典型文献
基于生物免疫机理的连续学习故障诊断方法
文献摘要：
智能故障诊断方法是保障机械设备安全可靠运行的重要手段,然而,现有智能故障诊断方法缺乏连续学习能力,诊断时无法有效识别未参与训练的故障类型.在生物免疫系统智能机理的启发下,提出一种连续学习故障诊断方法.此方法使用k近邻策略优化诊断过程提升运行速度;通过不断对诊断数据的学习,实时培养和更新记忆细胞;利用新类型记忆细胞阈值识别未参与训练的故障类型,并培养新类型记忆细胞;利用新记忆细胞阈值更新已知类型记忆细胞,用于提升故障诊断性能.在一定条件下,此方法退化为普通的监督学习故障诊断方法.利用20个标准数据集和凯斯西储大学轴承故障数据集对此方法进行了评估,实验结果表明此故障诊断方法具有良好的故障诊断性能.
文献关键词：
故障诊断;生物免疫机理;连续学习;机器学习
中图分类号：
作者姓名：
李栋;龚兰兰;刘树林;孙欣;雷勇
作者机构：
常州大学石油工程学院,江苏常州213164;上海大学机电工程与自动化学院,上海200444;渤海船舶重工有限责任公司,辽宁葫芦岛125004
文献出处：
引用格式：
[1]李栋;龚兰兰;刘树林;孙欣;雷勇-.基于生物免疫机理的连续学习故障诊断方法)[J].常州大学学报（自然科学版）,2022(06):54-62
A类：
生物免疫机理
B类：
连续学习,故障诊断方法,智能故障诊断,机械设备,设备安全,可靠运行,故障类型,免疫系统,智能机,发下,近邻,策略优化,诊断过程,运行速度,新类型,阈值更新,知类,诊断性,监督学习,标准数据集,凯斯,轴承故障,故障数据
AB值：
0.292325
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