基于生物網(wǎng)絡(luò)的智能控制系統(tǒng)及其應(yīng)用.pdf

1、在現(xiàn)代工業(yè)過程控制中，隨著要求產(chǎn)品質(zhì)量越來越高，對生產(chǎn)過程的控制效果提出了更高的要求。同時，在現(xiàn)代復(fù)雜信息環(huán)境下，出現(xiàn)了越來越多的復(fù)雜控制復(fù)雜控制系統(tǒng)。因此，需要開發(fā)研究智能化程度更高、實用性更強(qiáng)的智能控制算法。本文基于神經(jīng)內(nèi)分泌免疫生物網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的多種生物調(diào)節(jié)機(jī)制，對相關(guān)智能控制算法進(jìn)行了研究。 首先，對人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、人工免疫系統(tǒng)和人工內(nèi)分泌系統(tǒng)等人工生物智能理論及各種智能控制技術(shù)發(fā)展進(jìn)行了綜述，指出了目前發(fā)展存在的問題以及將來

2、的發(fā)展方向。接著，對神經(jīng)系統(tǒng)、內(nèi)分泌系統(tǒng)和免疫系統(tǒng)的生理基礎(chǔ)及其調(diào)控機(jī)理或網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行了介紹，為本文各種智能控制算法的研究設(shè)計奠定了生物理論基礎(chǔ)。然后，基于NEI的調(diào)節(jié)機(jī)制，立足于解決過程控制中的實際問題，結(jié)合傳統(tǒng)控制理論技術(shù)，從智能控制、學(xué)習(xí)控制、解耦控制、優(yōu)化控制和網(wǎng)絡(luò)控制等方面，對相關(guān)的智能控制技術(shù)進(jìn)行了深入研究。 在智能控制方面，首先基于下丘腦—垂體—睪丸素內(nèi)分泌調(diào)節(jié)回路模型，設(shè)計了一種雙層結(jié)構(gòu)控制器。該控制器包括一級控

3、制單元和二級控制單元兩部分。一級控制單元根據(jù)控制偏差的大小，動態(tài)調(diào)整二級控制單元的設(shè)定值輸入，從而能夠迅速、穩(wěn)定地消除控制偏差。然后，基于內(nèi)分泌系統(tǒng)超短反饋調(diào)節(jié)機(jī)制，設(shè)計了一種超短反饋智能控制器。該控制器的傳統(tǒng)控制單元的輸出信號反饋給超短反饋處理單元，然后超短反饋處理單元按照激素調(diào)節(jié)分泌規(guī)律進(jìn)行處理，處理后的信號與原傳統(tǒng)控制單元輸出信號疊加，從而構(gòu)成一種非線性控制算法并提高控制效果。最后，通過仿真實驗分別對兩種智能控制器的控制性能進(jìn)行了

4、驗證，結(jié)果表明其控制性能均優(yōu)于傳統(tǒng)PID控制器。 在學(xué)習(xí)控制方面，基于免疫系統(tǒng)的初次一再次應(yīng)答機(jī)制，設(shè)計了一種新穎的增強(qiáng)學(xué)習(xí)智能控制器(RLIC)。該RLIC具有學(xué)習(xí)、記憶、和進(jìn)化能力，能夠在消除控制偏差的過程中自動地形成控制抗體。當(dāng)控制偏差再次出現(xiàn)時，RLIC能夠結(jié)合傳統(tǒng)控制算法，快速、穩(wěn)定地消除控制偏差?？刂破钕螅碌目刂瓶贵w即形成。這樣隨著控制器消除偏差次數(shù)的增多，其學(xué)習(xí)能力和響應(yīng)速度變得越來越強(qiáng)。仿真實驗表明，該學(xué)

5、習(xí)控制算法不但優(yōu)于傳統(tǒng)控制算法，也優(yōu)于傳統(tǒng)的Q增強(qiáng)學(xué)習(xí)控制算法。 在解耦控制方面，基于內(nèi)分泌生長激素雙向調(diào)節(jié)原理，設(shè)計了一種仿生雙向解耦控制器和一種逆控制解耦控制器，并分別給出了相應(yīng)的解耦算法。這兩種解耦控制器分別根據(jù)不同的解耦算法，通過協(xié)調(diào)控制相應(yīng)的執(zhí)行器，從而消除不同控制回路之間的耦合影響。與其它解耦控制技術(shù)相比，這兩種解耦控制算法比較實際，且更容易實現(xiàn)。通過仿真實驗，分別將兩種解耦控制算法與傳統(tǒng)控制算法進(jìn)行比較，實驗結(jié)果表

6、明智能解耦控制算法的解耦效果優(yōu)于傳統(tǒng)控制算法。 在優(yōu)化控制方面，基于內(nèi)分泌激素調(diào)節(jié)規(guī)律，提出了一種自適應(yīng)遺傳算法(HGA)，該算法的收斂速度、搜索精度均優(yōu)于標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法。并在此基礎(chǔ)上，基于不同的神經(jīng)內(nèi)分泌免疫系統(tǒng)調(diào)節(jié)機(jī)理，先后設(shè)計了兩種非線性優(yōu)化智能控制器。第一種是基于NEI系統(tǒng)的整體調(diào)節(jié)機(jī)制的非線性優(yōu)化控制器(NOIC)。根據(jù)免疫提呈機(jī)制，NOIC的提呈單元首先對實時控制偏差進(jìn)行預(yù)處理，然后抗體控制單元通過調(diào)整抗體控制實體的數(shù)

7、目來消除控制偏差。主控單元調(diào)節(jié)或協(xié)調(diào)提呈單元和控制抗體單元的控制作用，優(yōu)化單元和辨識單元優(yōu)化實時控制參數(shù)，從而提高NOIC的控制性能。第二種是基于腎上腺激素調(diào)節(jié)機(jī)制的智能優(yōu)化控制器(ALIC)。根據(jù)實時控制偏差和激素調(diào)節(jié)規(guī)律，ALIC的主控制單元動態(tài)調(diào)整副控制單元的控制參數(shù)；利用HGA，優(yōu)化單元和辨識單元可以優(yōu)化主控制單元和副控制單元的控制參數(shù)，從而提高控制性能。通過仿真實驗表明，這兩種智能優(yōu)化控制器比傳統(tǒng)優(yōu)化控制器均具有更好的控制性能