免疫神经网络（精选11篇）
免疫神经网络 篇1
0 引言
以可再生能源替换传统能源是解决环境污染和温室气体排放的重要手段,是可持续发展的重要保证。目前我国的光伏发电和风力发电处于快速发展阶段,但是当前可再生能源发电系统的价格非产昂贵,如光伏的价格约为15￥/W,一种高效的最大功率跟踪控制方法对于提高发电系统的输出效率,减少系统投资都是非常重要的。在光伏发电系统的实际运行过程中,太阳照射强度、光伏组件温度、负载都在变化,此外随着光伏的老化其内部特性也在变化,上述因素导致光伏的最大功率跟踪过程非常困难。国内外专家对于光伏的MPPT非常重视,并提出了一些控制方法,如扰动观察法(爬山法)、增量电导法、直线近似法、模糊法和神经网络法等[1,2,3,4,5,6,7,8,9]。
CMAC是一种基于局部学习的自适应神经网络,和一般神经网络相比具有更好的非线性逼近能力,更适合于非线性系统的实时控制。而基于生物体免疫系统的免疫理论具有良好的自适应、自组织和强鲁棒性。将CMAC和免疫理论相结合应用于光伏MPPT过程中,通过和传统扰动观察法的比较,仿真结果表明CMAC可以跟踪到光伏的最大功率点,所实现的免疫CMAC方法可以有效降低光伏发电系统输出功率振动,改善了系统的输出特性和电能质量[10,11,12,13,14,15,16,17]。
1 光伏特性及最大功率跟踪
在许多文献中已经提及了光伏的等效电路,光伏输出电流I可表示为[1,2,3,4,5,6,7,8,9]:
其中:Iph是光生电流(A);Io是反向饱和电流(A);Id是流过二极管的电流(A);q是电子电荷(1.6×10-19C);k是波尔兹曼常数(1.38×10-23J/K);T是光伏板的绝对温度(273+实际摄氏温度);n是二极管品质因子;sR是串联电阻(Ω);Rsh是并联电阻(Ω);不同厂家的光伏组件的串并联电阻值是不同的,理想情况下,sR为mΩ级,而Rsh为kΩ级,所以式(1)简化为
开路时,光伏无电流输出,则开路电压Voc可表示为式(3);短路时,光伏输出电压近似为零,短路电流Isc可表示为式(4)。
图1显示了光伏在固定的外部温度不同照射强度情况下,光伏的输出特性和最大功率曲线,由图可知,光伏输出具有强烈的非线性,其中太阳照射强度的变化对光伏输出的影响最大,天气情况的快速变化将导致输出电压、电流和功率的快速变化。
独立式光伏发电系统一般包括光伏组件、DC/DC电路、控制电路、蓄电池和负载几部分;并网型的光伏发电系统可以省略蓄电池,但增加了DC/AC电路和并网控制电路等。而最大功率跟踪就是为了让光伏发电系统可以输出尽可能多的电能,通过控制DC/DC电路中功率器件(MOSFET或IGBT)的开关占空比来控制系统的输出电压值,实现最大功率跟踪。具体过程如图1所示,假定某时刻k的最大功率点为A点,对应的最佳电压和电流值分别为AV和IA,而k+1时刻照度发生变化,由于输出电压不能迅速变化,则该照度情况下的输出功率点为B点,而实际的最大功率点为C点,从B点快速跟踪到C点是国内外专家研究的重点。目前最常用的方法是PO法,又被称为“爬山法”,利用该方法在不同天气状况下的最大功率跟踪输出曲线如图2所示。长期的运行证明爬山法可以实现各种工况下的光伏发电系统最大功率跟踪,但是最大功率点附近的输出振动不可避免,随着光伏发电系统规模的增大,输出功率的振动幅值也将相应增加,它将导致电能质量的下降,并影响电器设备的正常工作,因此在保证系统MPPT的情况下,有效的提高输出电能质量是非常重要的。文中光伏组件开路电压为20V,短路电流为35 A,DC/DC电路采用Boost电路,开关频率设定为20 k Hz,负载采用蓄电池模型。
2 小脑模型神经网络MPPT控制
CMAC是由J.S.Albus在1975年提出的一种表达复杂非线性函数的自适应查表式的前馈神经网络,通过学习算法具有信息分类存储的能力,可用于映射复杂非线性函数、非线性函数逼近、动态建模等方面。同时它是基于局部学习的神经网络,所以具有学习速度快、响应速度快和一定的泛化能力等特点,适合于复杂动态环境下的非线性实时控制。具体的设计方法分为量化(概念映射)、地址映射(实际映射)和函数计算(CMAC输出)三步[10,11,12,13,14]。
采用CMAC与PID(Proportion Integral Differential)复合控制方式,即CMAC(前馈控制)平行的加在PID控制器上并和常规反馈控制相结合,复合控制器如图3所示,PID的作用主要体现在控制的初始阶段,PID的输出作为CMAC的学习对象,目的是为CMAC提供学习数据。CMAC以系统的误差和误差变化率作为输入,系统的动态误差作为输出,以CMAC的输出与总输出的差值修正权重,其中nu为CMAC的输出,up为总输出。CMAC的学习过程采用有导师学习算法,每一控制周期结束时,计算相对应的CMAC输出nu(k),并比较总控制输入u(k),进行权值调整。学习的目的是修正权重,使u(k)-un(k)之差最小,并使总控制输入主要由CMAC产生。CMAC控制算法如式(5)所示,权重修正如式(6)所示。其中w(k)为权重,c为CMAC泛化参数,η∈(0,1)为网络学习速率。
为了验证CMAC和PID复合控制在光伏MPPT中的有效性,传统的扰动观察MPPT方法被用来加以比较。图4显示了在与图2相同的天气状况下,CMAC与PID复合MPPT法与传统PO法输出功率曲线的比较,由图4可知,开始阶段传统PO方法输出优于CMAC方法,根本的原因是这个阶段,CMAC处于学习初始阶段,PID控制在这一阶段是主要的控制方法,所以初始阶段系统的超调量大,输出效率低;在第二阶段,CMAC方法与传统PO方法的输出基本相同,说明CMAC与PID共同控制系统输出;而在CMAC学习完成的第三阶段,系统输出主要由CMAC控制,它的输出要优于传统PO方法的输出。因此所建议的CMAC与PID复合MPPT控制方法是可以用于光伏发电系统的MPPT中,但是由图可知,输出功率振动幅值几乎没有变化,而电器设备不允许供电系统存在较大的电压电流振动,为了降低光伏发电系统的输出对电器设备的影响,输出振动幅值必须减小。如果采用大容量的蓄电池组可以增强电器设备供电稳定性,但会增加供电系统的投资,因此在不增加系统投资的基础上,一种可以降低光伏发电系统输出振动的智能控制方法是必须的。
3 免疫改进CMAC的控制方法
