智能监测
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基于人工免疫算法的故障诊断系统
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
