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针对复杂设备系统中故障诊断知识荻取困难的问题，借鉴生物体液免疫机理，提出了用于故障诊断的免疫学习模型。将检测器定义为B细胞及其所包含的若干抗体结构，采用B细胞和抗体双重学习机制概括在抗原数据中发现的模式，不但解决了因故障征兆的混叠导致故障难以辨别的问题，而且能够不断补充和完善诊断知识。实现已知故障和未知故障类型的检测与学习，使系统的诊断能力达到最优。通过异步电动机故障实验证明了该算法可以提高故障检测的效率与准确率。