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作者：宋宏凤湖南大学

学位级别：硕士

随着无人机技术和计算机视觉技术的不断发展,以无人机为载体的目标检测和跟踪技术被广泛地应用于我们的日常生活中。例如在视频航拍中,可以用搭载目标跟踪技术的无人机对航拍目标进行自动化跟踪拍摄;在军事行动方面,也可用其来完成敌情... 详细信息

随着无人机技术和计算机视觉技术的不断发展,以无人机为载体的目标检测和跟踪技术被广泛地应用于我们的日常生活中。例如在视频航拍中,可以用搭载目标跟踪技术的无人机对航拍目标进行自动化跟踪拍摄;在军事行动方面,也可用其来完成敌情侦查、对敌打击等任务。然而,早期的无人机在实际应用中的自动化程度不高,随着无人机自动化工作需求的不断扩大,利用无人机搭载深度学习视觉平台,可以进一步实现无人机的自动化和智能化。本文开展了基于旋翼无人机的目标检测及跟踪方法研究,主要研究工作如下:首先,本文详细的总结了当前比较常用的目标检测和目标跟踪算法,包括传统的算法以及基于深度学习的目标检测及跟踪算法,本文所使用的目标检测及跟踪方法是基于卷积神经网络的深度学习方法,论文详细的介绍了深度学习的一些相关理论知识,包括卷积层、池化层、全连接层以及卷积神经网络中所使用的损失函数和梯度优化算法,为本文后续的研究提供了理论基础。其次,针对当前传统的目标检测方式已不适用于无人机高空作业及实时性的需求,本文研究了基于SSD和YOLO框架的目标检测算法,了解到基于YOLOv4的目标检测算法在兼顾了速度和精度的同时,也有利于部署到无人机搭载的机载计算机上,因此根据本文的应用背景选择YOLOv4作为本文的检测算法。然后,针对无人机高空视角拍摄的目标具有像素小的特点,本文研究了基于改进的Siam RPN单目标跟踪方法,介绍了基于孪生卷积神经网络的Siam FC和Siam RPN算法的基本原理,并利用了深层网络结构对Siam RPN算法进行了改进,通过引入深度残差裁切结构,能够有效地消除卷积操作中的填充带来的目标定位不准问题;并采用一种新型模板更新方法,使其能够适应外观变化较大的目标。通过在多个数据集上的实验对比,本文采用改进的Siam RPN算法具有较好的准确性和稳定性,并在真实场景下能够实现较为稳定的跟踪效果。最后,本文搭建了一个基于旋翼无人机实验平台,详细的介绍了旋翼无人机的软硬件组成部分,包括搭载的机载计算机、飞行控制器、图像传感器、通信模块以及所使用到的机器人操作系统(ROS)等;介绍了旋翼无人机的飞行原理及控制系统原理。

关键词：无人机目标检测目标跟踪 YOLOv4 SiamRPN

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无人机行人检测跟踪与航迹规划算法研究

无人机行人检测跟踪与航迹规划算法研究

作者：崔昊韵湖南大学

学位级别：硕士

无人机实现智能化、自主化执行任务是发展趋势,随着深度学习的发展,利用计算机视觉技术与无人机平台相结合有很大的发展空间。本文对无人机航迹规划技术和视觉感知技术从算法层面展开工作,主要从航迹规划、行人检测、多目标跟踪三个方... 详细信息

