MATLAB免疫算法故障诊断仿真系统

资 源 简 介

本项目采用MATLAB实现的免疫算法，模拟生物免疫机制的抗原识别与抗体生成过程，构建高精度复杂系统故障诊断模型，可有效检测单一及复合故障，提升诊断鲁棒性。

详 情 说 明

基于免疫算法的高精度复杂系统故障诊断仿真系统

项目介绍

本项目采用免疫算法模拟生物免疫系统的识别与记忆机制，实现了一套高精度的复杂系统故障诊断仿真系统。系统通过模拟抗原识别、抗体生成、免疫记忆等生物过程，建立了故障模式与系统异常信号之间的精确映射关系。特别适用于非线性、时变系统的故障诊断场景，能够有效识别单一故障和复合故障模式，并具备在线学习和适应新故障类型的能力。

功能特性

• 免疫算法核心机制：采用克隆选择、亲和度计算、记忆细胞更新等优化机制
• 多模态故障识别：能够同时识别单一故障和复合故障模式
• 自适应学习能力：具备在线学习功能，可自适应学习新的故障类型
• 动态阈值调整：采用动态阈值自适应调整技术，提高诊断准确性
• 全面诊断输出：提供故障类型识别、置信度评估、严重程度分析等功能
• 性能监控：实时监控诊断算法性能指标（准确率、召回率、F1分数）

使用方法

数据输入要求

1. 系统运行参数：传感器读数、设备状态参数等时间序列数据
2. 故障特征库：已知故障类型的特征向量集合初始化数据
3. 算法参数配置：种群规模、迭代次数、变异率等算法参数
4. 实时监测数据：用于在线诊断模式的实时数据流

输出结果

1. 故障诊断报告：包含故障类型、置信度、发生时间等详细信息
2. 严重程度评估：故障严重程度评估矩阵
3. 健康状态分析：系统健康状态趋势分析图表
4. 新故障发现：新发现故障模式的特征描述及存储建议
5. 性能评估：诊断算法性能指标报告

系统要求

• MATLAB R2018a 或更高版本
• 至少 8GB 内存（推荐 16GB 以上）
• 支持矩阵运算的处理器
• 500MB 以上可用磁盘空间

文件说明

main.m 文件作为系统的主入口点，实现了完整的故障诊断流程控制功能。该文件负责协调整个系统的运行，包含算法参数初始化、数据预处理、免疫算法核心执行、故障模式识别与分类、诊断结果生成与输出等关键环节。同时集成了实时数据流处理机制，支持在线诊断模式的动态切换，并具备算法性能监控与优化建议的输出能力。