提出了一种新的文化算法, 基于免疫克隆选择原理改进了文化算法的种群空间, 同时设计了一种新的历史知识及其影响函数。为了去除工业中故障诊断过程中的冗余变量, 实现数据降维, 提高故障诊断性能, 将该免疫文化算法应用到故障特征选择当中, 提出了一种封装式的特征选择方法。该方法利用抗体种群进行全局搜索, 通过文化算法的信念空间保留历代最优个体, 并对UCI数据集的高维数据进行特征子集选择。将该方法应用到TE过程故障诊断中, 结果表明, 相比于直接使用高维数据进行故障诊断, 该算法有效降低了特征空间的维数, 提高了分类精度。