刘树林;丛蕊;冷建成;王金东;孟庆武;

• 1:大庆石油学院机械科学与工程学院

• 2:大庆石油学院机械科学与工程学院

• 3:大庆石油学院机械科学与工程学院

• 4:大庆石油学院机械科学与工程学院

摘要(Abstract)：

旋转机械设备工作机理复杂,故障样本缺乏,难以应用传统的方法对其进行有效的异常状态检测.结合小波包分析技术及人工免疫系统理论,构造了小波包特征免疫检测器,给出了小波包特征免疫检测器的产生算法、异常状态检测方法.小波包特征免疫检测器是在对正常样本学习的基础上产生的,不需要设备运行的故障数据,适合对故障数据缺乏的设备进行有效的异常状态检测.活塞压缩机气阀的异常状态检测结果表明,小波包特征免疫检测器检测效果良好、准确率高.

关键词(KeyWords)：小波包;免疫;检测器;反面选择算法;状态检测

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation):国家自然科学基金资助项目(50475183);;

黑龙江省教育厅科学技术研究项目(10541010)

作者(Author):刘树林;丛蕊;冷建成;王金东;孟庆武;

Email:

参考文献(References)：

• [1]丁永生,任立红.人工免疫系统:理论与应用[J].模式识别与人工智能,2000,13(1):52-59.

• [2]Forrest S,Perelson A,Allen L.Self-nonself discrimination in a computer[A].Proceedings of the IEEE Symposium on Research inSecurity and Privacy[C].USA:IEEE Press,1994.202-212.

• [3]Dasgupta D,Forrest S.Artificial immune system in industrial applications[A].Proceedings of the Second International Conference onIntelligent Processing and Manufacturing Materials[C].USA:IEEE Press,1999.257-267.

• [4]Gonzalez F,Dasgupta D.Neuroimmune and self-organizing map approach to detection:a comparison[A].Proceedings of the 1st In-ternational Conference on Artificial Immune System[[C].New York:Springer-Verlag Publisher,2002.9-10.

• [5]Dasgupta,D,Krishnakumar K,Wong D.Negative selection algorithm for aircraft fault detection[A].Proceedings of the 3rd Interna-tional Conference on Artificial Immune System[C].New York:Springer-Verlag Publisher,2004.13-16.

• [6]董永贵,孙照焱,贾惠波.振动信号异常值的免疫机制检测算法[J].清华大学学报,2004,44(5):625-628.

• [7]杨江云,李蓓智,杨建国,等.人工免疫机理在故障诊断中的应用[J].东华大学学报,2004,30(1):41-44.

• [8]李蓓智,杨建国,杨江云,等.基于自我-非我识别机理的状态监测与故障诊断[J].上海工程技术大学学报,2004,18(1):24-27.

• [9]刘树林,黄文虎,夏松波,等.基于免疫机理的往复压缩机气阀故障检测方法[J].机械工程学报,2004,40(7):156-160.

• [10]杜海峰,王孙安.基于ART———人工免疫网络的多级压缩机故障诊断[J].机械工程学报,2002,38(4):88-90.

• [11]刘树林,张嘉钟,徐敏强,等.基于小波包与神经网络的往复压缩机故障诊断方法[J].石油矿场机械,2002,31(5):1-3.