人工免疫算法人工神经网络基于轴承的模式识别 故障诊断

资 源 简 介

人工免疫算法人工神经网络基于轴承的模式识别 故障诊断

详 情 说 明

人工免疫算法与人工神经网络在轴承故障诊断中的应用

轴承作为机械设备中的关键部件，其健康状态直接影响设备的运行效率与安全性。传统的故障诊断方法往往依赖于专家经验和信号处理技术，而随着人工智能技术的发展，人工免疫算法（AIA）和人工神经网络（ANN）在轴承故障模式识别中展现出了强大的潜力。

人工免疫算法的核心思想是模拟生物免疫系统的自我学习与记忆能力，通过生成抗体来识别和消除异常模式。在轴承故障诊断中，AIA可以用于特征选择或优化分类模型参数，提高故障识别的准确性。

人工神经网络则通过模拟人脑神经元连接的方式，构建多层网络结构进行非线性模式识别。对于轴承振动信号，ANN能够自动提取特征并进行分类，尤其是结合深度学习模型（如卷积神经网络）时，可以显著提升复杂故障模式的识别能力。

结合MATLAB实现时，通常的流程包括：信号预处理（去噪、归一化）、特征提取（时域、频域或时频域特征）、模型训练（AIA优化后的ANN结构）以及故障分类。这种混合方法不仅能处理高维数据，还能适应不同工况下的故障诊断需求，为工业预测性维护提供了智能化解决方案。

未来方向可探索免疫算法与深度学习的进一步融合，或结合迁移学习解决小样本数据下的诊断难题。