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基于MATLAB的人工免疫算法故障检测平台
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资 源 简 介
本项目结合MATLAB与C#技术，利用MATLAB实现人工免疫算法的建模与特征提取，C#负责设备数据采集与交互展示，可对工业设备运行状态实时监测，精准识别异常并预警潜在故障，提升设备运维智能化水平。
详 情 说 明
基于MATLAB与C#混合平台的人工免疫故障检测系统
项目介绍
本项目是一个面向工业设备故障检测的智能诊断系统，结合人工免疫算法的智能识别优势与混合平台的工程实用性。系统采用MATLAB与C#协同架构：MATLAB负责核心免疫算法（阴性选择、克隆选择）的模型训练与特征提取，提供高精度计算能力；C#构建上层应用，实现多线程数据采集、友好人机交互及实时诊断结果可视化。该系统能够对工业设备运行中的温度、振动、电压等多维度传感器数据进行分析，实时监测设备健康状态，快速识别异常模式，并及时预警潜在故障，为工业设备预防性维护提供有力支持。
功能特性
- 智能故障检测：基于人工免疫算法（阴性选择/克隆选择）构建检测模型，对设备时序数据进行异常模式识别。
- 混合平台协同：利用MATLAB强大的数值计算能力进行模型训练与特征提取，通过C#实现高效数据采集与系统交互。
- 多源数据输入：支持CSV格式的传感器时序数据、.mat格式的正常状态基准数据集以及XML格式的故障特征阈值配置文件。
- 实时监测与预警：系统可实时显示设备状态，并通过折线图、热力图等进行可视化展示，异常时自动生成预警日志。
- 多线程数据采集：C#端采用多线程技术，确保数据采集的高效性与系统响应的实时性。
- 详细诊断报告：输出包含异常评分、故障类型、置信度等信息的诊断报告，辅助工程师进行决策。
使用方法
- 数据准备：
.mat格式的基准数据集。
- 配置故障特征阈值文件（XML格式），定义各监测参数的正常范围与异常阈值。
- 确保实时采集或待分析的传感器数据为规范的CSV格式。- 模型训练（MATLAB端）：
- 系统运行（C#端）：
- 结果查看：
系统要求
- 软件环境：
- 硬件环境：
文件说明
本项目的MATLAB主入口文件封装了系统的核心计算流程，其主要功能包括：初始化算法参数与数据路径，加载并预处理设备正常状态基准数据以构建自我集合，运用阴性选择算法生成可用于异常检测的有效探测器集合，同时提供基于克隆选择算法的优化模块以提升探测器性能。此外，该文件还负责对接实时输入数据，执行故障特征匹配与异常评分计算，并最终将诊断结果进行结构化输出，为C#平台提供算法支持。
