[发明专利]一种基于协同机制的免疫粒子群网络的机械故障诊断方法

权利要求书

1.一种基于协同机制的免疫粒子群网络的机械故障诊断方法，其特征在于：该方法是采用如下步骤实现的：

1)将传感器收集到的机械故障样本作为抗原；

2)计算抗原和免疫网络的抗体之间的亲和力；

3)根据亲和力的大小，将免疫网络的抗体群平均分为亲和力大的A子群体和亲和力小的B子群体；对亲和力大的A子群体进行低频变异和抗体重组，并对亲和力小的B子群体进行粒子群优化和抗体重组，由此得到新的抗体群；

4)对新的抗体群进行免疫网络调节，由此得到新的免疫网络；

5)循环执行步骤2)-步骤4)；当循环次数达到200次时，终止执行；

6)将传感器收集到的机械故障样本输入新的免疫网络，由此得到机械故障诊断结果。

2.根据权利要求1所述的一种基于协同机制的免疫粒子群网络的机械故障诊断方法，其特征在于：所述步骤2)中，当计算抗原和免疫网络的抗体之间的亲和力时，具体计算公式如下：

fij=11+θDij---(1);]]>

D_ij＝||A_bi-A_gj||    (2)；

式(1)-(2)中：f_ij为第j个抗原与免疫网络的第i个抗体之间的亲和力；A_gj为第j个抗原；A_bi为免疫网络的第i个抗体；θ为常数，且θ∈(0,1)；D_ij为第j个抗原与免疫网络的第i个抗体之间的距离。

3.根据权利要求1所述的一种基于协同机制的免疫粒子群网络的机械故障诊断方法，其特征在于：所述步骤3)中，

当对亲和力大的A子群体进行低频变异时，具体变异公式如下：

am*=T×am---(3);]]>

式(3)中：为A子群体的第m个变异抗体成员；a_m为A子群体的第m个原抗体成员；T为变异率，且T＝{T∈(0,1)}；

对亲和力大的A子群体进行抗体重组具体是指：用A子群体的全部变异抗体成员替换A子群体的全部原抗体成员；

当对亲和力小的B子群体进行粒子群优化时，具体优化公式如下：

x_id(t+1)＝v_id(t+1)+x_id(t)    (5)；

式(4)-(5)中：v_id(t+1)为t+1时刻B子群体的第i个抗体成员的速度；v_id(t)为t时刻B子群体的第i个抗体成员的速度；x_id(t+1)为t+1时刻B子群体的第i个抗体成员的位置；x_id(t)为t时刻B子群体的第i个抗体成员的位置；p_id(t)为B子群体的第i个抗体成员的自身最佳位置；p_gd(t)为B子群体的第i个抗体成员在所在领域内的最佳位置；ω为常数且0＜ω＜1；c₁、c₂、r₁、r₂均为常数。

对亲和力小的B子群体进行抗体重组具体是指：用B子群体的全部优化抗体成员替换B子群体的全部原抗体成员。

4.根据权利要求1所述的一种基于协同机制的免疫粒子群网络的机械故障诊断方法，其特征在于：所述步骤4)中，对新的抗体群进行免疫网络调节的具体步骤如下：

4.1)计算新的抗体群的受激程度，具体计算公式如下：

式(6)中：A_i为新的抗体群的亲和力；D_i,j为第j个抗原与第i个B细胞之间的Eucliden距离；D_i,k为第i个B细胞与第k个B细胞之间的Eucliden距离；α₁、α₂、α₃均为常数；

4.2)对受激程度低的抗体群进行变异，具体变异公式如下：

bm*=bm+σ×N(0,1)---(7);]]>

式(7)中：为变异后的抗体群的亲和力；b_m为变异前的抗体群的亲和力；N(0,1)为期望为0、方差为1的正态分布随机数；σ为变异率，且σ＝αe^-1/β；

4.3)将受激程度高的抗体群与变异后的抗体群进行组合，得到新的免疫网络；

4.4)循环执行步骤4.1)-步骤4.3)；当循环次数达到200次时，终止执行。