基于免疫原理的水电机组故障诊断方法

【摘要】：针对目前水电机组故障诊断中存在的建模复杂、样本需求量大及诊断学习缺乏自主连续性等问题,提出了基于免疫原理的故障诊断方法。以状态征兆为抗原,各种故障模式下的故障检测器作为抗体,通过反向选择机制判别正常/异常状态,利用克隆选择原理进化学习获得能识别抗原结构的记忆抗体,根据最大故障隶属度诊断故障类型。以机组振动为诊断对象的仿真结果表明,该方法识别故障的准确率高,非常适合故障样本难以获得的小样本故障诊断。 【作者单位】： 华中科技大学水电与数字化工程学院 华中科技大学水电与数字化工程学院 华中科技大学水电与数字化工程学院 华中科技大学水电与数字化工程学院
【关键词】： 免疫原理 水电机组 故障诊断 反向选择 克隆选择
【基金】：国家自然科学基金重点项目(50539140) 国家自然科学基金项目(50579022) 高等学校博士学科点专项科研基金项目(20050487062)
【分类号】：TV734
【正文快照】： 0引言作为水电能量转换的核心设备,水轮发电机组(简称“水电机组)”能否安全、稳定运行将产生重大的经济和社会影响。目前已有各种各样的故障诊断方法用于水电机组的状态监测与故障诊断,如人工神经网络[1-2]、模糊集合[3]和专家系统[4]等。它们为解决检测机组设备存在的故障

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