免疫神经网络在故障检测中的应用：一种新型方法

"本文介绍了一种利用免疫神经网络进行故障检测的方法，主要涉及径向基函数（RBF）神经网络，系统辨识，残差过滤和故障报警浓度等关键技术。这种方法提高了RBF网络的泛化能力，并能有效地识别和定位并联机器人中的驱动器和传感器故障，具有良好的抗噪声性能。" 正文: 该研究提出了一种创新的故障检测策略，它融合了免疫理论和神经网络，特别是基于径向基函数（RBF）的神经网络。RBF神经网络因其快速学习能力和非线性映射能力而在故障检测领域有广泛应用。在这个方法中，系统辨识是首要步骤，它依赖于免疫RBF神经网络。免疫RBF神经网络利用了生物免疫系统的原理，如抗体生成和克隆选择，来模拟网络的学习和适应过程。 在系统辨识阶段，免疫RBF神经网络被训练以建立一个模型，该模型能够准确地预测系统的正常行为。这个模型的输出与系统的实际输出进行在线比较，产生的差异即为残差。这些残差是检测潜在故障的关键信号，因为它们反映了系统模型与实际行为之间的不匹配。 为了增强RBF网络的泛化能力，研究者在克隆选择算法的亲和力函数中引入了泛化能力干扰因子。这有助于网络在处理未见过的数据时保持稳定性和准确性，防止过拟合，从而提高对未知故障模式的识别能力。 接下来，残差过滤和故障报警浓度是故障检测的核心部分。通过过滤掉非故障引起的噪声和异常波动，只对由故障导致的显著残差进行响应，这样可以提高故障检测的灵敏度和特异性。故障报警浓度的概念引入是为了更好地判断是否真正发生了故障，它能够量化残差的集中程度，当浓度超过某一阈值时，即可触发故障报警。 在实际应用中，这种方法在并联机器人的故障检测上得到了验证。并联机器人因其复杂性和高精度要求，其驱动器和传感器的故障检测是一项挑战。实验结果表明，提出的免疫神经网络方法能够有效地检测驱动器和传感器的故障，同时具备良好的噪声抑制能力，这意味着即使在存在噪声的环境中，也能准确地识别出故障。 这种基于免疫神经网络的故障检测方法结合了生物免疫系统和神经网络的优势，通过改进的RBF网络和精巧的残差处理策略，提升了故障检测的效率和精度，对于复杂系统的故障诊断具有重要的理论价值和实践意义。