基于免疫原理的智能控制研究-控制理论与控制工程专业论文.docx

Classified Index: TP18 U.D.C: 681.5 Dissertation for the Master Degree in Engineering IMMUNE PRINCIPLES-BASED RESEARCH ON INTELLIGENCE CONTROL Candidate: Supervisor: Academic Degree Applied for: Speciality: Affiliation： Date of Defence: Degree-Conferring-Institution: Wang bin Prof. Li Shiyong Master of Engineering Control Theory and Engineering Control Science and Engineering June, 2006 Harbin Institute of Technology 哈尔滨工业大学工学硕士学位论文 哈尔滨工业大学工学硕士学位论文 - - I - 要 近年来，医学免疫学的飞速发展引起了许多领域当中研究人员的密切关 注。研究人员不断地把生物免疫系统当中强大的信息处理机制用于解决科学 与工程当中的实际问题，这就产生了人工免疫系统。由于生物免疫系统具有 高度的智能以及人工免疫系统与生物免疫系统的密切关系，因此人工免疫系 统已经成为当前的一个研究热点。如果将人工免疫系统与控制系统相结合， 就会给控制系统带来更多的智能特性，同时也会对控制领域的发展起到推动 的作用。 本文对生物免疫系统的主要生理功能—免疫应答进行了深入的学习和分 析，并重点研究了免疫应答当中的适应性免疫应答。然后根据适应性免疫应 答的过程提取出了免疫优化原理和免疫反馈原理，并把它们同控制系统相结 合。本文的研究属于人工免疫系统的范畴。 首先，为了解决 PID 控制器的参数优化问题，本文根据免疫优化原理 设计了一种免疫优化算法。由于适应性免疫应答当中的优化过程实际上就是 B 细胞的进化过程，因此这种免疫优化算法就是模拟 B 细胞的进化过程而 设计出来的。根据 B 细胞的进化过程，本文将算法分为以下几个步骤：选 择、近程跳变、远程跳变、更新、记忆和算法参数调整。仿真结果表明了这 种算法的有效性，而且这种算法在性能上也要优于一种典型的遗传算法。 接着，本文将免疫反馈原理同 PID 控制相结合，将误差和误差的变化 作为抗原，并结合积分作用的特点，设计了一种模糊免疫非线性 PID 控制 器，随后采用免疫优化算法对其进行参数优化设计。仿真结果表明了这种控 制器要优于 PID 控制器，从而提高了 PID 控制器的性能。 最后，为了解决模糊控制器的设计问题，本文以单级倒立摆为被控对 象，设计了一种将两个采用 Sugeno 模糊推理方法的二维模糊控制器并联而 成的模糊控制器，它具有结构简单、控制算法易于实现、计算效率高的优 点。接着采用免疫优化算法对其进行参数优化设计。仿真结果表明了此控制 方法的有效性和可行性。 关键词 适应性免疫应答；免疫优化算法；PID 控制；模糊免疫非线性 PID 控制；模糊控制 - - II - Abstract In recent years, the fast development of medicine immunology attracts many researchers in different fields. The researchers continually apply the powerful information processing mechanisms in the biology immune system into science and engineering fields for solving actual problems, so the artificial immune system is born. Because there is high intelligence in the biology immune system and the close relationship between the biology immune system and the artificial immune system, the artificial immune system have been a research hotspot. If we integrate the artificial immune system with the control system, then we can bring more intelligence into