生物免疫系统具有的高度进化、区分“自我非我”细胞、记忆和自适应等功能,因此具有良好的学习、抗干扰和强鲁棒特性。免疫响应的过程实际上就是抗体在清除入侵抗原的过程中的自我非我细胞的识别、自我学习和记忆等一系列响应过程,一般通过T细胞(自我识别)、B细胞(非我识别)和其它细胞的配合实现;并且通过自我学习的方式来识别和记忆入侵抗原。抗体快速杀死抗原的过程称之为免疫正反馈;但抗体浓度过高也可能伤害生物体本身,因此必须严格控制它的浓度,称之为免疫负反馈。
免疫系统中的抑制sT细胞和活化HT细胞的交互作用控制B细胞的浓度,B细胞浓度如式(7),HT和sT细胞浓度如式(8),抗原和抗体相互作用后的免疫效果的非线性关系满足式(9),B细胞与抗原的浓度关系满足式(10)。其中σ(k)为抗原浓度,K1为HT细胞的促进因子,K2为sT细胞的抑制因子。τ为免疫延时,f(·)=f(B(k-τ)-B(k-τ-1))是与B细胞浓度变化有关的非线性函数,α为T细胞对抗体浓度的作用系数,δ表示sT和HT的比例系数K2/K1,k为繁殖代数[15,16,17]。
免疫响应反馈理论已经被应用于一些非线性系统当中,目的是增强系统的鲁棒性、抗干扰能力和响应速度,并改善系统的输出特性,如减小系统启动时的超调量和输出振动。利用免疫理论改进CMAC并应用于光伏MPPT控制中,目的是在不降低系统跟踪速度的前提下,最大限度的减小系统输出功率曲线的振动,具体过程如下:首先是改进CMAC复合控制器,所设计的免疫改进CMAC控制器如图5所示,CMAC与PID复合控制结构如图3所示,免疫控制器的输出经过免疫延迟后作为CMAC与PID复合控制的输入rin,而CMAC与PID复合控制的输出u输入免疫控制器,目的是控制非线性函数f(·)的输出,从而实现了免疫反馈理论和CMAC与PID复合控制的结合。为了验证所设计的控制器的可行性,在与图2相同的天气状况下,免疫CMAC控制MPPT法输出如图6所示,由图可知,所提议的免疫改进CMAC控制方法并没有降低系统的响应速度,同时消除了启动时的超调,并显著减小了光伏发电系统输出功率的振动幅值,使得光伏发电系统的输出电能质量明显改善。
4 结论
利用传统的最大功率跟踪方法的光伏发电系统存在输出效率低、输出振动大和电能质量差等缺点,而高效的MPPT控制方法对于提高系统的输出效率和电能质量都是非常重要的。通过与传统PO法相比较,小脑模型神经网络被应用于光伏发电系统的MPPT控制当中,所实现的CMAC网络MPPT方法通过学习不但可以跟踪到光伏发电系统的最大功率点,而且显著增加了系统的输出效率,但该方法并没有减小系统的输出振动幅值。因此利用免疫响应理论所具有的良好的学习、抗干扰和强鲁棒特性,CMAC网络MPPT控制方法被改进为免疫小脑模型神经网络MPPT控制方法,仿真结果表明该方法在各种工况下均可以实现光伏发电系统的MPPT,而且显著减小系统的输出振动,改善了系统的电能质量。
摘要：最大功率跟踪控制方法是光伏发电系统的关键技术,以Matlab/Simulink为仿真平台,建立了光伏模块和最大功率跟踪仿真模块。提出将小脑模型神经网络并行PID应用于跟踪系统的最大功率点,并利用免疫响应理论改进CMAC。仿真结果验证了免疫CMAC控制方法的有效性,该MPPT方法不但可以实时跟踪到光伏发电系统的最大功率点,而且显著减小了系统的输出振动,改善了电能质量,提高了电器设备的供电可靠性。
关键词：光伏发电系统,最大功率跟踪,扰动观察,小脑模型神经网络,免疫响应
免疫神经网络 篇2
抑郁症神经内分泌免疫学的研究进展及心理治疗的作用
抑郁症是一种常见的精神病理状态或综合征.它有着较高的`发病率并且发病年龄日趋年轻化,给人们的工作和生活造成了不同程度的影响.目前抑郁症已成为一个全球关注的疾病并且越来越受到人们的重视.
作 者：迟松 林文娟 作者单位：中国科学院心理所脑-行为研究中心,北京,100101刊 名：中国临床心理学杂志 ISTIC CSSCI英文刊名：CHINESE JOURNAL OF CLINICAL PSYCHOLOGY年，卷(期)：200311(1)分类号：B845.3关键词：
免疫神经网络 篇3
1《本草纲目》黄酒核桃泥汤——取核桃肉5枚、白糖50克，共捣成泥状入锅，加黄酒50毫升，用小火熬煎10分钟，每日食用2次，功能健脾养心、益肺润肠。可有效防治神经衰弱，并改善咳喘和便秘症状。
2《宁原食鉴本草》桑椹醪——取鲜桑椹1000克洗净绞汁，将汁与糯米500克烧成干饭，候冷加酒曲拌匀，发酵成酒酿，供每日随量佐食；另有《医学大辞典》桑椹蜜膏，是取桑椹水煎液浓缩后加蜂蜜30克，每次冲服20毫升，每日2次。二方的共同功能是益肾补脑、聪耳明目。常用于防治神经衰弱和各种早衰。
3《本经逢原》归参鳝鱼——取鳝鱼500克去头，骨、内脏并切丝，当归、党参各15克用纱布袋装入并缝口，共入锅，加水煎煮1小时后去药袋，加盐、葱、姜等调料，分顿食用，功能补益气血，可有效增强免疫能力和抗病能力，并促进病后康复。
4《清宫御膳谱》山药奶肉——取羊肉500克整块洗净与生姜25克入锅加水，用小火清炖半日，取浓汤1碗，再加入去皮、洗净的生山药片100克入锅煮烂后叉加牛奶半碗、食盐少许，沸后食用，功能补虚益损，经常食用可有效提高内分泌的调节功能。而《本草纲目拾遗》的氽蛎黄是取牡蛎肉250克，倒入鸡汤或瘦肉白汤的沸汤中煮沸，调以食盐、味精，食肉喝汤，则是专用于提高女性内分泌功能的良方
免疫神经网络 篇4
神经网络是智能算法之一,具有不依赖对象的数学模型、便于利用人的经验知识、鲁棒性好、简单实用等众多优点。但在神经网络模型的设计中存在2个瓶颈,即网络的结构与参数的设计。一般采用试探训练法获取网络的结构和权值,这种方法的网络训练速度慢并且容易陷入局部收敛[1]。
遗传算法是模拟生物在自然环境中的遗传和进化过程而形成的一种自适应概率搜索算法,具有全局寻优能力。但是存在接近全局最优解时搜索速度变慢,过早收敛,个体的多样性减少很快,甚至陷入局部最优解等缺点[2]。
免疫算法借鉴了自然免疫系统的体细胞成熟理论和免疫网络理论,通过在进化算法中引入多样性保持机制和免疫记忆机制,提高了算法的收敛效率,并在一定程度上消除了未成熟收敛现象[3]。
本文采用免疫遗传算法来优化神经网络的权值,增加了网络训练算法收敛于全局最优或较好的局部最优的概率,同时也提高了算法的收敛速度。
