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针对目前水电机组故障诊断中存在的建模复杂、样本需求量大及诊断学习缺乏自主连续性等问题，提出了基于免疫原理的故障诊断方法。以状态征兆为抗原，各种故障模式下的故障检测器作为抗体，通过反向选择机制判别正常，异常状态，利用克隆选择原理进化学习获得能识别抗原结构的记忆抗体。根据最大故障隶属度诊断故障类型。以机组振动为诊断对象的仿真结果表明，该方法识别故障的准确率高，非常适合故障样本难以获得的小样本故障诊断。