基於人工免疫系統的機組故障診斷技術（簡體書）

本書介紹了將人工免疫系統應用于旋轉機械故障診斷領域的最新研究成果。全書分七章，前三章分別介紹了旋轉機械故障診斷應用研究的現狀、旋轉機械故障診斷的原理及基于人工免疫系統的故障診斷原理；四、五、六章主要介紹對陰性選擇算法的改進及利用無量綱指標生成免疫檢測器進行故障診斷；最后一章列舉了該研究成果在石化企業汽輪機一壓縮機機組上的初步應用情況。 本書可作為從事人工智能、旋轉機械故障診斷等領域應用研究的專業人員的參考書，亦可供高等院校教師、科研院所研究人員、研究生及工程技術人員學習參考。

第一章　緒論
1.1　旋轉機械故障診斷技術的研究意義
1.2　旋轉機械故障診斷主要方法及特點
1.2.1　時域分析法
1.2.2　頻域分析法
1.2.3 時頻域分析法——小波分析法及分形分析法
1.3　旋轉機械故障診斷技術新進展
1.3.1 基于人工神經網絡的故障診斷方法
1.3.2　基于模糊邏輯推理的故障診斷方法
1.3.3　基于模糊神經網絡的故障診斷方法
1.3.4　基于專家系統的故障診斷方法
1.3.5　智能融合故障診斷方法
1.3.6　基于人工免疫系統的故障診斷方法
1.4　本章小結
第二章　旋轉機械故障診斷原理
　2.1　旋轉機械故障診斷概述
2.1.1　測振傳感器
2.1.2　數據采集與處理
　2.2　振動診斷的基礎工作
　2.3　旋轉機械典型故障
　2.4　旋轉機組典型故障特征提取
　2.5　本章小結
第三章　基于人工免疫系統的故障診斷原理
3.1　人工免疫系統原理及模型
3.1.1　人工免疫系統的生物原型
3.1.2　人工免疫系統的仿生機理
3.1.3　人工免疫系統模型與算法
3.1.4　人工免疫系統的典型應用
3.2　陰性選擇算法介紹
3.2.1 陰性選擇算法
3.2.2　檢測信號處理及檢測器訓練
3.3　陰性選擇算法新的改進
3.3.1 現有陰性選擇算法存在的不足
3.3.2　新改進的陰性選擇算法
3.4　新改進的陰性選擇算法流程及仿真分析
3.4.1 新改進的陰性選擇算法流程
3.4.2 變異搜索方法1算法流程及仿真
3.4.3 變異搜索方法2算法流程及仿真
3.5　本章小結
第四章　基于免疫系統的機組ISO-2372診斷標準
4.1 ISO_2372國際診斷標準診斷原理
4.2　利用陰性選擇算法實現機組ISO_2372診斷標準
4.3　旋轉機組運行狀態監測的實際實現
4.4　本章小結
第五章　無量綱指標特征及免疫檢測器
5.1　時域分析法提取故障特征
5.2　無量綱指標特性及優點分析
5.2.1　概率密度分布函數
5.2.2　無量綱幅域診斷參數與典型信號的關系
……
第六章　基于免疫系統的機組故障診斷試驗及仿真
第七章　汽輪機-壓縮機組智能故障診斷系統設計
總結與展望
參考文獻
項目支撐