一种新型免疫网络学习算法在故障诊断中的应用

• 作者: 张清华 李红芳 谢克明
• 来源期刊: 智能系统学报
• 学科: 工学
• 关键词: 克隆选择 故障诊断 免疫网络 无量纲指标
• 年，卷（期）: 2008,（5）
• 页码范围: 449-454
• 页数: 6页
• 分类号: TP18
• 字数: 3788字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-4785.2008.05.011

摘要

针对免疫算法对旋转机械故障进行诊断时存在多样性、去冗余方面的困难,提出了一种新型免疫网络学习算法.该算法首次在抗体初始化过程引入了抗体抑制机制,定义了邻近抗体对本抗体的抑制阈.消除了冗余的抗体,增强了抗体的多样性.另外该算法定义了新的学习速率,使得抗体向抗原的方向搜索速度更快.最后将该算法运用在旋转机械故障诊断中,试验结果表明算法能有效地对5种典型故障进行分类识别.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李红芳	茂名学院计算机与电子信息学院	6	29	3.0	5.0
5	张清华	茂名学院计算机与电子信息学院	30	164	7.0	10.0
6	谢克明	太原理工大学信息工程学院	145	1524	18.0	31.0