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文檔簡介
1、論文基于免疫系統(tǒng)原理來研究非線性系統(tǒng)控制領(lǐng)域兩大重要課題:非線性系統(tǒng)模型辨識(shí)及其預(yù)測控制。免疫系統(tǒng)是一個(gè)具有強(qiáng)大學(xué)習(xí)能力的分布式動(dòng)態(tài)魯棒系統(tǒng),在免疫系統(tǒng)中種類有限的抗體能夠識(shí)別種類繁雜并且處于不斷進(jìn)化中的抗原。抗體識(shí)別抗原的這種機(jī)制顯示免疫系統(tǒng)具有強(qiáng)大的自學(xué)習(xí)、自組織能力及良好的自適應(yīng)性,這正是系統(tǒng)辨識(shí)所渴求的特征;而基于免疫原理提出的各種優(yōu)化算法是一種具有優(yōu)越性能的全局優(yōu)化算法,非常適合預(yù)測控制的滾動(dòng)優(yōu)化等各種優(yōu)化問題的求解。論文主要
2、研究內(nèi)容及貢獻(xiàn)如下: (1)提出一種抗體結(jié)構(gòu)編碼方法及基于結(jié)構(gòu)編碼的免疫優(yōu)化算法,實(shí)現(xiàn)非線性系統(tǒng)結(jié)構(gòu)辨識(shí)。該算法基于免疫系統(tǒng)原理,將抗體的非線性響應(yīng)模型編碼為動(dòng)態(tài)結(jié)構(gòu)樹,通過結(jié)構(gòu)樹的克隆、選擇、變異、交叉等免疫操作來實(shí)現(xiàn)非線性問題的免疫優(yōu)化,實(shí)現(xiàn)了非線性系統(tǒng)模型的結(jié)構(gòu)辨識(shí)。 (2)提出一種抗體的混合編碼方法及基于混合編碼的免疫優(yōu)化算法,應(yīng)用于非線性系統(tǒng)模型的結(jié)構(gòu)與參數(shù)的一體化辨識(shí)。混合編碼方法將非線性表達(dá)式的結(jié)構(gòu)通過動(dòng)態(tài)
3、結(jié)構(gòu)樹來描述,表達(dá)式的參數(shù)通過動(dòng)態(tài)浮點(diǎn)數(shù)組來描述,代表非線性表達(dá)式的抗體的完整編碼由動(dòng)態(tài)結(jié)構(gòu)樹編碼與浮點(diǎn)編碼混合組成。 該算法通過對(duì)結(jié)構(gòu)編碼與參數(shù)編碼的免疫優(yōu)化操作實(shí)現(xiàn)非線性表達(dá)式結(jié)構(gòu)與參數(shù)的免疫優(yōu)化,實(shí)現(xiàn)非線性系統(tǒng)模型的結(jié)構(gòu)與參數(shù)的一體化辨識(shí)?;诮Y(jié)構(gòu)編碼與混合編碼的免疫優(yōu)化算法均具有卓越的全局搜索性能,不依賴過多的先驗(yàn)知識(shí),應(yīng)用于非線性系統(tǒng)辨識(shí)時(shí),能得到結(jié)構(gòu)簡單、容易理解的非線性表達(dá)式模型。 (3)提出一種基于克隆選
4、擇的免疫預(yù)測控制算法。采用比較通用的NARX形式的預(yù)測模型,通過克隆選擇算法求解滾動(dòng)優(yōu)化問題,利用預(yù)測模型及目標(biāo)函數(shù)在解空間中尋優(yōu)直接獲得預(yù)測時(shí)域內(nèi)的最佳控制序列,避免了求解Diophantine方程與逆矩陣及復(fù)雜的推導(dǎo)過程。 該算法對(duì)非線性系統(tǒng)不需要進(jìn)行線性化,對(duì)帶強(qiáng)耦合的MIMO系統(tǒng)不需要解耦,使用罰函數(shù)處理約束也非常方便。 仿真結(jié)果表明基于克隆選擇的免疫預(yù)測控制算法對(duì)外部干擾及建模誤差具有很好的魯棒性;并且不修改算
5、法及算法參數(shù)就能對(duì)時(shí)滯系統(tǒng)、非最小相位系統(tǒng)、不穩(wěn)定對(duì)象、非線性系統(tǒng)及MIMO系統(tǒng)等實(shí)現(xiàn)理想的控制效果,因而具有通用性,有利于預(yù)測控制的應(yīng)用推廣。 (4)設(shè)計(jì)一種基于自適應(yīng)免疫預(yù)測控制的智能控制儀表。該儀表將基于混合編碼免疫優(yōu)化的系統(tǒng)辨識(shí)算法與基于克隆選擇的預(yù)測控制算法結(jié)合,采用基于多DSP并行實(shí)現(xiàn)的模塊化硬件/軟件結(jié)構(gòu),具有并行性、自適應(yīng)性、魯棒性、通用性及易于使用與維護(hù)等特點(diǎn),有望成為優(yōu)于傳統(tǒng)PID儀表的新一代智能控制儀表。
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