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针对目前旋转机组故障诊断中存在的样本需求量大及诊断学习缺乏自主连续性等问题，提出了基于人工免疫原理的故障诊断方法。以状态征兆为抗原，各种故障模式下的故障检测器作为抗体，通过反向选择算法判别机组运行是否正常，利用动态规模免疫算法进化学习获得能识别抗原结构的记忆抗体。根据最大故障隶属度诊断故障类型，以旋转机组振动为诊断对象的仿真结果表明，该方法可行，且适合故障样本难以获得的小样本故障诊断。