数据匹配。将待检测数据进行向量化处理，将待检测数据转化为多个长度为x 的一维数组S( r) ，0≤r < x，且同一个待检测数据可多次出现在S( r) 中，以提高算法可靠性，但次数会影响检测时间，需权衡处理。d0 ～ d7为待检测数据，S( 0) 、S( 1) 和S( 2) 为处理后的向量。

　　3 故障诊断应用

　　使用飞机机电系统燃油子系统供油泵出口压力和供电系统地面电源电压对改进算法进行验证。改进算法产生供油泵出口压力检测器52 个，地面电源电压检测器46 个，每个检测器都是长度为4 的一维向量。使用检测器处理各自80 个待检测数据。

　　供油泵出口压力诊断成功率由93. 75% 提高至97. 50%，供油泵出口压力诊断成功率由93. 75%提高至98. 75%。表明改进算法提高了诊断成功率，由于改进算法具有学习能力，其也可应用在未明确量化判据的数据诊断上。

　　4 结束语

　　改进后的算法比一般免疫算法提高了诊断成功率，也能满足机电系统实时性的要求，并在使用时只需将产生的检测器存储在机电系统计算机内，检测简单易实现。但机电系统待诊断数据种类庞大，都使用此算法进行诊断时，会受到计算机存储和计算资源的限制，还有可能引起系统周期超时，因而需权衡资源和降额设计进行使用。