《表5 部分数据样本及量化举例》

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《改进免疫遗传算法的篦冷机二次风温故障诊断》

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根据文献[18]选择了7个相关程度较高的篦冷机工艺参数:篦速（V）、二室篦下压力（Ps）、二室风机转速（R）、二次风温度（Ts）、生料入窑量（M）、三次风温度（Tt）和窑头负压（Ph），利用IIGA算法对量化的数据进行训练得到篦冷机故障诊断结构.其中二次风温等工艺参数采集的现场数据及对应量化处理值如表5所示（由于篇幅限制，仅列举5组），对应状态如表6所示，其中表5–6括号中的数字1，2，3是实际数据量化的变量，实际含义为:1表示测量值处于正常范围内；2表示测量值低于正常范围；3表示测量值高于正常范围.以1000组数据为例，利用IIGA算法训练得到的故障诊断结构如图11所示，利用HC，GA训练得到的结构分别如图12–13所示.