1 免疫遗传算法
免疫遗传算法(IGA)以遗传算法为基础,该算法使遗传算法具有免疫功能。免疫系统由抗原识别系统、记忆机制、抗体促进与抑制等部分组成,通过细胞分裂可以产生大量抗体来抵御各种抗原,将这种机制加入遗传算法可以提高算法的全局搜索能力而不限于局部解[2,3]。对于免疫遗传算法,其可以有选择、有目的地利用待求问题中的一些特征信息或知识来抑制其进化过程中出现的退化现象,从而提高局部搜索能力。免疫算法具有记忆机制,产生抗体的部分细胞会被保存下来作为记忆细胞,对于同类抗原,其相应的记忆细胞会产生大量抗体[4]。利用这种抗原记忆识别机制,可以加快搜索速度,提高算法的总体搜索能力,同时称IGA中个体统一称为抗体。免疫遗传算法采用基于浓度的选择更新,取代了原遗传算法的基于适应度值的选择复制,从而有效地防止了遗传算法中“早熟”的问题,将搜索过程引向全局最优。免疫遗传算法的流程图如图一所示:
2 基于免疫遗传算法的BP神经网络模型
设有N个抗体,每个抗体长度为M,等位基因的种类为V,则N个抗体基因座j的信息熵Hj(N)可定义为:
式中,Pij是抗体上等位基因i在第j个位置上出现的概率,由此可得平均熵H(N)为:
根据熵的定义,得到两个抗体Xi和Xj的亲和度:
为了避免冗余计算和保持抗体多样性,如果Aij≥ω,则淘汰其中一条抗体。ω是浓度阈值,表示为:
在基本的免疫算法和遗传算法计算的基础上计算出每个抗体的浓度和适应度之后,便可通过选择机制进行抗体的促进和抑制的调节。在传统的适应度比例选择机制的基础上,增加基于浓度的调节概率因子,于是个体的选择概率pv由适应度概率pf和浓度抑制概率pd两部分组成。
其中α,β为常数调节因子。从上式可以看出:个体适应度越大则选择概率越大,然而个体浓度越大则选择概率越小,这样在保留高适应度个体的同时进一步确保个体多样性,改善了未成熟收敛现象。
将BP神经网络的每个隐节点相关的权和阈值作为编码基因,产生初始抗体种群,个体适应度fit(j)=1/E,E为网络的目标函数,即,T和Y分别为第P个训练样本的第q个输出节点的期望输出和实际输出。
通过这样的设置,将免疫遗传算法引入BP神经网络模型中,通过免疫遗传算法的全局寻优性优化了神经网络的权值。
3 仿真实验
以三维非线性函数,x1,x2,x3∈[1,5]验证算法。
将x1,x2,x3∈[1,5]分别均匀取点,代入函数可以得到125组样本数据,用本文的神经网络模型建模,从125组数据中随机抽取75组数据作为训练样本,学习速率为0.002,个体误差为0.00028,与传统的BP网络模型的仿真结果的对比如表一所示。
表一 两种模型的仿真结果比较
仿真结果说明基于免疫遗传算法的神经网络缩短了训练时间,减小了训练误差。
4 结束语
本文提出了一种基于免疫遗传算法的BP神经网络模型,借鉴了遗传算法的自适应搜索及全局寻优能力,并通过在算法中引入多样性保持机制和免疫记忆机制,提高了算法的收敛效率,并在一定程度上消除了未成熟收敛现象。实验结果证明采用免疫遗传算法来优化神经网络的权值,增加了网络训练算法收敛于全局最优或较好的局部最优的概率,同时也提高了算法的收敛速度。
摘要：本文研究了基于免疫遗传算法的BP神经网络模型,利用免疫遗传算法的全局搜索寻优能力和较好的收敛性,优化了神经网络的权值。仿真实验证明该模型具有较好的全局收敛性和快速学习神经网络权值的能力。
关键词：BP神经网络,免疫遗传算法,权值优化
参考文献
[1]罗菲,何明一.基于免疫遗传算法的多层前向神经网络设计[J].计算机工程,2005,(25):1661-1665.
[2]王瑞明,曾玉金,蒋静坪.基于免疫遗传算法的模糊神经网络在交流伺服系统中的应用[J].浙江大学学报,2005,39(8):1156-1159.
[3]宫新保,臧小刚,周希朗.基于免疫算法的前向神经网络学习方法[J].系统工程与电子技术,2004,26(12):1927-1929.
扩大国家免疫规划疫苗免疫程序 篇5
一、接种时间。
１．乙肝疫苗
接种３剂次，儿童出生时、１月龄、６月龄各接种１剂次，第１剂在出生后２４小时内尽早接种。
２．卡介苗
接种１剂次，儿童出生时接种。
３．脊灰疫苗
接种４剂次，儿童２月龄、３月龄、４月龄和４周岁各接种１剂次。
４．百白破疫苗
接种４剂次，儿童３月龄、４月龄、５月龄和１８—２４月龄各接种１剂次。无细胞百白破疫苗免疫程序与百白破疫苗程序相同。无细胞百白破疫苗供应不足阶段，按照第４剂次至第１剂次的顺序，用无细胞百白破疫苗替代百白破疫苗；不足部分继续使用百白破疫苗。
５．白破疫苗
接种１剂次，儿童６周岁时接种。
６．麻腮风疫苗（麻风、麻腮、麻疹疫苗）
目前，麻腮风疫苗供应不足阶段，使用含麻疹成分疫苗的过渡期免疫程序。８月龄接种１剂次麻风疫苗，麻风疫苗不足部分继续使用麻疹疫苗。１８－２４月龄接种１剂次麻腮风疫苗，麻腮风疫苗不足部分使用麻腮疫苗替代，麻腮疫苗不足部分继续使用麻疹疫苗。
７．流脑疫苗
接种４剂次，儿童６—１８月龄接种２剂次Ａ群流脑疫苗，３周岁、６周岁各接种１剂次Ａ＋Ｃ群流脑疫苗。
８．乙脑疫苗
乙脑减毒活疫苗接种２剂次，儿童８月龄和２周岁各接种１剂次。乙脑灭活疫苗接种４剂次，儿童８月龄接种２剂次，２周岁和６周岁各接种１剂次。
９．甲肝疫苗
甲肝减毒活疫苗接种１剂次，儿童１８月龄接种。甲肝灭活疫苗接种２剂次，儿童１８月龄和２４—３０月龄各接种１剂次。
１０．出血热疫苗
接种３剂次，受种者接种第１剂次后１４天接种第２剂次，第３剂次在第１剂次接种后６个月接种。
１１．炭疽疫苗炭疽疫苗接种１剂次，在发生炭疽疫情时接种，病例或病畜的直接接触者和病人不能接种。
１２．钩体疫苗钩体疫苗接种２剂次，受种者接种第１剂次后７—１０天接种第２剂次。疫苗免疫程序见附表。
二、接种对象。
１．现行的国家免疫规划疫苗按照免疫程序，所有达到应种月（年）龄的适龄儿童，均为接种对象。
２．新纳入国家免疫规划的疫苗，其接种对象为规定实施时间起达到免疫程序规定各剂次月（年）龄的儿童。
３．强化免疫的接种对象按照强化免疫实施方案确定。
４．出血热疫苗接种为重点地区１６—６０岁的目标人群。
５．炭疽疫苗接种对象为炭疽病例或病畜的间接接触者及疫点周边高危人群。
免疫净化治疗自身免疫性疾病 篇6