无人机实现智能化、自主化执行任务是发展趋势,随着深度学习的发展,利用计算机视觉技术与无人机平台相结合有很大的发展空间。本文对无人机航迹规划技术和视觉感知技术从算法层面展开工作,主要从航迹规划、行人检测、多目标跟踪三个方面进行研究。本文主要研究内容如下:1.提出了改进的稀疏A*航迹规划算法。从四个方面对经典A*算法进行改进:动态衡量启发函数,平衡算法速度与精度;添加最大转弯角约束条件,针对无人机飞行自由度,限制A*算法在搜索过程中的搜索方向;使用双向搜索策略,从起始点和目标点同时进行搜索,提升算法的整体速度;使用均匀B样条曲线平滑规划后的航线,减少航线拐点处的尖锐、不平滑。在Matlab仿真平台上搭建三维地图,验证了改进的稀疏A*算法的有效性。2.提出了基于Faster RCNN的行人迭代检测算法。行人检测存在环境拥挤、行人密集、相互遮挡等问题,因此本文在Faster RCNN算法的基础上使用迭代检测的方式,将前一次预测结果作为历史特征再次送入检测模型,使模型检测出新的行人目标,减少模型的漏检率。此外,从样本层次、特征层次、目标层次三个层次进行改进。利用均衡采样策略提升困难负样本的选取概率;采用BFP模块对不同层的特征图进行平均、提炼,融合深层语义信息和浅层空间信息;使用平衡损失函数增大内联值的梯度贡献,限制异常值的梯度贡献,进而平衡分类和回归损失函数。最后还使用基于DCN的注意力残差模块,发挥DCN卷积在提取不同尺度、不规则形变特征方面的优势,提升模型检测不同姿势、不同高度的行人。在数据集上训练模型并测试,验证算法有较高的精度和较强的鲁棒性。3.提出了引入KLT光流的在线多目标跟踪算法。首先针对Deep SORT算法在目标存在遮挡、当前帧检测效果不理想等情况时,卡尔曼滤波预测得到的目标框和检测框难以正确匹配问题,引入KLT光流,弥补卡尔曼滤波的不足,更有效的运用目标运动信息进行预测。此外,Deep SORT中仅使用了一个简单的外观特征提取模型,导致目标在消失多帧后再次出现时无法分配正确的ID身份,本文使用更成熟的外观特征提取模型MGN和Mobile Net-V3替换原始模型。在数据集上进行行人跟踪测试,实验验证了改进后的Deep SORT算法跟踪行人准确度更高在行人遮挡后再次出现时可以分配正确的ID身份,具有较强的跟踪性能。

关键词：无人机航迹规划行人检测 Deep SORT 多目标跟踪

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无人机视觉场景下在线多目标跟踪方法研究

无人机视觉场景下在线多目标跟踪方法研究

作者：王文峰湖南大学

学位级别：硕士

无人机技术已经在生产、生活、运输等不同领域得到了广泛应用。而无人机在线多目标跟踪算法又是无人机技术的重要组成部分之一。然而,该场景下的多目标跟踪算法研究目前仍存在许多现实问题需要被解决或改进,例如在高空中,目标尺度往往偏... 详细信息

无人机技术已经在生产、生活、运输等不同领域得到了广泛应用。而无人机在线多目标跟踪算法又是无人机技术的重要组成部分之一。然而,该场景下的多目标跟踪算法研究目前仍存在许多现实问题需要被解决或改进,例如在高空中,目标尺度往往偏小,拍摄的图像中光照变化较大,目标的遮挡和视角变化也更加频繁。本文基于上述现状,从以下几个方面对算法进行了研究:(1)提出了无人机视觉场景下的目标检测算法FOHAM。针对无人机视觉场景下目标检测算法训练数据集样本多样性和丰富性的不足,提出了混合数据增强策略。该策略将不同的数据增强方法以一种概率分布进行融合,充分利用了增广方法的多样性。实验结果显示,引入混合数据增强策略的检测模型m AP值相较于引入之前提高了2.1%。针对无人机视觉场景下目标检测算法对高空场景下小目标、遮挡严重目标和形变目标的检测精度差等问题,本文在骨干网络中引入了Visual Transformer的多尺度目标框预测模块,以提高特征的高级语义表征能力和视觉要素的关联整合能力。实验结果表明,引入Visual Transformer多尺度目标框预测模块后,检测模型的m AP值相较于之前提高了3.3%。为了提升无人机视觉场景下目标检测算法骨干网络对特征的提取和表征能力,同时算法通过在骨干网络中引入混合注意力机制CA模块。有效提升了算法捕获网络中更有效信息的能力。实验结果显示,在引入混合注意力机制后,相较于引入之前,检测模型的m AP值提高了0.9%。(2)提出了无人机视觉场景下在线多目标跟踪算法。针对无人机在线多目标跟踪算法的表观特征提取能力差等问题,本章算法通过设计Rep Eca结构作为基础模块构建多目标跟踪器的表观特征提取网络DRAE,该网络具有轻量级、高性能等特点。实验结果显示,在引入通过Rep Eca结构设计的表观特征提取网络DRAE的在线多目标跟踪算法后,与基准模型进行对比,MOTA和MOTP指标分别提升了4.03%和1.88%。(3)针对本文提出的无人机视觉场景下在线多目标跟踪算法,在真实场景下通过自主搭建的无人机硬件平台进行了部署和实验,通过使用ROS框架设计了无人机多目标跟踪软件系统,并将行人作为跟踪目标,在真实场景下进行了跟踪实验,实验结果显示,本文提出了无人机视觉场景下在线多目标跟踪算法在真实场景下也同样具备较高的精准性和鲁棒性。

