人工免疫工程及热工过程控制应用.pdf

摘 要 摘 要 生物免疫系统具有多样性、分布性、免疫记忆、鲁棒自适应等特性，近年来正受到越来越 多的关注，并逐渐成为继神经网络和进化算法之后的生物信息系统研究的又一热点。本文将免 疫概念引入热工过程控制领域，提出了几种基于免疫的控制策略。本文的具体内容如下： 1． 回顾了免疫概念在工程领域中的应用历史，在此基础上提出人工免疫工程的概念，并总结 了基于免疫网络学说的人工免疫网络模型、基于免疫特异性的否定选择算法和基于疫苗接 种及免疫多样性的免疫进化算法等人工免疫工程的主要方法，阐述了人工免疫工程在人工 智能、计算机安全及智能控制等领域的应用现状和发展前景。 2． 借鉴生物免疫响应调节机理提出了免疫PID控制器。f在免疫响应过程中，T细胞在不同免 疫响应阶段具有免疫促进和免疫抑制两种作用，在类比控制系统动态响应过程与免疫响应 过程的基础上，得到P型免疫控制器的典型结构，再结合常规PID控制器，提出了免疫 PID控制器的设计方法。详细研究了免疫PID控制器各参数的作用及控制器的稳定条件。 过热汽温控制系统的仿真研究表明，与常规PID控制器相比免疫PID控制器能有较快的 响应速度和较小的超调，在系统发生外部扰动和模型参数摄动时也能获得较满意的控制效 果。7一。 3． 在分析控制系统处理不确定性干扰的行为特征基础上，类比免疫系统的先天性免疫和适应 性免疫的响应过程，提出了免疫鲁棒自适应控制系统的设计方法^该方法不但能通过免疫 接种和免疫记忆有效地利用先验知识和已有经验进行快速响应，还能通过在线学习适应变 化的环境。／厂6 4． 采用免疫优化算法优化整控制参数，建立控制系统的先验抗体库。f免疫优化算法基于疫苗 接种、免疫初次响应、免疫再次响应等免疫学概念，具有免疫记忆、免疫多样性及抗体浓 度调节的特点，与遗传算法相比能更快地收敛到全局最优点。∥五 5． 基于免疫系统中多抗体多抗原相互作用提出了免疫多变量优化耦合控制的方法(本文从免 疫信息角度分析了多变量控制系统的耦合性能，提出了多变量优化耦合的概念。与传统多 变量控制方法不同，免疫多变量优化耦合控制不是通过解耦消除多变量之间的耦合，而是 利用多变量之间的动态耦合关系调整各子控制器的反馈输入信号，使多变量控制系统中各 子控制器相互协作，达到系统耦合优化0／o 6． 针对复杂的分布式多变量系统，本文还提出了基于免疫Agent的网络控制框架。 论文最后探讨了人工免疫工程今后的研究方向。 关键词：生物免疫信息系统；热工过程控制；人工免疫工程： 免疫PID控制器 免疫鲁棒自适应：免疫优化算法{免疫优化耦合；免疫Agent Abstract Abstract Inrecent attentionhasbeen to imnlune years，much paidbiological system， beof and hasbeen to which distribution，immunememory proven diversity，massive focusofthe robust becomesanother biological adaptation．Immunesystem and information followedartificialneural