自身免疫性疾病的罪魁祸首就是患者体内的异常淋巴细胞以及它们产生的自身抗体。这些自身抗体在人体内挑起“内战”，并造成高丙种球蛋白血症、免疫球蛋白升高、循环免疫复合物增高及补体下降等一系列“战争后遗症”，而它们又继续引起了患者各种临床症状和不适。因此减少或清除血液中异常淋巴细胞和这些“战争产物”就成为治疗自身免疫性疾病的关键。
在过去的几十年中，医生们尝试过用各种药物治疗类风湿性关节炎、系统性红斑狼疮和干燥综合征，并取得了一定的效果。但是仍有部分患者病情十分顽固，经过长期治疗无法缓解。另外，长期使用药物治疗的副作用也使许多患者无法耐受。比如，服用非甾体类抗炎药后出现的上腹不适、疼痛、恶心、反酸，甚至胃黏膜溃疡、出血、穿孔；长期大量服用糖皮质激素造成的骨质疏松、骨折；个别患者应用免疫抑制剂还可出现严重的胃肠道反应、骨髓抑制及肝损害等。这些都不同程度地影响了临床治疗效果。
后来，医生又开始尝试使用血浆置换来治疗自身免疫性疾病。这种治疗方法是通过仪器去除患者血液中的病理成分如异常免疫球蛋白、免疫复合物等。此外，血浆置换也可以去除血液中的自身抗体。但是，传统的血浆置换只是减少了致病性免疫复合物，而并没有影响疾病的罪魁祸首——异常淋巴细胞。
目前我们使用的免疫净化疗法就是在血浆置换的基础上，又加上了单个核细胞清除术。治疗时我们应用CS3000血细胞分离机利用自动离心或黏附作用，去除一定量的异常淋巴细胞和含有异常免疫球蛋白及自身抗体的血浆，这样既减轻了“战争后遗症”又抓住了挑起内战的“元凶”。
相对于以往的各种治疗方法，免疫净化疗法的优点在于可以在短期内清除致病物质，减少异常的细胞免疫及体液免疫反应，迅速缓解患者的临床症状；同时还在一定程度上促进了其他药物的疗效发挥，并可减少药物用量，从而减少了药物副作用。
那么什么样的病人适合做免疫净化呢？
对于类风湿性关节炎，免疫净化适合于难治性类风湿性关节炎患者，包括正规应用非甾体类抗炎药、抗风湿药及免疫抑制剂治疗半年以上症状无缓解的患者；血液中循环免疫复合物和免疫球蛋白浓度显著增高的患者。
对于系统性红斑狼疮患者，它适用于对免疫抑制剂等系统内科治疗无效的患者和血清中有多种自身抗体、免疫球蛋白及循环免疫复合物且滴度显著增高者。
对于原发干燥综合征患者，它主要适用于具有明显口干、眼干症状及合并高丙种球蛋白血症或存在大量其他自身抗体者。
免疫神经网络 篇7
电力变压器是电力系统的重要设备,其运行状态对系统的安全性有着重要的影响,利用变压器油中溶解气体分析(DGA)方法检测其内部早期故障已经成为变压器故障诊断的重要方法。常用的IEC三比值法及其相关改良比值法在工程实际使用中暴露出编码不全,编码结果过于绝对等缺点,离开专家经验,往往出现误判和漏判,而电研法不能对放电和过热两种故障同时存在的情况作出判断。
RBF神经网络以其具有可以逼近任意非线性映射,算法简单,实用的特点成为人们研究的热点,近年来,在故障诊断领域得到了成功的应用。在RBF网络中,隐含层基函数的中心和宽度对网络的性能具有重要的影响。目前常用的几种RBF网络训练算法很难找到中心和宽度的全局最优值;同时,这些训练算法往往为了达到一定的逼近能力而使得隐含层节点数目过多,导致计算量加大。本文应用免疫聚类方法确定RBF网络隐含层中心数目和位置,用遗传算法对RBF网络进行优化,提高了RBF网络的收敛速度和泛化能力。实例表明,该算法能有效识别变压器故障,提高故障诊断率[1]。
1 RBF神经网络
径向基函数(RBF)网络是一种生物背景很强的前向神经网络,被广泛应用于模式识别,函数逼近,信号处理和控制等领域。RBF网络有输入层、隐含层、输出层3层结构,假设N个输入数据X=[x1,x2,…,xN],其中xi=[xi1,xi2,…xip]T,i=1,2,…,N为网络输入,网络输出Y=[y1,y2,…,yo],yi由式(1)计算:
其中:wi=[wi1,wi2,…,wim]T是输出节点i的权值矢量;g=[g1,g2,…,gm]T是基函数矢量,本文选择的是高斯基函数;o是网络输出节点的个数[2,3]。
建立RBF网络模型的关键在于:1)确定RBF网络隐含层数据中心的个数M;2)确定隐含层数据中心zi位置;3)输出权值wij的学习。在RBF神经网络中,隐含层RBF中心应能覆盖整个输入空间,但如果RBF中心的数量过多,将使网络的计算量显著增加,而且也会导致网络泛化能力的降低,因此,建立RBF网络模型的关键在于正确的选择合适的RBF中心。目前选择RBF中心的方法主要有聚类算法和正交最小二乘算法,聚类算法需要预先指定聚类的数量,而正交最小二乘算法当输入数据量较大时,容易出现病态矩阵。为了解决以上问题,采用一种可以实现数据聚类的人工免疫机制确定RBF网络中心的初始数量和位置,这种免疫聚类方法借鉴了克隆选择原理和免疫网络理论,可以根据输入数据集合自适应的确定RBF网络隐含层中心的数量和初始位置,并将该方法应用于变压器故障诊断。
2 免疫聚类RBF网络算法
2.1 免疫聚类算法
本文采用人工免疫聚类算法确定RBF网络的中心。在RBF网络中,假定训练数据中包含N个输入矢量,构成集合X=[x1,x2,…,xN],xi∈Rp。算法的目的就是寻求包含M个矢量的集合Z=[z1,z2,…,zM],其中zi∈Rp,构成RBF网络的中心集合。为了使RBF具有良好的故障诊断率,要求Z中包含的网络中心能够在输入空间Rp尽量涵盖所有的输入矢量,同时Z中的网络中心之间保持一定的距离,这与生物免疫系统中抗体与抗原的关系是非常相似的,因此采用下面的人工免疫聚类算法确定RBF隐层中心集合Z。在该算法中,X中的每个输入矢量xi相当于一个抗原Ag,而Z中的中心矢量zj则相应于一个抗体Ab。矢量之间的匹配度(亲和力)用Rp空间中的欧氏距离表示。算法由克隆选择过程和免疫抑制过程2个过程构成。克隆选择过程的目的是进化抗体集合,使抗体集合能覆盖更多的训练数据(抗原);免疫抑制过程能够提高克隆选择过程的全局寻优能力,使算法的输出不至于集中在一个局部区域,同时保护高亲和力的抗体。
算法的流程图如图1所示,具体步骤如下所示:
1)随机初始化聚类中心Z;
2)计算xi与Z中所有中心的亲和力
3)选择n个与xi亲和力最大的中心矢量Zn=[z1,z2,…,zn];
4)对n个被选择的中心矢量进行克隆操作,克隆的数目Nc由其亲和力决定,亲和力越大的克隆数Nc越大,即NC∝K×aij,其中k为克隆规模;