关键词： YOLOv5 目标检测多目标跟踪 Visual Transformer

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基于旋翼无人机的行人检测及跟踪方法研究

基于旋翼无人机的行人检测及跟踪方法研究

作者：李欣欣湖南大学

学位级别：硕士

对深度学习的深入研究将机器视觉带入了一个新的发展平台,将两者相关成果结合后运用到实际生活中可为人类活动开展提供新思路。无人机平台上对拍摄的视频序列进行行人检测跟踪时面临的技术难点较多,且现有的检测跟踪算法关注的大多为某... 详细信息

对深度学习的深入研究将机器视觉带入了一个新的发展平台,将两者相关成果结合后运用到实际生活中可为人类活动开展提供新思路。无人机平台上对拍摄的视频序列进行行人检测跟踪时面临的技术难点较多,且现有的检测跟踪算法关注的大多为某个单一角度的检测跟踪性能,因而需要对现有的算法进行改进以适应当前所使用无人机平台环境。针对以上问题,本文将从无人机平台的搭建、行人检测算法的改进、行人跟踪算法的优化三个方面进行论述。首先根据任务需求,自主搭建了无人机平台。为了使无人机更能根据指令跟踪特定目标飞行采集视频信息,本文搭建了无人机实验平台,为后期到达目的区进行无人机平台上的行人检测和跟踪建立基础。其次,本文研究了基于Faster R-CNN为基本框架的行人检测算法。针对无人机获取的图像特征设计检测算法,首先基于Faster R-CNN对小目标具有良好的检测精度的基础上,将Faster R-CNN算法确定为本文基础检测框架。同时根据数据特点,采用聚类方法对行人的外形进行统计,以此改进算法中原有的锚结构。再针对行人遮挡问题,本文提出了一种新的回归损失函数,通过平衡候选框之间的位置提高在拥挤、遮挡情况下行人的检测精度。最后本文研究了基于无人机平台上的行人跟踪算法。首先从理论上针对无人机拍摄图像特点选取了计算量上具有优势的Camshift跟踪算法作为基础算法。由于行人的运动范围不集中且运动场景复杂多变,因此本文提出了一种基于多特征融合的目标模型加强对行人的描述。同时,由于不同的特征对不同物体的描述能力不一,本文设计了一种权重系数融合算法,其能根据特征的贡献程度自动赋予相应的权重系数。为了提高行人在遮挡问题上的检测精度,本文提出将Camshift算法与EKF融合的策略,通过EKF的预测机制提高对遮挡情形的鲁棒性。最后,设置遮挡判别器,旨在必要的时候进行EKF预测,减低计算量。实验表明,检测算法中的检测精度可达到98.5%,跟踪算法在行人出现遮挡后也能完成对目标的准确跟踪。

关键词：旋翼飞行机器人 Camshift跟踪算法 Faster R-CNN

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伪随机广谱复合频率信号合成技术与应用研究

伪随机广谱复合频率信号合成技术与应用研究

作者：王乐强湖南大学

学位级别：硕士

随着当今科技的发展,伪随机广谱复合频率信号源得到越来越广泛的应用。伪随机多频信号含有多种频率,它既具有某种随机波形的特征,又可重复产生,而且信号带宽可控,其能量集中在数个对数坐标上呈等间距分布的频率上,广泛应用于地球物理的... 详细信息

随着当今科技的发展,伪随机广谱复合频率信号源得到越来越广泛的应用。伪随机多频信号含有多种频率,它既具有某种随机波形的特征,又可重复产生,而且信号带宽可控,其能量集中在数个对数坐标上呈等间距分布的频率上,广泛应用于地球物理的电法勘探,无线电测量、机械在线故障检测及建筑物质量检测等方面。针对近年来农业生产和粮食储备中日益严重的鼠害问题,提出了一种用伪随机广谱复合频率电流信号,通过电磁辐射器产生的伪随机无定向旋转电磁场驱灭鼠的新技术,设计了一套能在大、中型粮库中应用的伪随机无定向旋转电磁场辐射驱灭鼠系统。以改变传统药物灭鼠危害大,容易造成环境污染和危害其他生物的缺点以及其他驱灭鼠方法的局限性。在设计中首先分析研究了伪随机多频信号理论,根据其特点得出了伪随机多频波在时间域上的表达式,在此基础上导出了伪随机多频信号的频率域表达式,对比普通方波频率和功率分配,证明了其能量分布集中在数个在对数坐标上呈等间距分布的频率上,并且其带宽可控,具有广谱的性质,该合成信号源较好的解决了多种频率同步发送时能量不平衡、相位不同步的技术难题,在许多的应用中都是非常理想的信号源。综合生物实验和流行病学调查得到的数据,详细介绍了基于伪随机广谱复合频率信号合成技术的伪随机无定向电磁场驱灭鼠系统和极低频电磁辐射装置。最后对整个系统进行了调试,通过实验验证了系统产生的复合频率的波形达到了很好的效果,在电磁辐射装置上也产生了达到要求的电磁场,整个系统已进行实际应用,该技术有着广泛的应用前景,值得进一步的研究。

