MATLAB实现基于克隆选择免疫算法的系统故障诊断工具

资 源 简 介

该项目采用克隆选择机制的免疫算法，模拟生物免疫自适应过程，构建抗体-抗原相互作用模型，可自动识别设备运行异常模式，实现高效故障诊断，核心功能包括自适应抗体生成与动态优化。

详 情 说 明

基于克隆选择免疫算法的系统故障诊断与分析工具

项目介绍

本项目实现了一种基于克隆选择机制的免疫算法，用于模拟生物免疫系统的自适应识别与响应过程。通过建立抗体-抗原相互作用模型，系统能够自动识别设备运行状态中的异常模式，实现高效的自动化故障诊断。该工具适用于工业设备、机械系统等复杂工程的健康状态监测与早期故障预警场景。

功能特性

• 自适应抗体种群生成：根据输入数据特征自动初始化抗体种群，确保多样性与代表性
• 抗体克隆与变异优化：采用克隆选择机制，对高亲和度抗体进行克隆扩增并引入智能变异
• 抗原识别匹配度计算：通过亲和度函数精确计算设备状态数据与故障模式的匹配程度
• 故障类型分类决策：基于免疫响应强度实现多类别故障的自动识别与分类
• 可视化分析输出：提供种群进化轨迹、故障匹配热力图等多种可视化分析图表

使用方法

数据准备

准备设备运行参数矩阵（n×m维数值矩阵，n为样本数，m为特征维度）和故障特征模板库（包含已知故障模式的特征向量）

参数配置

设置算法超参数包括种群规模、克隆倍数、变异概率等运行参数

执行诊断

运行主程序，系统将自动完成抗体种群优化和故障识别过程

结果获取

获取故障诊断报告（含故障类型识别结果和置信度评分）、抗体进化轨迹图、故障匹配热力图及算法性能指标统计

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 至少4GB内存（推荐8GB以上）
• 支持矩阵运算和图形绘制的标准MATLAB环境

文件说明

主程序文件整合了算法的完整工作流程，实现了从数据加载、参数初始化到抗体种群演化优化的全过程控制。具体包含设备运行数据的预处理与标准化、抗体种群的生成与初始化、基于亲和度计算的克隆选择操作、抗体群体的高频变异与优选、故障模式的匹配识别计算以及诊断结果的可视化输出等核心功能模块。该文件作为算法的主要执行入口，协调各功能组件按序运行并最终生成完整的故障分析报告。