5)对克隆后的中心矢量以下式进行变异操作得到Zp:zj=zj-α(zj-xi),其中α为学习速率由亲和力aij决定,亲和力越大,α越大;
6)克隆选择操作:重新计算xi与Zp中所有中心矢量的亲和力,删除亲和力小于特定阈值σd的中心矢量,得到新的中心矢量矩阵Zp;
7)免疫网络抑制操作:计算Zp中各中心矢量之间的亲和力为
删除亲和力大于特定阈值σs的中心矢量,更新中心矢量矩阵Zp;
8)重复上述操作直到达到迭代数目Mc。
2.2 RBF网络训练
利用人工免疫聚类算法确定RBF网络的中心后,采用遗传算法对RBF网络进行训练,该训练方法约束条件少,通用和鲁棒性强,能够有效反映输入和输出的关系,容易得到全局最优解,训练算法采用实数编码,具体算法如下:
1)产生初始种群A:其RBF中心采用由人工免疫聚类确定的中心矢量集合Zp,核函数的标准差ρj,j=1,2,…,m,以及每个输出节点i的权值矢量wi采用随机初始化,即A中的每个个体对应一种网络结构,其中心相同而标准差和权值矢量不同。
2)适应度函数:神经网络训练的目的在于寻找参数使其均方差和最小,因此选择均方差和的倒数为适应度函数:
其中:分别表示训练数据t在第i个输出节点的实际输出和期望输出,o和N分别是输出节点和输入数据的数目。
3)选择:选择的目的是将优化的个体直接遗传到下一代或产生新的个体遗传到下一代,它是建立在种群中个体适应度的基础上的。本文采用联赛选择算子,基本思想是从种群中随机选择k个个体,其中适应度最高的个体遗传到下一代,重复执行此过程,直到选出的个体数量达到要求为止。其中k为竞赛规模,本文取值为3。同时为了不使最优的个体在选择中被淘汰,采用精英保留策略,即将每一代中最优的个体直接遗传到下一代。
4)交叉和变异:对群体中的个体进行交叉和变异,得到群体Ak。为了避免随机变异破坏免疫聚类的结果,采用非一致变异,即聚类中心矢量对应编码位的变异幅度和概率小于其他编码位的变异幅度和概率。
3 实例分析
3.1 数据预处理
同一种故障类型的变压器油中溶解气体数据,由于变压器等级,规格的不同,以及采气量的差距,其原始数据间的差异较大,如直接利用原始数据计算,就可能突出某些数量级特别大的特型指标作用,降低甚至排斥某些数量级较小的特性指标的作用,导致小特征指标只要改变一点数值,就会改变分类结果。为了保持原有各指标的分辨力,即变异性大小,可采用将各气体含量占5种气体含量总和百分比的方式将数据规格化[5,6,7,8]。
3.2 诊断模型的建立
免疫聚类算法的输入数据是训练抗原集,xi=[Agi1,Agi2,…,Agi5,F],Agi1~Agi5分别代表油中H2、CH4、C2H4、C2H6、C2H2,五种气体的体积分数;F表示其所属故障类别;输出是免疫聚类后的RBF隐含层中心数量和初始位置,本文收集各类型故障样本400个,其中150个故障样本输入到上述免疫聚类算法中,参数设置如下:初始化抗体个数N=20,最佳抗体选择数n=6,抗体克隆规模k=10,再次选择率ξ%=10%,克隆选择阈值δs=0.5,免疫抑制阈值δd=0.1。经人工免疫网络处理后得到的网络中心个数为7。
将所得到的免疫聚类结果作为RBF网络的初始隐含层中心数量和位置,用遗传算法对RBF网络进行优化,输入数据是五种气体的体积分数和所属故障类别的集合共150个,输出量代表变压器故障可能的故障类型,变压器的典型故障类型有:低温过热T1(t<300℃)、中温过热T2(300℃
3.3 诊断结果
将100个包含五种气体体积分数的故障样本用于测试训练后的RBF网络的诊断精度,并同BP神经网络算法的诊断精度比较,得到结果如下表2所示,由表2可以得到本文的算法的诊断精度优于神经网络算法。
表3列举了变压器5组诊断实例,由表3可以得到,本文提出的免疫RBF混合算法,对五组实例均得出了正确的结果,通过对第5组混合故障的正确诊断可以得到,该算法对混合故障也有较高的诊断精度。
4 结论
人工免疫聚类算法能够较好地得出RBF神经网络隐含层节点的数目和初始位置,有效提取故障诊断所需要的样本特征,消除冗余,精简RBF网络结构,提高网络的泛化能力,采用遗传算法训练网络结构,提高网络的全局收敛能力,将训练后的RBF网络用于变压器故障诊断,通过实例分析,该方法能够有效地提高诊断的精确度。
参考文献
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免疫神经网络 篇8
关键词：永磁同步电动机,递归模糊神经网络控制器,免疫遗传算法,矢量控制
1 引言
永磁同步电动机(PMSM)具有体积小、损耗低、响应快、效率高、可靠性好以及对外界环境适应性强等优点,目前在高性能电气传动系统中得到广泛的应用。但由于它的多变量、严重非线性、参数时变及耦合性强,往往还受到负载干扰、自身的非线性等诸多不确定因素影响,导致其抗干扰能力差,影响PMSM控制性能。PMSM矢量控制是一种高性能的控制策略,但控制性能的好坏主要取决于控制器的设计。传统的PI控制器是以被控对象的数学模型为设计依据,尽管其控制算法简单、鲁棒性好,并有一定的控制精度,但它毕竟是一种线性控制,不能很好地满足存在严重非线性的PMSM系统高精度、快响应的要求。为此,本文结合模糊逻辑控制和神经网络的优缺点,以递归模糊神经网络取代原来的BP网络,形成一种新的模糊神经网络——递归模糊神经网络(RFNN),将RFNN控制器作为速度调节器应用于PMSM矢量控制调速系统中,并利用免疫遗传算法(IGA)在线优化RFNN控制器中的参数。仿真结果表明,本文设计的模糊神经网络速度控制器应用于永磁同步电动机矢量控制系统,能实现精确的速度控制,具有良好的抗干扰性能和较强的鲁棒性。
2 PMSM数学模型
图1是1台2极永磁同步电动机的空间矢量图。矢量控制的基本原则是把电动机的定子电流分解为直轴电流分量id和交轴电流分量iq 。对永磁同步电动机来说,一种有效的矢量控制策略就是通过保持定子电流的直轴分量id为零,电磁转矩与定子电流的交轴分量iq成正比,以实现良好的线性解耦控制效果。
永磁同步电动机的d-q轴模型的电压方程为
永磁同步电动机的磁链方程为
永磁同步电动机的电磁转矩为
Te=1.5p[Ψfiq+(Ld-Lq)idiq] (3)
式中:ud,uq为d,q轴定子电压;Rs为d,q轴定子三相绕组电压;Ld,Lq为d,q轴定子绕组电感;p为电机极对数;Ψf 为永磁体磁链;ωr为转子电角速度。