关键词：伪随机多频信号伪随机数逆变广谱极低频电磁辐射器

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高速血管内光声成像系统研究

高速血管内光声成像系统研究

作者：周瑛子湖南大学

学位级别：硕士

尽管心血管疾病的诊断和治疗近年来在不断进步,急性心血管事件仍旧是威胁人类健康的头号杀手。临床基础研究表明,冠状动脉内粥样硬化斑块的破损是引起急性心血管事件的主要原因,对它的在体研究主要依靠血管内成像技术。但是诸如血管内... 详细信息

尽管心血管疾病的诊断和治疗近年来在不断进步,急性心血管事件仍旧是威胁人类健康的头号杀手。临床基础研究表明,冠状动脉内粥样硬化斑块的破损是引起急性心血管事件的主要原因,对它的在体研究主要依靠血管内成像技术。但是诸如血管内超声和光学相干断层扫描这些临床现有的成像技术,它们均只能提供组织的结构信息,无法对斑块的组成成分等重要的功能信息进行有效识别。新兴的光声成像技术,利用组织对光吸收的特异性,可同时提供组织的结构和功能信息,具有广阔的临床应用前景。鉴于此,本文对血管内光声成像技术进行探究,主要内容如下:(1)设计并实现光声/超声双模态成像系统。首先,联合光声与超声成像方式实现两种优势互补。其次,优化成像导管设计,导管前端外径缩小至0.9mm,满足临床介入血管要求,并可实现全视场成像。最后,采用.上下位机联合控制方式,提高系统实时控制能力的同时保证了系统的灵活性。(2)提出高速成像方案。在LabVIEW数据采集模块程序中采用生产/消费模式,实现了采集与存储并行工作,极大的提高了数据采集效率。以30转每秒高速旋转状态下对均匀分布的金属丝进行成像扫描,结果显示,金属丝成像位置与采集位置保持一致,证实了方案的可行性。(3)图像降噪算法研究。提出基于阈值分割的形态学图像降噪算法。由头发丝和刀片光声图像处理结果可知,采用该算法可以很好的滤除图像中的脉冲噪声,并且经处理后,图像标准差值相应增大,图像质量有显著提升。(4)验证了系统成像能力。通过钨丝和黑胶带的系统分辨率及信噪比测试实验,验证了系统成像能力,并得到系统的纵向分辨率高达40.2μm,信噪比最大值为58.6dB,可满足在体研究的需求。并对附有脂质成分的血管支架样品进行成像,得到仿体的二维、三维光声和超声图像。通过光声和超声图像黄油信号的对比,充分证实了光声技术对脂质斑块成像诊断和检测的潜力。本文的研究工作,在保证高分辨、小探头的同时,提出高速的血管内光声成像方案,大幅推动了光声成像技术中成像导管尺寸大和成像速度慢这两个核心问题的解决,为其走向临床提供了重要依据,有望为心血管疾病早期发现和早期诊断提供切实可行性帮助。

关键词：易损斑块血管内成像光声成像系统高速成像

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基于数理统计的锻模设计准则挖掘

基于数理统计的锻模设计准则挖掘

作者：胡自力湖南大学

学位级别：硕士

数据挖掘(Data Mining)能从大型数据库或数据仓库中提取隐含的、未知的、非平凡的及有潜在应用价值的信息或模式,它是数据库研究中的一个很有应用价值的新领域,融合了数据库、人工智能、机器学习、统计学等多个领域的理论和技术。数理... 详细信息

