本文研究了三种基于人工免疫算法的故障诊断方法,并将其应用在抽油机的故障诊断中。具体完成了以下工作:设计了一种基于免疫神经网络的故障诊断方法。在权值调整的过程中引入了免疫机制,利用免疫算法保持个体多样性的性能全局搜索网络权值,有效改善了 BP 算法容易陷入局部极值的缺点,同时在一定程度上也能够加快算法的收敛速度。对抽油机进行故障诊断研究,并对两种方法进行比较分析。提出了基于免疫应答机理的故障诊断方法,采用实数编码方式,有效解决了二进制编码在计算时计算量大的问题;作者在遗传算子的基础上,引入克隆选择和超变异机制,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;为了使生成的记忆抗体能够代表更多抗原的结构和特征,本文提出了对多个抗原生成记忆抗体的思想,并针对多个抗原的特点提出了对同一个抗原产生的记忆抗体基于生存期望值进行促进和抑制,对同一故障类型的抗原产生的记忆抗体进行基于浓度的促进和抑制策略,避免了未成熟收敛现象;另外本文设计了一种基于阈值的最临近分类法(k nearest neighbor, KNN)。将本文提出的基于免疫应答机理的故障诊断方法用在抽油机的故障诊断中,结果表明该方法能够获得有效识别抗原结构的记忆抗体,并给出了对变异抗原的识别效果。设计了一种基于反面选择算法的异常检测与故障诊断方法,作者引入了可变检测器半径的思想,无需对检测器半径进行设置,能够更有效地发挥检测器的检测作用;为了解决检测器的个数与检测范围之间的矛盾,本文采用了模拟退火算法优化检测器的方法,实现了有限数目的检测器对非我空间更大的覆盖;另外,为了对未知模式的故障实现检测与诊断,本文将那些未被已知故障激活的检测器合并在一起,以得到各种未知模式的故障检测器,用于检测新的故障类型。对抽油机进行故障的检测与诊断,表明该方法能够在大量正常数据的基础上实现快速、准确的异常检测,并且能够使用较少的故障样本实现对抽油机较好的故障诊断效果。