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1、上海大中型电机2009.No.2基于危险模式的免疫算法在电机故障诊断中的应用靳亚超,陈强(江西理工大学机电工程学院,江西赣州341000)摘要:从生物免疫学的危险模式中得到启发,提出了一种基于危险模式免疫算法的电机故障检测模型及其算法,通过对模型中危险信号的分析,进而判断是否为故障信号。实验结果表明,该方法具有较高的有效性和检测率。关键词:危险模式;人工免疫;异常检测险信号促进静息抗原提呈细胞(APCs)活化,从而提1前言[1]呈抗原,产生免疫应答。在无危险信号存在时,T半个世纪之前,McFarlanceBurnet提出生物免疫细胞对抗原产生耐受。这就打破了以往对
2、新生期耐系统具有区分“自我”与“非自我”(selfnonself,SNS)受的认识,对免疫系统区分SNS的现代免疫学基本的能力,并由此确定了传统的SNS免疫体系。而近年理论提出质疑。同时该理论对移植、肿瘤、自身免疫来Matzinger又提出了一种新型的免疫模型—危险模反应等问题做出较好的解释。目前危险模式已引起式(dangermodel)学说,认为免疫系统并不能区分国际上各界学者的广泛关注,并产生了一系列的研[3-4]SNS而只区分危险信号(dangersignal)的有无,即危究成果。危险模式演示图如图1所示。图1危险模式应答过程振动是所有设备在运行过程中普遍存
3、在的现不同程度的振动。对于各种类型和规格的电机,在象。电机和其他设备一样,在运转过程中都会发生稳定运行时,振动都有一种典型特性和一个允许限—50—2009.No.2基于危险模式的免疫算法在电机故障诊断中的应用值。当电机出现故障,其振动的振幅、形式和频谱就3危险模式算法理论定义会发生变化。引起电机振动的原因很多,产生振动的部位和振动设备或系统的状态可以使用一定的特征向量来的特征也各有特点。而基于危险模式免疫算法能有效区描述。从监控对象运行数据中提取描述其工作状态别危险信号,进而更有效认识故障性质,特供预警等。的N维归一化状态空间向量。V=(V1,V2,⋯⋯,VN)0
4、≤Vi≤1,i=1,2,⋯⋯,N。2危险理论的基本思路V称为系统状态特征向量。监控对象正常工作生物免疫系统中面对侵害能够产生免疫应答的状态下所获得的系统状态特征向量特为自己模式机制主要依赖于B淋巴细胞所分泌的可用于识别串。监控对象异常工作状态下所获得的系统状态特和响应抗原(Ag)激励的抗体(Ab)。以往认为抗体征向量特为非己模式串,简称为非己串。基于体液与抗原之间的这种识别主要基于“自我-非我”的免疫应答机制把自己串看作第一类抗原,非己串看识别模式。Matzinger在此基础上提出了危险理论。作第二类抗原。另外定义抗体如下:M其主要思想是免疫系统更关注那些由受侵害
5、组织发定义1:在M维形态空间S中,由M个N维状态出危险信号作用的危险实体,而不是那些与自身不检测归一化向量(抗体)Bi=(bi1,di2,⋯⋯,diN)(0≤Bij[2]同的异己如下图2所示。说明了这两种理论的主≤1,i=1,2,⋯⋯,M,j=1,2,⋯⋯,N)所组成的抗体集[4]要区别和关系,其中N代表“非我”集,S代表“自合记为D={B1,B2,⋯⋯,BM},成为状态检测器。我”集,且S∩N=ª,S∪N=I(全集),D代表所有危系统对外部抗原的免疫应答过程,即是系统中险个体di组成的集合,即D={di
6、i=1,2,⋯⋯,n}。的抗体集合动态进化学习过程。其中抗
7、原与抗体或抗体与抗体之间的匹配,依据它们之间的亲和力大小进行,亲和力定义如下定义2:设X=(x1,x2,⋯⋯,xN)和Y=(y1,y2,⋯⋯,yN)均为状态空间上的N维归一化向量,X[3]与Y之间的亲和力力记作:1图2自我-非我理论与危险理论aff(X,Y)=N(1)1+∑dii=1由图2可见,危险di存在于两种情况:(1)Ds=di为X与Y之间的欧几里得距离,即:D∩S={di
8、di∈D∩S};(2)DN=D∩N={di
9、di∈DN2∩N};且D=Ds∪D。这样vd
10、N。这说明并非所di=∑(xi-yy),其中1≤i≤N(2)Nii=1有的危险都来自于“非我”,
11、也可能存在于“自我”集4基于危险模式故障检测与诊断系统算法步骤当中。而在“自我-非我”模型中,却存在D=N的设定。这样就忽略了两种情况:(1)Ds存在的危险性;算法步骤如下:(2)集合N-DN无危害性。Ds的存在使得由“自我”(1)创建自己模式检测器,使用克隆优化算集定义而生成的抗体对这部分危害产生免疫耐受,而法,使检测器能够均匀分布;对N-DN的响应则会增加系统的误报率。(2)通过传感器获得传感参数,处理成归一化[1]根据文献,危险理论模型以识别危险为核向量;心,把免疫系统中负责将抗原提呈给抗体的抗原提(3)计算抗体亲和度,即式(1)。设定识别故呈细胞(APC)
12、作为接收危
