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基于生物免疫系统智能机理的在线学习故障诊断方法研究

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众多智能故障诊断方法都是通过离线训练和在线诊断完成的,无法适应持续动态变化的环境.在挖掘生物免疫系统智能机理的基础上,构建能描述状态空间边界形状及其动态变化规律的边界元素.借鉴图形学理论,使用具有故障类型属性的边界元素与故障样本一起训练,建立具有在线学习能力的故障诊断系统,在诊断过程中利用测试样本逐步完善故障诊断系统,提高故障诊断准确率.利用轴承故障数据对在线学习故障诊断方法进行测试,与其他故障诊断方法进行对比发现在线学习故障诊断方法在训练样本数量较少时具有很高的故障诊断准确率,适合对故障数据缺乏的设备进行的故障诊断.

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来源
《2018年全国设备监测诊断与维护学术会议暨第十六届全国设备故障诊断学术会议、第十八届全国设备监测与诊断学术会议、2018年全国设备诊断工程会议》|2018年|51-53|共3页
会议地点内蒙古包头
作者
LI Dong; 李栋; HUO Ying; 霍莹; WANG Xiaobing; 王小兵; ZHANG Hao; 张浩; CAI Siya; 蔡思雅;
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作者单位

中国机械工程学会中国振动工程学会中国设备管理协会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类 TH172;
关键词
故障诊断; 在线学习; 生物免疫系统; 智能机理;

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