基于MATLAB的人工免疫算法故障检测平台

资 源 简 介

本项目结合MATLAB与C#技术，利用MATLAB实现人工免疫算法的建模与特征提取，C#负责设备数据采集与交互展示，可对工业设备运行状态实时监测，精准识别异常并预警潜在故障，提升设备运维智能化水平。

详 情 说 明

基于MATLAB与C#混合平台的人工免疫故障检测系统

项目介绍

本项目是一个面向工业设备故障检测的智能诊断系统，结合人工免疫算法的智能识别优势与混合平台的工程实用性。系统采用MATLAB与C#协同架构：MATLAB负责核心免疫算法（阴性选择、克隆选择）的模型训练与特征提取，提供高精度计算能力；C#构建上层应用，实现多线程数据采集、友好人机交互及实时诊断结果可视化。该系统能够对工业设备运行中的温度、振动、电压等多维度传感器数据进行分析，实时监测设备健康状态，快速识别异常模式，并及时预警潜在故障，为工业设备预防性维护提供有力支持。

功能特性

• 智能故障检测：基于人工免疫算法（阴性选择/克隆选择）构建检测模型，对设备时序数据进行异常模式识别。
• 混合平台协同：利用MATLAB强大的数值计算能力进行模型训练与特征提取，通过C#实现高效数据采集与系统交互。
• 多源数据输入：支持CSV格式的传感器时序数据、.mat格式的正常状态基准数据集以及XML格式的故障特征阈值配置文件。
• 实时监测与预警：系统可实时显示设备状态，并通过折线图、热力图等进行可视化展示，异常时自动生成预警日志。
• 多线程数据采集：C#端采用多线程技术，确保数据采集的高效性与系统响应的实时性。
• 详细诊断报告：输出包含异常评分、故障类型、置信度等信息的诊断报告，辅助工程师进行决策。

使用方法

1. 数据准备：

- 将设备正常状态下的历史数据整理为.mat格式的基准数据集。 - 配置故障特征阈值文件（XML格式），定义各监测参数的正常范围与异常阈值。 - 确保实时采集或待分析的传感器数据为规范的CSV格式。

1. 模型训练（MATLAB端）：

- 启动MATLAB，设置当前路径为项目MATLAB部分所在目录。 - 运行主脚本，系统将加载基准数据集，执行人工免疫算法进行探测器生成与模型训练。

1. 系统运行（C#端）：

- 在Visual Studio中打开C#项目解决方案，完成MATLAB运行时环境的配置。 - 编译并运行程序，系统主界面将启动。 - 在界面中配置数据源路径（CSV文件或实时数据流）及相关参数。 - 启动监测，系统将开始数据采集、调用MATLAB算法进行实时分析，并展示诊断结果与可视化图表。

1. 结果查看：

- 在C#应用界面实时查看设备状态图表和异常预警信息。 - 诊断结束后，在指定输出目录查看生成的故障诊断报告（文本格式）和预警日志文件。

系统要求

• 软件环境：

- MATLAB R2018b或更高版本（需安装MATLAB Compiler SDK）。 - .NET Framework 4.7.2 或更高版本。 - Visual Studio 2019 或更高版本（用于C#项目编译与开发）。

• 硬件环境：

- 处理器：Intel Core i5 或同等性能及以上。 - 内存：8GB RAM（推荐16GB或以上，用于处理大规模数据）。 - 硬盘空间：至少1GB可用空间。

文件说明

本项目的MATLAB主入口文件封装了系统的核心计算流程，其主要功能包括：初始化算法参数与数据路径，加载并预处理设备正常状态基准数据以构建自我集合，运用阴性选择算法生成可用于异常检测的有效探测器集合，同时提供基于克隆选择算法的优化模块以提升探测器性能。此外，该文件还负责对接实时输入数据，执行故障特征匹配与异常评分计算，并最终将诊断结果进行结构化输出，为C#平台提供算法支持。