《設備異常程度檢測與故障程度診斷的免疫智慧型方法研究》是依託上海大學，由張宏利擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：設備異常程度檢測與故障程度診斷的免疫智慧型方法研究
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：張宏利
- 依託單位：上海大學
中文摘要,結題摘要,
中文摘要
對於設備異常檢測與故障診斷，目前存在一些突出問題：狀態檢測理論不成熟，異常程度合理刻畫方法缺乏；故障診斷方法研究眾多，但故障程度研究滯後; 故障診斷方法缺乏線上快速診斷能力; 檢測與診斷未進行有效融合，缺乏對設備進行適時維修的判定機制。因此，本項目擬借鑑生物學的免疫智慧型機理，通過對設備大量檢測數據的融合，探索設備異常程度檢測及故障程度診斷的有效方法，並最終實現設備異常程度檢測與故障程度診斷的一體化。重點解決四個方面的理論問題：(1) 如何從設備的大量正常運行數據中訓練出能夠檢測設備不同異常程度等級的異常程度檢測器；(2) 如何利用有限的故障程度樣本生成能夠檢測設備不同故障程度等級的故障程度識別器；(3) 如何根據異常程度檢測器的檢測結果快速激活對應的故障程度識別器，實現設備快速故障診斷；(4) 如何將異常程度檢測器與故障程度識別器相融合，提高故障診斷精度，並實現對設備維修時機的判斷。
結題摘要
當前設備異常檢測及故障診斷中存在有狀態檢測理論不成熟、異常程度合理刻畫方法缺乏、故障診斷方法缺乏線上快速診斷能力、檢測與診斷未進行有效融合等問題。為此本項目借鑑生物免疫系統的相關機理對上述幾個方面問題進行了深入研究，並取得了多項重要研究成果：（1）為了描述設備的自己空間和非己空間，提出了多種描述設備異常及異常程度的T細胞狀態檢測器的構造及實現方法，以此構成了設備狀態空間劃分及故障程度檢測的理論體系。（2）借鑑生物免疫系統B細胞特異性免疫機理，提出了能夠利用有限故障樣本檢測不同故障及故障程度等級的尺度自適應陽性選擇算法及尺度自適應B細胞的概念，減少計算複雜度的同時，提高了故障診斷準確率。（3）藉助生物免疫系統的多層免疫機理，提出了單故障非己勢場檢測器，其中涉及T細胞狀態測器與B細胞故障識別器聯合作用下的線上早期故障預示理論，實現了設備的快速故障診斷。（4）通過對生物免疫系統疫苗機理及線上進化學習機理的深入抽象，提出了能夠檢測設備異常及故障，並能夠實現小樣本線上學習的自適應超環檢測器，實現了設備線上異常檢測與故障診斷的融合。以上研究成果為實現複雜機械設備的線上異常檢測及自主故障診斷提供了重要的科學依據，具有潛在的套用前景。
