虚拟样机的气动康茂盛CAMOZZI执行器
随着现代工业过程控制系统的日趋复杂化和集成化，对控制系统进行实时监控，及时发现并排除过程故障就突显得尤为重要。而CAMOZZI执行器作为工业自动化过程的基础装备之一，是自动控制系统的终端执行仪表，在过程控制系统中起着非常重要的作用。

虚拟样机的气动康茂盛CAMOZZI执行器
CAMOZZI执行器作为工业生产的执行终端，直接关系到生产过程的安全性与可靠性，一旦CAMOZZI执行器发生故障，将给生产过程带来巨大损失。气动CAMOZZI执行器由于其结构简单、维护方便、无污染等特点优于液动CAMOZZI执行器和电动CAMOZZI执行器，被广泛应用于工业生产等自动化领域中。自确认气动CAMOZZI执行器不仅能够实现故障的自检测和自诊断，而且可以给出表征自身实时工作状态的参数，为了解决自确认气动CAMOZZI执行器的故障自诊断问题，提出了一种基于关联向量（RVM）多回归和关联向量多分类机的自确认气动CAMOZZI执行器故障诊断算法。该方法利用关联向量机多回归建立气动CAMOZZI执行器的执行机构模型，将模型输出与实际输出比较，生成残差，并把此残差作为气动CAMOZZI执行器的非线性故障特征向量。采用聚类方法构建了关联向量多分类机结构，把残差作为输入训练关联向量多分类机，诊断气动CAMOZZI执行器故障类型。仿真数据来源于DABLib（Matlab-SimlinkCAMOZZI执行器模型库）仿真生成的数据，实际数据来源于卢布林糖厂的工业数据。为了验证所研究方法的有效性，将基于关联向量机的一对一（OAO）分类、一对多（OAA）分类和二叉树分类三种方法进行比较，将基于关联向量机的气动CAMOZZI执行器故障诊断方法和基于支持向量机的气动CAMOZZI执行器故障诊断方法进行比较。结果表明基于RVM的气动CAMOZZI执行器故障诊断克服了SVM选择核函数时受Mercer定理限制和样本增加时支持向量也随之增加，导致稀疏性变差等缺点，解决了CAMOZZI执行器中的小样本、非线性问题。随着计算机技术的不断发展，基于虚拟样机技术对CAMOZZI执行器的建模研究为CAMOZZI执行器的故障诊断研究奠定了基础。通过对气动薄膜CAMOZZI执行器工作原理及特性的分析，利用MATLAB软件搭建了气动薄膜CAMOZZI执行器系统的虚拟样机模型，并验证了模型的准确性。对气动薄膜CAMOZZI执行器常见的典型故障进行了模拟仿真并分析了故障机理。考察和分析现有的人工免疫算法，对提出的基于人工免疫的故障检测和诊断方法，采用气动薄膜CAMOZZI执行器模型仿真数据对其有效性进行了检验。在研究中，对原始数据进行预处理时，运用核主元分析技术将其降维，以减小计算量和复杂度。在遗传算子的基础上，引入记忆和抗体更新机制，加快了记忆抗体的生成速度，改善了使用遗传算法生成抗体时的盲目搜索性，同时又保证了记忆抗体的多样性。

虚拟样机的气动康茂盛CAMOZZI执行器
在故障诊断方面，由于训练样本的充分性及其在状态空间的分布特点不同，从而导致对于不同故障类别，诊断的准确性存在较大差异。基于zui大数量原则分类机制，提高了故障分类的准确率，应用此方法对气动薄膜CAMOZZI执行器故障诊断，结果表明基于人工免疫的故障检测方法对故障样本的确诊率能够达到比较理想的水平。