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故障诊断的实质就是对产生的故障的特征进行模式识别。本文利用对故障特征比较敏感的无量纲指标结合免疫系统的阴性选择机制构建无量纲指标免疫检测器作为识别故障的检测器.首先通过免疫疫苗、免疫学习产生了能直接诊断故障的优秀检测器,然后将免疫应答与KNN(K-Nearest Neighbor)分类法的结合进行故障的辨识.最后通过试验验证了该算法产生的检测器在故障检测中的有效性。