一种复杂机电系统服役模式自动识别方法

摘要

本发明公开了一种复杂机电系统服役模式自动识别方法，采用无监督聚类和多目标优化相结合的方法建立基于人工免疫算法的初始抗体库，计算抗体亲和度阈值，建立初始模式识别模型；利用人工免疫算法对测试数据集进行离群点检测，确定免疫反应类型，确定模式识别结果；基于增量学习，分别对连续离群点和抗体二次免疫进行计数，从而实现对模式识别抗体库的增加新抗体、删除无用抗体和修订已有抗体的操作，实现模式识别模型自动更新，本发明在数据识别和自动、自适应模型更新方面具有特殊优势，可以灵活有效地应用于复杂机电系统的服役模式识别，此外，本发明为复杂机电系统以及其他工程应用中的数据挖掘，模式发现，故障检测和状态预测提供了基础。