。1044 北京科技大学学报 第29卷 状态.仿真实验结果如图3~5.图3为由初始检测 12个不同的非己串进行的测试中，11个被正确地识 器模块产生的初始检测器向量（图中十”）及自己串 别出其故障类型，正确率为91.67%. (图中“△”)的分布情况：图4为检测器向量群体经 10 12个第2类抗原（非己串）刺激产生变异和进化之 0.8 后检测器向量（图中“十”）以及特别抗体（图中“”） 的分布情况.从图中可看出，在三个区域中，检测向 0.6 量明显地向区域中心聚集表明输入的非己串可分 生+中 0.4 为三种类型.将齿轮箱在正常工作状态下的20组 02 特征向量数据中的10组用于检测器学习训练，另 10组用作测试：齿轮箱在几种异常工作状态下的24 0.2 0.4 0.6 0.8 组特征向量数据中的12组用于检测器学习训练另 12组用作测试.训练和测试数据及测试结果见表 图4进化学习结果 1.异常检测的准确率为95.45%.异常样本来自三 Fig.4 Result of evolution learning 种不同的故障对进化学习结果形成的三个区域（如 1.0 图5)进行标记后，将其应用于故障诊断测试在对 区域2 0.8 0.84 区域3 0.6 + 0.6量*+ ++ 0.4 区域1 车+中 0.4 +, 0.2 0.2++ 02 0.4 0.6 0.8 1.0 RMS 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 图5故障区域标记 图3初始检测器分布 Fig.5 Signs of fault zones Fig 3 Distribution of initial detectors 表1训练和测试数据及结果 Table 1 Data and results of training and testing 自己串数据 非已串数据 训练数据 测试数据 训练数据 测试数据 类型 序号 序号 RMS· GLP· RMS* GLP RMS· GLP* RMS* GLP· 1 02265 0.1423 03245 0.2200 11 04524 0310 04033 03015 2 02871 0.2186 02866 0.2279 12 04401 0300 04300 03750 齿面磨损 3 02730 0.1977 02308 0.1464 13 04782 0360 05012 02804 4 02560 0.2008 02544 0.1800 14 04633 0357 06173 04159 01460 0.0567 01510 0.0680 15 05687 0898 07020 09204 6 01700 0.0797 03179 0.2077 16 07245 0987 06250 08990 轴心偏移 > 01772 0.0870 03042 0.1989 17 06333 0960 05637 09698 02874 0.2288 02580 0.3477 18 06929 0983 07406 09280 02773 0.2113 03327 0.2501 19 03100 0454 02551 04832 o 03054 0.2572 02140 0.1390 20 03440 0568 02976 06367 齿裂纹 21 03760 0670 03968 05412 22 02840 Q563 04205 05927 注：异常检测结果除自己串数据8为错误外，其他均为正确.状态.仿真实验结果如图 3 ～ 5 .图 3 为由初始检测 器模块产生的初始检测器向量(图中“ +”)及自己串 (图中“Δ”) 的分布情况;图 4 为检测器向量群体经 12 个第 2 类抗原(非己串) 刺激产生变异和进化之 后检测器向量( 图中“ +”)以及特别抗体(图中“ ＊”) 的分布情况 .从图中可看出, 在三个区域中, 检测向 量明显地向区域中心聚集, 表明输入的非己串可分 为三种类型.将齿轮箱在正常工作状态下的 20 组 特征向量数据中的 10 组用于检测器学习训练, 另 10 组用作测试;齿轮箱在几种异常工作状态下的 24 组特征向量数据中的 12 组用于检测器学习训练, 另 12 组用作测试.训练和测试数据及测试结果见表 1 .异常检测的准确率为 95.45 %.异常样本来自三 种不同的故障, 对进化学习结果形成的三个区域( 如 图 5)进行标记后, 将其应用于故障诊断测试, 在对 图 3 初始检测器分布 Fig.3 Distribution of initial detectors 12 个不同的非己串进行的测试中, 11 个被正确地识 别出其故障类型, 正确率为 91.67 %. 图 4 进化学习结果 Fig.4 Result of evolution learning 图 5 故障区域标记 Fig.5 Signs of fault zones 表 1 训练和测试数据及结果 Table 1 Data and results of training and testing 自己串数据 非已串数据 序号 训练数据 测试数据 序号 训练数据 测试数据 RMS ＊ GLP ＊ RMS ＊ GLP ＊ RMS ＊ G LP ＊ RMS ＊ GLP＊ 类型 1 0.226 5 0.142 3 0.324 5 0.220 0 11 0.452 4 0.310 0.403 3 0.301 5 2 0.287 1 0.218 6 0.286 6 0.227 9 12 0.440 1 0.300 0.430 0 0.375 0 齿面磨损 3 0.273 0 0.197 7 0.230 8 0.146 4 13 0.478 2 0.360 0.501 2 0.280 4 4 0.256 0 0.200 8 0.254 4 0.180 0 14 0.463 3 0.357 0.617 3 0.415 9 5 0.146 0 0.056 7 0.151 0 0.068 0 15 0.568 7 0.898 0.702 0 0.920 4 6 0.170 0 0.079 7 0.317 9 0.207 7 16 0.724 5 0.987 0.625 0 0.899 0 轴心偏移 7 0.177 2 0.087 0 0.304 2 0.198 9 17 0.633 3 0.960 0.563 7 0.969 8 8 0.287 4 0.228 8 0.258 0 0.347 7 18 0.692 9 0.983 0.740 6 0.928 0 9 0.277 3 0.211 3 0.332 7 0.250 1 19 0.310 0 0.454 0.255 1 0.483 2 10 0.305 4 0.257 2 0.214 0 0.139 0 20 0.344 0 0.568 0.297 6 0.636 7 齿裂纹 21 0.376 0 0.670 0.396 8 0.541 2 22 0.284 0 0.563 0.420 5 0.592 7 注:异常检测结果除自己串数据 8 为错误外,其他均为正确. · 1044 · 北 京 科 技 大 学 学 报 第 29 卷