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《浙江大学》 2005年
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基于小波免疫的车辆在线检测方法及其应用技术研究

孟庆华  
【摘要】:本文依托于为国内数家知名企业研发驱动桥综合性能试验机的课题,将人工免疫系统引入到车辆在线检测中,建立了两类车辆在线检测模型,并根据两类模型的不同要求提出了两种基于小波免疫机理的车辆在线检测方法。该方法具有实时性好、检测准确率高、智能化程度高以及鲁棒性好等特点,弥补了目前几种检测方法的一些不足。本文中结合课题的需要,将该在线检测方法应用到了驱动桥在线检测中,以检测驱动桥在出厂前是否存在质量问题,把好出厂质量关。工程应用表明该套检测方法具有很高的实用性。全文共分七章,主要内容如下: 第一章首先阐述了所研究课题的选题意义。介绍了车辆检测技术国内外的发展现状。简要介绍了本文中将被应用到车辆在线检测技术中的人工免疫系统的研究、发展现状以及本论文的课题背景。最后给出了本论文的主要研究内容和章节安排。 第二章简单介绍了有关小波的一些基本知识,并给出了基于最优小波包基准则选取的基本原理;提出了一种在最优小波包基的基础上利用模极大值法进行消噪的方法。本文还给出了根据所研究信号的特征不同,利用小波(包)进行特征提取的方法,用于本文所研究的两类车辆在线检测方法中,给出了相应的算法。 第三章首先简要介绍了人体免疫系统的一些基本概念和其工作机理,并与人工神经网络进行了比较。介绍了几种重要的人工免疫系统模型,建立了一般人工免疫系统模型框架。介绍了几种重要的免疫算法,给出了一般免疫算法实现的基本步骤。分析了人工免疫系统在车辆在线检测中的应用潜力,将人工免疫系统理论引入到车辆在线检测中,建立了两类车辆在线检测问题模型,并分析了车辆在线检测中几种常见的故障现象。 第四章分析了免疫系统阴性选择机理及已有的阴性选择算法。结合车辆在线检测背景,提出了一种改进型阴性选择算法。在理论研究的基础上,以车辆上的差速器为典型的应用,使用正常差速器不同工况下的数据生成算法中的自体抗体空间,对几种不同类型故障的差速器进行检测,并与使用RBF方法得到的结果进行了比较,结果表明该匹配算法速度快、准确度较高、鲁棒性好,验证了该算法的可行性。 第五章介绍了人体抵抗病原体及发生自身免疫应答的免疫机理。提出了一种适用于故障检测诊断的疫苗算法。这套算法有效地解决了当前故障诊断方法中一些很难解决的问题,实现了边检测边学习,不断地动态调整整个检测系统。通过对典型对象——车辆差速器检测的试验及与RBF方法得到的结果进行对比,验证了
【学位授予单位】:浙江大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2005
【分类号】:U467

【参考文献】
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