【摘 要】
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针对现有树突状细胞算法(dendritic cell algorithm,DCA)在不同类型设备的故障检测中严重依赖人工经验定义输入信号,缺乏适应性和完备性,提出了一种基于数值微分的树突状细胞
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.61170306,No.61877045),国家863高技术研究发展计划(No.2012AA09A410),深圳市科技计划(No.JCYJ20170412151159461).
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针对现有树突状细胞算法(dendritic cell algorithm,DCA)在不同类型设备的故障检测中严重依赖人工经验定义输入信号,缺乏适应性和完备性,提出了一种基于数值微分的树突状细胞故障检测模型 NDDC FD.首先,引入变化是系统危险发生的征兆和外在表现的思想,提出了一种基于变化危险感知的信号自适应提取方法,采用数值微分描述数据的变化,再从变化中提取输入信号.其次,原 DC模型中异常抗原的评价方式对突变性故障能有效检测,却无法及时发现渐变性故障,提出了采用 T细胞浓度作为故障评价指标.最后,在
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