设备异常检测与故障诊断快速融合方法：基于免疫机理的研究

"该研究提出了一种基于免疫机理的设备异常度检测与故障诊断快速融合方法，旨在解决设备异常检测与故障诊断相分离的问题。研究利用数据场理论对设备状态空间进行划分，并在此基础上设计了单故障非己势场检测器(SFNPF-detectors)以实现快速融合诊断。通过凯斯西储大学轴承标准数据集的实例验证了该方法的合理性，并通过故障隶属度曲线证明其有效性。该方法对于提高设备的可靠性、安全性以及实现早期故障预警和快速诊断具有重要意义。" 在设备健康管理领域，异常检测和故障诊断是两个关键环节。传统方法通常将两者分开处理，但这样做可能导致信息的丢失和诊断效率的降低。为此，本研究引入数据势场理论，这是一种描述物体间相互作用的数学模型，用于分析设备状态空间的分布。通过对设备状态空间进行精确划分，可以更好地理解和捕捉设备的异常行为。 异常度是评估设备健康状况的关键指标，它反映了设备偏离正常状态的程度。研究中提出的单故障非己势场检测器(SFNPF-detectors)是一种创新的检测工具，它结合了异常度检测和故障诊断的特性，能够在短时间内对设备的异常程度和故障类型进行综合判断。SFNPF-detectors能够快速响应设备状态的变化，有效地识别单个故障源，从而提高了诊断速度和准确性。 为了验证这一融合诊断方法的有效性，研究者使用了凯斯西储大学公开的轴承标准数据集。通过对这些实际振动信号的分析，结果表明SFNPF-detectors能准确地检测到设备的异常并进行合理诊断，证明了这种方法在实际应用中的可行性。 此外，通过绘制故障隶属度曲线，可以直观地展示设备从正常状态到故障状态的演变过程，进一步证实了融合诊断方法在判断设备运行状态和故障程度方面的优势。这种曲线有助于更深入地理解设备的运行状态，为设备的预防性维护和适时维修提供决策支持。 这项研究提出的基于免疫机理的快速融合诊断方法，为设备健康管理提供了一种新的、高效的解决方案，对于提升设备的运行效率、减少意外停机时间和维护成本具有显著价值。同时，该方法的理论基础和实践应用也为未来相关领域的研究提供了新的思路。