基于免疫进化网络的发动机异响信号故障诊断.pdf

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1、机械设计与制造第7期172MachineryDesign&Manufacture2015年7月基于免疫进化网络的发动机异响信号故障诊断韩芝侠(宝鸡文理学院电子电气工程系，陕西宝鸡721016)摘要：为解决发动机异响信号低信噪比和时域波形图对故障特征表现不直观的问题，提出了一种免疫进化网络的诊断算法。以信号频谱差异作为故障的特征信息，将异响信号通过小波包分解方法构建成抗原群体，利用免疫进化网络的训练和学习，取得了较好的识别效果，实现了发动机的异响诊断。应用结果表明，该免疫神经网络具有优越的识别性能，在识别一般抗

2、原的基础上，还可以有效识别由于设备状态波动引起的特异抗原，为故障诊断提供了一种准确、有效的分析手段。关键词：免疫进化网络；发动机异响信号；识别方法；故障诊断；小波包频带分解中图分类号：TH16；TP277文献标识码：A文章编号：1001—3997(2015)07—0172～05TheFaultsDiagnosisofEngineAbnormalSoundSignalBasedonImmuneEvolutionNetworkHANZhi—xia(DepartmentofElectronandElectricit

3、yEngineering，BaojiUniversityofArtsandSciences，ShaanxiBa@721016，China)Abstract：InordertosolvethelowsignoltonoiseratioandtherepresentationoffaultfeaturebeingnotSOintuitiveintimedomainchartofengineabnormalsoundsig,~，artimmuneevolutionnetworkdiagnosisalgorithmi

4、sproposed．Withthesignalspectrumdifferenee∞thefaultcharacteristwinformation，forthisabnormalsoundsignal。throughwaveletpacketdecompositionmethodtobuildantigengroup，itestheimmuneneuralnetworktrainingandlearning．andhasachievedgoodeffect，andrealizestheengineabnor

5、malsounddiagnosis．Applicationresultsshow：theimmuneneuralnetworkhasthesuperiorrecognitionpe矿0rlnt2nce，onthebasisofgeneralantigenrecognition，alsoCanefectivelyidentifytheequipmentsratefluctuationscausedbyspecifcantigen，forfauhdiagnosisprovidesanaccurateandefec

6、tiveanalysismeans．KeyWords：ImmuneEvolutionNetwork；EngineAbnormalSoundSignal；RecognitionMethod；FaIlltDiagnosis；DecompositionofWaveletPacketFrequencyBand1引言因此，有多种免疫算法、免疫网络和免疫系统相继被提出和应用。机器的故障诊断本质上是模式识别，涉及到特征提取、学发动机和内燃机、柴油机等往复机械类似，内部多个部件相习、识别等方面内容[5-61。人工免疫系统在这

7、方面的研究目前还处互运动形成非常复杂的振动，使得其工作状态的正常与否不易判断。发动机的运行声音如同它的语言，其中包含了丰富的运行状于起步阶段，主要的研究重点还是以阴性选择为主的动态监测，而作为免疫系统重要内容的克隆选择机制应用的较少，文献[71只态信息，文献f试利用声音信号进行故障诊断，取得了一定的效果。研究结果表明，由于声音信号的低信噪比，通常会使得故障是从压缩机组的工艺i_k进行了基于免疫系统的聚类。而对于机特征成分被淹没在信号中，依靠简单的信号处理手段不能满足诊械设备来说，工艺量上反应出的故障信息非常少

8、，这将导致了其断需求。原始空间中信息的严重耦合，免疫聚类方法并没有解决这个问人工免疫系统和遗传、神经网络并称为三大智能系统。随着题。对其研究的深人，人工免疫系统展现出了其重要的认知能力，如而以克隆选择机制为基础构建的免疫进化网络具有独特的抗原识别、应答(学习)成熟、记忆获取和保持、多样性等。它同特异细胞识别功能目，将它的这种特性应用到发动机的故障诊断神经网络和遗传算法相比毫不逊色，在许多方面更具有优