3 基于IGA优化的递归模糊神经网络控制PMSM矢量调速系统
3.1 系统原理与结构
在分析永磁同步电动机数学模型基础上,本文设计的基于递归模糊神经网络速度控制器的PMSM矢量控制系统结构模型如图2所示。
该控制系统包含一个速度外环和两个电流内环,电流环通过对id和iq 的解耦控制实现转矩控制。速度环的作用是增强系统抗负载扰动的能力,并决定系统的运行性能。利用递归模糊神经网络控制器取代速度环上传统的PI控制器,作为永磁同步电动机闭环矢量控制系统的转速调节器,并采用免疫遗传算法在线优化递归模糊神经网络的参数,从而极大地提高了系统的响应速度、控制精度及鲁棒性能。
调速系统采用交-直-交电压源型变压变频技术方案,PWM技术使用空间矢量脉宽调制法,目的是减少逆变器输出电流的谐波成分及电机的谐波损耗,降低转矩脉动,从而使永磁同步电动机获得幅值恒定的圆形磁场,即正弦磁通。
3.2 递归模糊神经网络控制器
本系统采用具有研究动态特性的递归模糊神经网络(RFNN)控制器结构如图3所示。
它是由4层BP网络组成,即输入层、模糊化及递归层、规则层、去模糊化及输出层,其中在第2层引入递归神经元,递归神经元有内部反馈连接,它以反馈连接的形式存储内部信息,使网络输出不仅取决于当前输入,而且还取决于过去的输入和输出,从而形成局部或全局递归的网络结构,能够有效地处理动态系统的非线性映射问题,具有较快的收敛速度和较少的神经元数目,并进一步简化了网络模型。
第1层:输入层。将输入矢量x=[e,ec]T引入网络,每个神经元的输入量均换算在模糊域[-1,1]内。此层输出节点为
O
第2层:模糊化及递归层。模糊化输入变量,每个输入采用5个模糊语言变量{PB,PS,0,NS,NB}表示,分别为模糊集的负大、负小、零、正小、正大,计算各输入分量属于各语言变量值模糊集合的隶属度函数。这里隶属度函数采用高斯基函数来表示。该层共有10个节点,其输出节点为
O
其中 I
式中,aij,bij分别为高斯基函数的中心和宽度,此层每个节点都具有相同结构的递归节点,此层输入节点为
式中:rij为递归单元的连接权;O
第3层:模糊控制规则层。“∏”表示模糊AND操作,这里用“×”乘积实现模糊集的“AND”运算。此层共有25个节点,其输入节点为
输出节点为
O
第4层:去模糊化及输出层。实现解模糊操作,计算所有规则的输出之和,并作归一化处理。此层输入节点为
式中:ωk 为第3层(规则层)与第4层(输出层)之间的连接权值。
3.3基于IGA优化的递归模糊神经网络控制器的实现
由于递归模糊神经网络的梯度信息不容易获取,所以基于非梯度的遗传算法成为递归模糊神经网络学习的重要手段之一。免疫遗传算法(IGA)是近年来基于生物免疫机制的一种改进遗传算法,是一种新型的计算智能方法,它是在遗传算法的基础上融合了生物免疫系统的抗原识别、抗体多样性、免疫记忆、浓度控制等机制。解决实际问题时,在保持抗体多样性的情况下,找出针对该抗原的抗体,即问题的解。与标准遗传算法相比,IGA具有以下显著优势:1)免疫记忆功能。该功能可以加快搜索速度,提高遗传算法的总体搜索能力;2)抗体多样性保持功能。该功能可以提高遗传算法的局部搜索能力;3)自我调节功能。该功能可提高遗传算法的局部搜索能力,避免陷入局部最优解。
本系统中,免疫遗传算法的输入为参考模型的输出ωr 与转子实际输出电角速度ω之间的偏差e及其偏差变化率ec。先将递归模糊神经网络控制器作为系统转速调节器,再利用免疫遗传算法在线优化递归模糊神经网络参数,其中包括第3～4层间的连接权值ωk、第2层的高斯函数的中心值aij 和宽度bij以及第2层的递归单元的连接权rij、第2～3层之间的连接权值ωjk等。因此应用免疫遗传算法对网络进行训练,在线优化和调整上述参数,能使递归模糊神经网络控制器具有良好的控制性能,并且对系统参数变化和外界负载扰动具有较强的鲁棒性。
4 IGA算法的设计与实现
IGA算法的设计与实现有如下几种。
1)读入初始化条件,将给定的特定问题视为抗原,并对其进行具体分析,找出最基本的特征信息,确定待优化变量aij , bij,ωk,rij等。
2)确定IGA的运行参数:群体规模Mpop=30,交叉概率Pc=0.8,变异概率Pm=0.02。
3)产生初始群体(抗体)并编码。如果是记忆中的抗原,则从记忆细胞中取出相应的抗体组成IGA的初始群体,否则随机生成初始群体。选择一定的编码方案(本文采用十进制)对其编码,组成基因码串,每一码串代表一个个体,表示优化问题的一个解。本系统可选择(aij,bij,ωk,rij)为每一抗体对应的网络结构参数,共有m组(s=1,2,…,m)作为初始抗体群体。
4)适应度计算。按编码规则,计算每个抗体的适应度。由于进化只能向着使适应度函数值增大的方向进行,因而适应度函数是以构造目标函数倒数的形式。设抗体Ps对应的网络的能量函数为Es,则适应度函数Fs为
式中:ξ为大于0的常数;M为训练样本(抗体)总数;O为输出节点数;T
5)演变记忆细胞。若是新抗原,则利用当前种群中适应度高的抗体替换记忆细胞中适应度低的抗体;否则,将当前种群中适应度高的抗体加入记忆细胞中。
6)抗体的促进和抑制。计算当前种群中适应度值相近的抗体浓度,即相近抗体数与群体总数的比值。若抗体的浓度较高,则减小抗体的选择概率(即抑制);反之,则加大抗体的选择概率(即促进),以此来保持种群中个体的多样性。
7)抗体进化操作(交叉和变异)。按交叉概率Pc和变异概率Pm进行与标准遗传算法(SGA)相同的交叉和变异操作,对产生的新一代群体重新进行评价、选择、交叉和变异等操作,如此循环重复,不断提高群体最优抗体的适应值和平均适应值,直至最优抗体的适应值达到规定的范围,或最优抗体适应值和群体抗体的平均适应值不再提高,同时满足各项约束条件,则其迭代过程收敛,便输出结果,IGA算法结束。
5 仿真结果分析
分别用传统PI控制器和递归模糊神经网络(RFNN)控制器作为永磁同步电动机(PMSM)矢量控制系统的转速调节器,应用Matlab/Simulink建立PMSM矢量控制系统的仿真模型,并进行仿真实验。仿真中永磁同步电动机参数为:额定功率500 W,额定相电压220 V,额定转速1500 r/min;定子d轴电感Ld=0.027 H,q轴电感Lq=0.067 H,定子相绕组电阻Rs=4.495 Ω,转动惯量J=0.001 79 kg·m2,极对数为2。电流调节器选用PI调节器,其参数Kp=2 ,Ki=35。系统在给定转速nr=1 500 r/min,负载转矩TL=2 N·m时启动,并在t=0.7 s时给电机加一个10 N·m负载,其响应曲线如图4所示。
