诊断方法，应用人工免疫系统的相关理论对故障诊断领域中的诊断流程进行深入分析，以非线性系统为分析工具，将诊断步骤划分成按序的计算过程，验证提出的抗体检测器的正确性，较好地解决诊断系统在面对复杂故障环境时易于漏报、误报故障的问题。
3、结合Agent和Multi-Agent的理论，提出了免疫Agent的概念，搭建了基于免疫Agent的分布式智能故障诊断系统模型，研究了系统自适应分布式的黑板通信模型和系统自适应重构机制，建立了在分布式网络环境下的智能故障诊断模型，满足了复杂多变环境下的系统诊断求解的要求，提高了故障诊断的确诊率。
故障诊断;免疫机理;人工免疫;多Agent系统
东南大学
硕士
系统分析与集成
赵林度
2007
中文
TP277;TP18
59
2007-11-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）