基于人工免疫算法的故障诊断系统

资 源 简 介

该项目利用生物免疫系统的自清理、学习和记忆特性，构建一个能够自动识别机械设备或电子系统异常状态的智能监测模型。核心功能包括对抗原空间进行建模，将传感器采集的原始状态数据转化为包含特定故障特征的向量。系统通过负选择算法生成针对异常状态的检测器集，有效区分设备的正常运行工况与潜在故障模式。结合克隆选择算法，系统能够对具有高亲和力的抗体进行克隆、变异与进化，从而不断优化故障分类器的灵敏度与准确性。项目支持多类别故障的模式识别，如滚动轴承的点蚀、磨损及裂纹等故障识别。其核心逻辑在于模拟免疫反应中的抗体与抗原匹配过

详 情 说 明

基于人工免疫算法的故障诊断模式识别系统

本系统是一套模拟生物免疫机制设计的智能监测模型，旨在实现对工业设备运行状态的自动化识别与故障分类。系统通过模拟免疫系统区分“自我”与“非我”的逻辑，结合进化学习机制，能够精准识别正常工况及多种典型的机械故障。

项目介绍

本项目模拟了生物免疫系统对抗原的识别、学习和记忆过程。系统核心功能是将传感器采集的基础信号转化为包含统计学特征的抗原向量。通过负选择算法建立“自我”保护机制，并利用克隆选择算法对故障抗体库进行动态进化，从而实现对点蚀、磨损、裂纹等不同故障模式的智能分类。

功能特性

1. 多源信号模拟：系统内置了针对正常状态、点蚀故障（周期性脉冲）、磨损故障（基频偏离）以及裂纹故障（随机高幅冲击）的信号生成模型。
2. 统计特征提取：自动从原始时域信号中提取均方根（RMS）、峭度（Kurtosis）、峰值因子（Crest Factor）及形状因子（Shape Factor）四个维度的关键特征。
3. 双重免疫识别机制：结合了用于检测异常的负选择算法与用于精细化分类的克隆选择算法。
4. 动态进化优化：支持抗体的克隆、变异与选择，变异率随亲和力高低自动调节。
5. 直观可视化分析：提供进化收敛曲线、亲和力热力分布、诊断分类散点图及特征空间降维分布图。

系统要求

1. 软件环境：MATLAB R2016b 或更高版本。
2. 必备工具箱：Statistics and Machine Learning Toolbox（用于计算峭度及绘制分类散点图）。
3. 硬件建议：标准桌面级配置，4GB以上内存。

核心实现逻辑

系统运行流程严格遵循以下步骤：

1. 数据预处理

系统首先生成模拟传感器信号，每类状态包含50个样本，采样频率为1000Hz。提取到的特征向量经过Min-Max归一化处理，确保所有特征在0至1的尺度内，以消除量纲影响。数据按7:3的比例划分为训练集和测试集。

1. 负选择阶段（NSA）

系统利用训练集中的正常状态数据（自我空间）生成检测器集。候选检测器在特征空间内随机生成，若其与任何正常样本的欧氏距离小于预设半径，则被舍弃；否则被保留。这些检测器构成了系统的“非我”识别基础。

1. 克隆选择阶段（CSA）

系统初始化一个包含特征向量和标签的抗体种群。在每一代的进化中： - 亲和力计算：根据抗体与同类别训练样本之间的平均欧氏距离计算亲和力。 - 克隆与变异：亲和力高的抗体获得更多的克隆机会。变异幅度与亲和力成反比，即亲和力越高，局部搜索越精细；亲和力越低，探索范围越大。 - 种群更新：通过修剪低亲和力抗体并随机补充新抗体，维持抗体库的多样性，防止局部最优。

1. 模式识别预测

对于未知的测试样本，系统采用双重判定逻辑： - 首先通过负选择检测器判断是否异常：若落入检测器覆盖区域，则标记为“疑似异常”。 - 随后计算样本与抗体库中所有抗体的亲和力。 - 若负选择判定为异常，系统将优先从非正常类别的抗体中寻找亲和力最高的一项作为诊断结果；若负选择判定为正常且最高亲和力抗体也为正常类，则判定为设备健康。

关键函数与算法分析

1. 故障模拟生成算法

通过数学建模产生四种信号：正常状态为高斯白噪声；点蚀表现为固定频率的周期性脉冲；磨损表现为特定频率的正弦波叠加背景噪声；裂纹则表现为随机分布的瞬时大振幅冲击。

1. 检测器生成逻辑

采用蒙特卡洛方法在特征空间生成检测器，通过预设的半径参数控制检测器的灵敏度，从而实现对“非我”（异常状态）空间的有效覆盖。

1. 克隆选择进化过程

抗体的亲和力函数被定义为 $1/(1+Distance)$。克隆因子决定了每个优良抗体产生的副本数量，变异算子则通过正态分布随机扰动实现，从而模拟了免疫应答中的高频体细胞突变。

1. 诊断决策逻辑

利用亲和力矩阵记录每个样本与抗体库的匹配程度。通过对比预测标签与实际标签，计算诊断准确率，并综合NSA的异常预警功能，保证了诊断结果的容错性。