基于人工免疫优化神经网络的轴承故障诊断系统

资 源 简 介

本项目通过集成人工免疫算法与人工神经网络，构建了一套针对工业滚动轴承的自动化故障诊断与模式识别平台。系统首先对轴承在不同工况下采集的原始振动信号进行预处理，利用时域、频域分析及小波变换等技术提取反映设备状态的关键特征向量。针对传统人工神经网络在训练过程中易陷入局部最优解以及收敛速度慢的问题，本项目核心引入人工免疫算法中的克隆选择机制、免疫记忆和高频变异策略。通过模拟生物免疫系统的自我调节功能，对神经网络的初始权重和阈值进行全局寻优，从而获得最优的网络进化结构。该系统能够实现对轴承正常状态、内圈故障、外圈故

详 情 说 明

基于人工免疫算法优化神经网络的滚动轴承故障诊断与模式识别系统

项目介绍

本项目构建了一个集成了人工免疫算法（AIA）与人工神经网络（ANN）的自动化故障诊断平台，专门用于滚动轴承的状态监测与分类。系统针对工业生产中滚动轴承易发生的各类故障，通过模拟生物免疫系统的自我调节和选择机制，有效解决了传统神经网络在故障识别中易陷入局部最优、收敛缓慢的问题。通过提取振动信号的多维特征并优化网络初始参数，实现了对轴承运行状态的精准识别。

系统功能特性

1. 自动化信号仿真：系统内置滚动轴承振动信号发生器，可模拟正常状态及三种典型故障（内圈、外圈、滚动体）的动力学特征。
2. 多维特征提取：集成时域、频域及模拟小波能量分布的特征工程，从原始信号中提取10维关键状态向量。
3. 智能优化机制：引入人工免疫算法的克隆选择、高频变异和免疫记忆策略，全局搜索神经网络的最优初始权重与阈值。
4. 混合训练模式：结合全局优化的人工免疫算法与局部搜索的误差反向传播（BP）算法，大幅提升分类精度和鲁棒性。
5. 综合可视化分析：提供进化曲线、收敛过程、分类结果对比及归一化混淆矩阵的实时展示。

系统要求

1. 环境需求：MATLAB R2016b 及以上版本。
2. 工具箱需求：神经网络工具箱（Neural Network Toolbox / Deep Learning Toolbox）。
3. 硬件建议：标准桌面个人电脑，建议内存 8GB 或以上。

系统实现逻辑与功能模块

#### 1. 信号仿真与样本构建 系统首先通过数学建模生成模拟工业现场的原始振动信号。采样频率设为12000Hz，针对四种状态进行建模：

• 正常状态：以50Hz正弦信号为主并叠加高斯噪声。
• 内圈故障：构建高频冲击脉冲，并结合25Hz的调制成分。
• 外圈故障：模拟周期性强冲击特征，表现为明显的衰减振荡过程。
• 滚动体故障：模拟杂乱且具有不规则周期的冲击响应。

系统为每类故障生成50组样本，确保了模式识别的数据基础。

#### 2. 状态特征提取工程 系统对原始时序信号进行深度挖掘，构建了一个10维特征向量：

• 时域特征（5项）：包含平均幅值、有效值（RMS）、峭度（反映脉冲显著性）、峰峰值以及波形因子。
• 频域特征（2项）：通过快速傅里叶变换（FFT）计算频谱，提取频谱平均值和频谱标准差。
• 小波能量特征（3项）：模拟三层小波包分解，提取低频、中频、高频段的平方能量占比。

所有特征经过归一化处理，消除了量纲影响，并按7:3的比例划分为训练集与测试集。

#### 3. 人工免疫算法（AIA）寻优逻辑 这是系统的核心优化模块，针对 [10-15-4] 结构的神经网络进行参数进化：

• 亲和度评价：将神经网络在训练集上的均方误差（MSE）的倒数定义为抗体亲和度。
• 克隆选择：选取表现优异的个体进行克隆，亲和度越高得到的克隆机会越多。
• 高频变异策略：变异强度与亲和度成反比。亲和度较低的个体通过大幅度变异进行探索，亲和度较高的个体进行微调。
• 免疫再选择：从变异后的克隆群中筛选最优个体，并引入随机生成的“新鲜抗体”补充种群，保证算法的全局搜索能力。

#### 4. 神经网络构建与精细训练 系统利用AIA算法寻优得到的最佳权重和阈值初始化神经网络。该网络包含：

• 输入层：10个节点，对应10维提取特征。
• 隐藏层：15个神经元，使用Sigmoid激活函数。
• 输出层：4个节点，对应四类状态，使用Softmax函数进行分类。

在AIA全局定位后，系统采用带梯度的BP算法进行二次训练，设定100次迭代和1e-5的误差目标，实现参数的精细微调。

#### 5. 诊断性能评估与可视化 系统通过测试集验证诊断能力，并生成四项主要图表：

• 进化曲线：展示人工免疫算法在迭代过程中训练误差的下降轨迹。
• 收敛过程图：记录BP算法微调阶段的性能指标变化。
• 分类对比图：直观对比测试集样本的实际标签与系统预测标签。
• 混淆矩阵：以热力图形式展示各类故障的识别准确率、误报率及错报趋势。

关键函数与实现细节分析

• 计算抗体亲和度函数：该内部支撑函数实现了神经网络的前向传播逻辑。它手动拆分抗体向量为权重矩阵和偏置向量，通过矩阵运算计算各层输出。其核心是利用Softmax层输出预测概率，并计算与独热编码（One-hot）目标值之间的均方误差。
• 数据标准化处理：在特征进入算法前，系统通过线性映射将所有特征值限制在[0, 1]区间，这对基于梯度和距离的算法至关重要。
• 克隆变异平衡：在迭代循环中，通过(1-affinities/max_aff)的公式动态控制变异强度，这模拟了生物免疫中针对未知病原体的快速响应机制，使得算法能在保持种群多样性的同时快速收敛。
• 分类准确率计算：系统通过提取输出层的最大概率索引来确定预测类别，并与真实标签进行逐一比对，得出系统的综合诊断准确率。