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第1章 绪论1

1.1 人工免疫系统的研究进展1

1.2 故障诊断方法评价4

1.3 基于免疫理论的故障诊断方法研究现状7

1.3.1 人工免疫网络在故障诊断中的应用7

1.3.2 人工免疫算法在故障诊断中的应用8

1.3.3 包含固有免疫性的人工免疫系统应用9

1.4 主要研究内容和研究意义11

1.5 小结13

第2章 免疫背景14

2.1 生物免疫概述14

2.1.1 免疫系统的几个概念15

2.1.2 免疫系统的功能17

2.2 生物免疫多层防御机制18

2.2.1 固有免疫系统19

2.2.2 适应性免疫系统21

2.2.3 固有免疫与适应性免疫的关系22

2.3 生物免疫机理23

2.3.1 免疫细胞的相互作用及其活化信号23

2.3.2 初次响应和二次响应25

2.3.3 免疫系统的信息处理特性28

2.4 人工免疫系统概述29

2.4.1 人工免疫系统研究内容和范围29

2.4.2 基于免疫的计算智能30

2.4.3 人工免疫系统的工程应用31

2.5 人工免疫系统的结构33

2.5.1 工程免疫系统结构33

2.5.2 人工免疫系统的概念结构34

2.5.3 包含固有免疫性的人工免疫系统模型35

2.6 免疫算法及模型36

2.6.1 否定选择算法分析36

2.6.2 克隆选择算法39

2.6.3 aiNet免疫网络模型42

2.6.4 树突状细胞算法48

2.7 小结51

第3章 面向故障诊断的分层免疫模型53

3.1 引言53

3.2 分层免疫模型结构55

3.3 故障诊断问题定义58

3.4 异常追踪检测层59

3.4.1 子空间追踪的信号压缩60

3.4.2 变化点检测61

3.4.3 时间序列符号化61

3.4.4 输入输出信号62

3.4.5 动态迁移阈值62

3.5 双重免疫故障诊断层63

3.5.1 故障知识库63

3.5.2 已知故障类型诊断65

3.5.3 双重免疫学习机制67

3.5.4 仿真实例70

3.6 动态克隆选择学习机制74

3.6.1 成熟检测器的克隆扩增74

3.6.2 分级记忆检测器76

3.7 故障传播诊断层77

3.7.1 故障传播模型78

3.7.2 基于故障传播模型的诊断过程79

3.8 小结80

第4章 基于时间序列树突状细胞算法的异常检测方法81

4.1 引言81

4.2 树突状细胞的免疫功能83

4.2.1 树突状细胞83

4.2.2 树突状细胞的抗原处理与提呈功能84

4.2.3 树突状细胞与免疫激活和耐受85

4.2.4 树突状细胞的三种状态及激活信号86

4.2.5 树突状细胞特征提取89

4.3 树突状细胞算法90

4.3.1 危险理论90

4.3.2 树突状细胞算法原理与定义92

4.3.3 树突状细胞算法描述93

4.4 一种动态迁移阈值树突状细胞算法95

4.4.1 相关定义96

4.4.2 算法改进策略97

4.4.3 改进树突状细胞算法描述97

4.4.4 算法有效性验证99

4.5 面向异常检测的时间序列树突状细胞算法104

4.5.1 基于树突状细胞算法的异常检测框架105

4.5.2 子空间追踪的信号压缩方法106

4.5.3 变化点检测的抗原定义108

4.5.4 抗原时间序列符号化109

4.5.5 输入输出信号关联关系110

4.5.6 上下文评估111

4.5.7 实验及仿真112

4.6 小结117

第5章 用于故障诊断的体液免疫双重学习机制118

5.1 机器学习概述118

5.2 体液免疫的学习与记忆120

5.2.1 体液免疫120

5.2.2 免疫学习和记忆122

5.3 基于体液免疫的双重学习机制123

5.3.1 体液免疫学习模型124

5.3.2 记忆细胞库生成126

5.3.3 故障检测阶段129

5.3.4 抗原学习过程130

5.4 检测效率的比较136

5.5 小结140

第6章 基于克隆扩增和分级记忆策略的免疫算法141

6.1 动态克隆选择算法142

6.1.1 动态克隆选择算法的运行机制142

6.1.2 动态克隆选择算法存在的问题144

6.2 基于克隆扩增策略的免疫算法145

6.2.1 克隆扩增策略145

6.2.2 基于克隆扩增策略的免疫算法设计148

6.2.3 基于克隆扩增策略的免疫算法分析151

6.2.4 实验及分析152

6.3 基于分级记忆策略的免疫算法154

6.3.1 免疫记忆机理155

6.3.2 基于分级记忆策略的免疫算法设计156

6.3.3 基于分级记忆策略的免疫算法分析161

6.3.4 实验及分析162

6.4 基于扩增和记忆策略的故障诊断模型164

6.4.1 数据处理与特征分析166

6.4.2 故障检测与学习168

6.5 小结170

第7章 基于免疫网络的故障传播模型171

7.1 引言171

7.1.1 问题的提出171

7.1.2 解决思路173

7.2 现有故障传播模型的描述方法173

7.3 免疫网络模型176

7.3.1 独特型网络和免疫调节176

7.3.2 通用免疫网络模型178

7.4 基于免疫网络的故障传播模型181

7.4.1 B细胞网络与故障传播的关系181

7.4.2 基于免疫网络的故障传播模型描述182

7.4.3 基于传播模型的故障诊断184

7.4.4 算法描述189

7.4.5 故障传播模型举例190

7.5 小结193

第8章 免疫诊断模型在电机故障诊断中的应用194

8.1 异步电动机故障机理分析194

8.1.1 转子绕组故障195

8.1.2 定子绕组故障195

8.1.3 电机轴承故障196

8.2 信号采集及故障特征分析196

8.2.1 特征数据提取197

8.2.2 特征数据归一化200

8.3 基于免疫模型的故障诊断实验200

8.3.1 训练阶段201

8.3.2 故障诊断阶段203

8.3.3 连续学习阶段208

8.4 实验结果分析214

8.5 小结215

第9章 总结与展望216

9.1 主要研究工作总结216

9.2 主要创新点216

9.3 研究展望218

参考文献219