数据挖掘(Data Mining)能从大型数据库或数据仓库中提取隐含的、未知的、非平凡的及有潜在应用价值的信息或模式,它是数据库研究中的一个很有应用价值的新领域,融合了数据库、人工智能、机器学习、统计学等多个领域的理论和技术。数理统计作为数据挖掘的3个主要支柱之一,有许多寻找变量之间规律性的方法,而回归分析方法是其中最有效的方法之一。本文拟对作为数据挖掘机制之一的回归分析方法进行讨论,并给出将其用来实现锻模设计准则的制定的一个实例。本文的主要工作总结如下。 (1)对数理统计在数据挖掘中应用的国内外研究现状进行了综述,阐述了数理统计与数据库技术结合的特点,概述了基于数理统计的数据挖掘技术。 (2)阐述了数理统计与数据挖掘的关系。对数据挖掘的研究历史和现状进行了叙述,给出了数据挖掘的定义,对数据挖掘与相关技术的关系进行了讨论,探讨了数据挖掘所发现的知识类型、数据挖掘的功能、数据挖掘常用技术、数据挖掘中的数据仓库等内容。阐述了数据挖掘系统的工作原理。 (3)阐述了回归分析的基本概念;给出了线性回归方程的定义,详细论述了其参数估计方法和线性相关的显著性检验方法;讨论了非线性回归方程、多元线性回归方程的模型和参数估计方法。讨论了在制定工艺算法时应用数理统计的方法。 (4)研究了计算飞边的算法和数学描述。给出了采用逐步回归分析法建立锻模设计准则的实例。就逐步回归分析的软件设计、锻模飞边尺寸设计准则的制定、锻模飞边金属消耗设计准则的制定等问题进行了研究。最后,得出了利用逐步回归分析软件建立的上述两类准则,并对结果进行了分析,实验验证了该算法的有效性。

关键词：数据挖掘数理统计回归分析设计准则飞边尺寸飞边金属消耗

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基于机器视觉的交叉杆质量检测系统

基于机器视觉的交叉杆质量检测系统

作者：刘泽霖湖南大学

学位级别：硕士

货车交叉杆是铁路货车的重要部位之一,其参数指标直接影响机车的安全性能,因此定期的维修与检测变得尤为重要。从目前来看,人工检测作为主要的检测方法,需要大量的人力和物力,而且,对工人的技术和熟练度要求高,不符合现代企业对效率的追... 详细信息

货车交叉杆是铁路货车的重要部位之一,其参数指标直接影响机车的安全性能,因此定期的维修与检测变得尤为重要。从目前来看,人工检测作为主要的检测方法,需要大量的人力和物力,而且,对工人的技术和熟练度要求高,不符合现代企业对效率的追求,同时交叉杆自动检测仍处于起步阶段,其精确性和便利性还远远不能达到工业的检测要求。基于以上需求,本课题提出基于机器视觉的方式来对交叉杆的相关参数进行测量,从而达到检测的目的。论文主要工作如下1.提出基于自适应阈值的二值化法现场施工环境是多变的,晴天雨天、中午傍晚,光线差异比较大,通过优化图像识别过程,利用粒子群等思想方法,设计了自适应阈值的二值化法,优化算法,减小白天到黑夜,晴天到雨天光线变化对图片提取的影响。2.提出了查表检测投影映射算法针对自动测量还存在一定的误差情况下,摸索出查表检测算法,取用标准杆,按照需求,请机械工程师进行标定,通过一一定位原则,形成一个映射表,实际测量过程,通过区域定位原则,减小误差,提升检测精度,进一步提升交叉杆质量检测系统的有效性。3.设计了交叉杆质量检测系统该系统分四个阶段完成:(1)摄像机的标定。通过模拟仿真和实地测试,求出摄像机的参数,选择最佳摆放位置;(2)前景目标提取。本文运用机器视觉原理,根据现场的环境,对采集到的图片数据,运用背景差分法对图片进行处理,得到了前景的目标,具体分析了平均背景差分法、VIBE算法、以及自适应阈值的改进算法,最终得到了比较准确的ROI图片数据;(3)计算相关参数。将提取出的目标经过空间修正后,运用几何原理,求出了平面度和长度参数,对于得到的基准点数据,由于系统误差的影响,精度不能很好的保证,设计了一套数据映射的方法,减小了系统误差的影响,提高了精度;(4)设计了专家系统。将交叉杆按照专家判定准则分成七等:一等优、二等优、一等良、二等良、一等中、二等中、报废,方便进行之后的维护维修工作,同时设计打印功能,出具检验报告,降低工作人员的使用难度,提高实用性。最后,交叉杆质量检测系统做完后,企业邀请专家,随机取出交叉杆,进行数据检测比对试验,验证检测结论完全一致。

