反面选择算法结合神经网络的故障诊断技术

"反面选择算法与神经网络相结合的故障诊断方法在2005年由刘树林等人提出，旨在解决传统神经网络故障诊断方法对新故障类型误诊率高的问题。这种方法结合了反面选择算法，能有效处理已知和未知故障的诊断，通过实例展示了在往复压缩机气阀故障诊断中的应用。" 正文: 反面选择算法是受生物免疫系统启发的一种故障诊断策略，其核心思想是基于“自我-非自我”识别机制。在该算法中，自己空间S代表正常状态，而非己空间NS则包含异常或未知状态。通过创建只与非己空间匹配的检测器集D，当检测器与自己空间匹配时，意味着出现了异常状态。这种算法能够有效地识别出未在训练集中出现的新故障类型。 在神经网络故障诊断中，传统的模型通常仅对训练过的故障类型表现良好，对新出现的故障类型往往无法准确诊断，导致误诊率较高。将反面选择算法与神经网络相结合，可以生成未知故障样本，提高神经网络对未知故障的识别能力。具体实现中，可以通过小波包分解技术提取机械设备振动信号的特征，构建多维特征向量。这些特征向量构成了设备的元故障特征空间和各种特定故障特征空间。 以往复压缩机气阀的故障为例，通过4层小波包分解得到16维特征向量，进一步形成特征空间S。然后，以小波包特征点为中心，设定阈值r建立超球，覆盖的区域即为特征空间S。非己空间NS的检测器中心被视为未知故障样本。通过反面选择算法，随机生成检测器并检查其是否与S匹配，不匹配的检测器中心即为新的故障样本，从而丰富了神经网络的训练数据。 这种结合反面选择算法的神经网络故障诊断方法在实际应用中，如往复压缩机气阀的故障诊断案例中，证明了其有效性。它降低了对新故障类型的误诊率，提高了诊断的准确性，为机械设备的健康管理和维护提供了有力工具。此方法不仅适用于石油化工领域的设备故障诊断，还可能推广到其他领域，如电力、航空等，对提高工业设备的可靠性和安全性有着重要的理论与实践意义。