图4中,曲线①、②分别表示PI控制器和RFNN控制器作用下的转速响应曲线。从图4中可以看出,无论是响应速度还是超调量,曲线②均优于曲线①,说明递归模糊神经网络控制器能对被控对象实现较好的控制效果。
为了测试在应用免疫遗传算法优化方法后递归模糊神经网络控制器的控制性能,仿真时给定速度指令和负载转矩设置仍同上。图5a、图5b分别为该情况下的转速响应曲线和转矩响应曲线,可以明显观察到转速在达到稳态时仅比给定转速的指令值略有下降,大约在1 448 r/min,误差很小。图5b中转矩曲线变化比较平滑,即使在负载发生突变时转矩变化也较平缓,超调量较小。仿真结果表明,基于IGA的递归模糊神经网络控制器与常规PI控制器和RFNN控制器相比,能更好地适应被控参数变化,具有更快的响应速度、更高的稳态精度和更强的抗扰动能力,显示其很强的鲁棒性。
6 结论
以基于免疫遗传算法的递归模糊神经网络控制器取代传统的PI控制器应用于永磁同步电动机的矢量控制系统,使用该控制器作为速度调节器对永磁同步电动机进行精确的速度控制。仿真实验结果表明,该方法得到的各项性能指标均优于PI控制和递归模糊神经网络控制方式,具有很好的适应性和很强的鲁棒性,取得了比较理想的控制效果,从而为实现永磁同步电动机的智能化调速控制提供了切实可行的技术方案。
参考文献
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免疫神经网络 篇9
笔者提出了一种基于免疫遗传算法(Immune Genetic Algorithm,IGA)、BP神经网络、RBF网络与经典PID控制器相结合的智能控制方法,对PID控制参数进行在线调整,实时对过热蒸汽温度进行智能PID控制。利用神经网络具有自适应、自学习及可逼近任意函数的能力对PID参数进行在线调整,并利用免疫遗传算法的全局搜索寻优能力对神经网络的初始权值进行优化[3],避免了可能出现的收敛速度缓慢、存在局部极小点等问题。
1 控制系统结构
基于IGA算法和BP神经网络的智能PID控制系统结构如图1所示[4]。系统由3个部分组成:RBF辨识网络对主汽温进行辨识,提供给基于IGA的BP网络一个学习信号;基于IGA的BP神经网络根据辨识系统提供的学习信号,在线调整自身权系数,实现对PID控制器参数KP、KI、KD的在线调整,以期达到最优的性能指标;采用经典的PID控制器直接对主汽温进行闭环控制。
2 控制算法
2.1 RBF辨识网络
RBF神经网络模拟人脑中的局部调整,相互覆盖接受域的神经网络结构,是一种具有单隐层的局部逼近网络[5]。由于RBF网络由输入到输出的映射是非线性的,而隐层空间到输出空间的映射是线性的[6],从而能够以任意精度逼近任何连续函数[7],因此选用RBF作为系统的辨识器,结构如图2所示。
笔者选取的高斯基函数hj为:
undefined (1)
式中 hj——第j个隐层节点的输出;
X ——输入样本,X=[x1,x2,…,xn]T;
Cj ——第j个隐层节点的中心矢量,Cj=[cj1,cj2,…,cji,…,cjn]T (i=1,2,…,n);
bj ——第 j 个隐层节点的基宽带参数。
网络的输出为:
undefined (2)
辨识网络的性能指标函数为:
undefined (3)
根据梯度下降法,输出权、节点中心及节点基宽参数的修正公式为:
式中 η——学习速率;
α ——动量因子。
对象的输出对控制输入的灵敏度为:
2.2 IGA
IGA是一种基于生物免疫机制改进的遗传算法,它是模拟和反映生物机体免疫系统,并结合工程优化应用而提出的一种仿生优化算法[8,9]。为了有效地克服遗传算法搜索效率低、个体多样性差及“早熟”现象,提高算法的收敛性能,IGA在遗传算法的基础上引入了生物免疫系统中的多样性保持机制和抗体浓度调节机制,确保算法快速收敛于全局最优解[10]。IGA流程如图3所示。
2.3 BP智能控制网络
BP神经网络具有较好的泛化能力和逼近特性,通过神经网络自身的学习可以找到某一最优控制下的P、I、D参数[11]。经典增量式PID的控制算法为:
u(k)=u(k-1)+KP[e(k)-e(k-1)]+KIe(k)+
KD[e(k)-2e(k-1)+e(k-2)] (10)
把KP、KI、KD视为依赖于系统运行状态的可调参数时,将其描述为:
u(k)=f[u(k-1),KP,KI,KD,e(k),e(k-1),e(k-2)] (11)
式中 f[·]——与KP,KI,KD,u(k-1)等有关的非线性函数,可以用BP训练和学习找到一个最佳控制规律。
BP网络设置为3层,网络结构为[3,4,5],如图4所示。
输入层为等值模型,即输出等于输入:
输出层激活函数采用非负的Sigmoid函数:
undefined
隐含层激活函数采用正负对称的Sigmoid函数:
undefined (14)
优化过程性能指标函数为:
undefined (15)
按照梯度下降法修正网络各层之间的权系数,并附加一惯性项:
undefined (16)
式中 η(k)——学习速率;
α(k)——惯性系数。
由于较大的学习速率可能导致权值在修正过程中使误差跳过设定的最小值而永不收敛,而较小的学习速率又会使学习过程缓慢。因此在此处引入自调整的学习速率:
2.4 基于IGA的BP网络智能PID控制算法的步骤
计算步骤如下:
a. 确定RBF网络的结构、隐含层节点的中心矢量、基带宽参数初值、权系数初值、学习率及惯性系数等;
b. 确定BP网络的结构、学习率及惯性系数等;
c. 用IGA优化BP网络权系数的初值;
d. 采样得到y(k)、r(k),计算e(k);
e. 根据式(12)～(14)计算BP网络各层神经元的输入和输出;
f. 根据式(10)计算PID控制器的控制输出u(k),并参与控制和计算;
g. 根据式(1)、(2)计算RBF网络各层神经元的输入和输出;
h. 根据式(4)～(8)修正RBF网络的各层权系数、隐节点中心矢量和基宽参数;
i. 根据式(16)、(17)修正BP网络权系数;
j. 令k=k+1,返回e,继续进行。