关键词：交叉杆机器视觉自适应二值化阈值专家系统

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基于小波变换的视频压缩研究

基于小波变换的视频压缩研究

作者：胡宏军湖南大学

学位级别：硕士

随着计算机网络的普及和发展,很多信息可以通过网络实现共享。形色兼具的视频信息在网络传输的信息中所占据的比例也越来越高。但由于视频信息本身十分庞大,限制了其在网络中的传播速度。于是视频信息的压缩成为视频传输的一个重要环节... 详细信息

随着计算机网络的普及和发展,很多信息可以通过网络实现共享。形色兼具的视频信息在网络传输的信息中所占据的比例也越来越高。但由于视频信息本身十分庞大,限制了其在网络中的传播速度。于是视频信息的压缩成为视频传输的一个重要环节,视频图像压缩技术也成为多媒体技术发展的关键和核心技术。总之图像视频压缩最终目的是以尽可能低的压缩比来得到更好的图像和视频来满足人的视觉系统、网络带宽以及各种不同类型的用户。本文将小波变换理论运用到视频压缩上,小波视频压缩的进展有赖于小波图像压缩的研究和信号维数的提高,视频压缩的应用背景与图像压缩的应用背景有很大的不同。由于视频应用实时性的原因,视频压缩算法要对压缩算法的复杂度和压缩效率作综合考虑。故本文以静止图像的小波压缩技术作为研究基础,主要对嵌入式零树小波压缩算法(EZW)进行了仿真并分析它的优缺点,据此提出了改进的零树小波压缩算法,将它与分层树集划分编码算法(SPIHT)进行了比较。此外,分析了编解码的抗干扰措施。着重分析了整数小波变换以及将其应用于EZW算法(Wavelet-Difference-Reduction algorithm,WDR)为基础,提出将基于“提升”算法的基数小WDR),改进了其不足,并进行了仿真。进一步将其运用到视频小波压缩上,构成了三维小波变换和3D-SPIHT算法。最后对小波变换进行视频压缩技术研究与探讨是一个新的课题,密切关注视频压缩技术的发展方向,特别是基于小波变换的视频压缩。不久的将来会实现多网融合和多种终端融合的格局。

关键词：视频图像压缩小波变换嵌入零树小波

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人工免疫算法及其在故障诊断中的应用研究

人工免疫算法及其在故障诊断中的应用研究

作者：张伟刚湖南大学

学位级别：硕士

生物免疫系统是一种高度并行的自适应信息学习系统，它能自适应地识别和排除侵入机体的抗原性异物，并且具有学习、记忆和自适应调节能力，能够维护机体内环境的稳定。近年来，人们逐渐意识到生物免疫机制对开发新的计算智能的启示意义... 详细信息

生物免疫系统是一种高度并行的自适应信息学习系统，它能自适应地识别和排除侵入机体的抗原性异物，并且具有学习、记忆和自适应调节能力，能够维护机体内环境的稳定。近年来，人们逐渐意识到生物免疫机制对开发新的计算智能的启示意义，人工免疫算法是受生物免疫系统启示而设计的新型算法，已经用于机器学习、异常和故障诊断、机器人行为仿真、机器人控制、网络入侵检测等领域，表现出较卓越的性能和效率，它已经成为计算智能大家庭的卓有成效的新成员。本文系统的评述了人工免疫系统的国内外研究现状和发展前景，对当前的故障诊断技术展开了全面而又深入的分析;同时详细分析了生物疫系统的基本工作原理，并总结出了发展人工免疫系统可以借鉴的主要机理。为了实现在对大量冗余信息的约减过程中，既能保证具有较高的数据压缩率，同时又要保持原有数据结构的完整性，提出了基于人工免疫网络模型的数据约减算法。为故障诊断中的数据约减和聚类分析提供了一种有效可行的方法。本文在分析Forrest的否定选择算法优缺点的基础上，结合设备异常检测的实际需要，提出了改进该算法的检测器生成算法，使之不但能够检测出系统或设备已知模式的故障，还能够检测出未知模式的异常。通过把这个方法应用于变压器故障检测中，取得了很好的效果，证明了这个方法的有效性。在深入学习借鉴免疫系统的克隆变异机理及已有的人工免疫系统成果，提出了具有对故障样本的连续学习功能的自适应故障诊断方法。实现了故障诊断系统在对新的故障样本学习的过程中，保持对已学知识的记忆。通过对标准样本的分类识别验证了该方法的有效性。

关键词：人工免疫系统免疫算法异常检测故障诊断变压器