3 系统仿真及实验结果
3.1 IGA-BP整定PID串级控制与常规PID串级控制效果比较
某超临界机组的动态特性对基于IGA的BP网络智能PID控制算法进行仿真,数据见表1,其中D表示蒸汽流量。
仿真中,RBF神经网络辨识器的结构取为3-6-1(即n=3,m=6),网络的输入为u(k);y(k),y(k-1);输出为undefined;参数η,α分别为0.25,0.02。BP神经网络采用4-5-3(图4)的结构,输入为e(k),r(k),y(k),1,取参数η=0.25,α=0.02。IGA采用实数编码方式,每一实数表示一个连接权或阈值,初始抗体在[-0.5,0.5]随机产生,可调参数α,β,λ分别为0.5,0.5和0.06;选用轮盘赌选择,交叉概率取0.8,变异概率取0.2,初始种群大小为50,目标误差设定为0.02。若最优个体在连续10次迭代中保持不变,则结束搜索,算法结束。
笔者采用某超临界机组(表1)的动态特性对所设计的IGA-BP控制系统和常规PID控制器组成的两种串级主汽温控制系统进行仿真,仿真曲线如图5所示。
从图5可以看出,在不同负荷下,采用IGA-BP神经网络控制系统,超调量小、过渡时间短、调节品质高、具有很好的快速行和准确性。其控制效果明显优于常规PID控制系统。
3.2 控制系统的抗干扰能力
当系统在100%负荷下处于稳定时,在t=1 ks时加入给水扰动,即做0.1的阶跃扰动,系统输出响应曲线如图6a所示。同时增加燃烧率扰动,即在t=1 ks时,同时做0.2的阶跃扰动,系统响应曲线如图6b所示。
由图6可以看出,当系统加入外扰后,曲线2超调量小于曲线1,尤其在系统运行过程中同时加入给水流量和燃烧率扰动时,曲线2的超调量明显小于曲线1。与常规PID相比,该复合控制器过渡时间短、超调量小、抗干扰能力强、鲁棒性好。
4 结束语
通过对模型不确定大延迟对象的两类控制系统的仿真研究比较可知,基于IGA-BP神经网络的控制系统能适应被控对象参数的变化,具有较强的抗干扰能力、鲁棒性好、调节品质高,明显优于常规的PID控制器。
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免疫神经网络 篇10
特异性免疫算法具有特异性、记忆、自我调节和区分自我与非我等特点,能够完成特有的免疫功能[1]。从生物学的角度来看,生物在进化的过程中,一般总是与自己相同的物种生活在一起, 在某一特定的地理区域中共存[2],共同繁衍后代,这种特定环境下的生存环境构成了小生境[3]。小生境有力地保证了新物种的形成,并为生物界保持多种种群提供了保证。本文应用特异性免疫算法和小生境技术,提出特异性免疫的遗传优化算法,此算法具有较快的收敛性能。
1基于特异性免疫的遗传算法
本文从免疫系统中机体通过后天感染获得抵抗感染能力的过程得到启发,提出了基于特异性免疫的遗传优化算法。此算法类似于免疫系统的特异性免疫,在保证种群多样性的同时,保留有利于算法收敛到全局最优解的抗体[4]。利用本文提出的算法重复刺激机体的特异性免疫应答,并与抗体发生特异性免疫,利用记忆单元进行学习,进化与抗原特异性结合的抗体,从而获得全局最优解。
在本文提出的算法中,对抗体采用实数编码。特异性免疫的遗传优化算法采用自适应遗传算子,保留了遗传算法种群进化的方式。特异性免疫保证了多样性的种群和抗体的合理分布,克服了遗传算法易陷于局部最优的缺点。
1.1 清除技术
几种常用小生境算法中,清除算法(cleaning)具有很好的查找性能。鉴于此,本文采用清除算法来保证种群的多样性,并给定小生境半径σ,利用种群多样性因子进行自适应调节。设种群的数量为N,种群多样性因子为:
V(k)=fave(k)/fmax(k) 。 (1)
其中:fave(k)、fmax(k)分别为第k代种群亲和度的平均值和最大值,undefined为每代抗体i对抗原的亲和度。如果种群多样性因子V(k)接近于1,说明种群的多样性不足,为了避免早熟收敛,陷入局部最优解,需要减小给定小生境半径σ,从而增加小生境的数量;如果V(k)<<1,说明种群有充足的多样性,这时通过增大给定小生境半径σ以减少小生境的数量,防止陷入随机搜索状态。
小生境半径σ的调整公式如下:
σi+1=σi×0.8 V(k)>Vmax 。 (2)
σi+1=σi/0.8 V(k)
其中:σi+1为自适应调整后的小生境半径;σi为调整前的小生境半径;Vmax=0.3;Vmin=0.005。σ初值的选取与变量的取值范围有关:
σ0=λD 。 (4)
其中:λ为一常数,这里取λ为0.02～0.002;D为抗体最小分量的区间长度。同时限定小生境半径σ的范围为0.01～2。
1.2 自适应遗传算子
在自适应算法中,自适应算子不断地进行自我调整,既保证了种群多样性同时也保证了算法的收敛性,取得了很好的效果。
1.2.1 选择算子
本文采用随机遍历抽样法,此方法提供了零偏差和最小个体扩展,降低了选择的随机误差,减少了种群的遗传变异。
1.2.2 自适应交叉和变异概率
本文针对抗体的不同亲和度,将他们分为高于平均值的群体和低于平均值的群体,这两类群体的交叉率Pc和变异率Pm为:
undefined
。 (5)
undefined
。 (6)
其中:Ki为比例系数,K1=0.2,K2=0.4,K3=0.9,K4=0.02,K5=0.005,K6=0.08;fundefined、fundefined分别为每代中所有大于或小于平均亲和度的抗体亲和度平均值。通常Pc取0.5～1.0,Pm取0.001～0.05。
1.2.3 交叉操作
本文交叉操作采用线性重组的方式。设交叉前的父代个体为x1、x2,交叉后的子代个体为x′i,则:
x′i=x1+ri(x2-x1) 。 (7)
其中:ri∈[-0.5,1.5],i=1,2。[5]
1.2.4 变异操作
本文采用实值变异的变异操作。此变异操作可以产生更多的子代,增加种群的多样性。设变异前的父代为X,则变异后子代X′为:
X′=X±0.5LΔ 。 (8)
其中:undefined取值为1 或0,取1的概率为1/m,取0的概率为1-1/m,m为变量个数,本文m取30;L为个体变量的取值范围。
1.3 特异性免疫
本文提出的算法具有维持种群多样性、不易陷入局部最优和具有更强的搜索空间能力的特点,在保留最优种群的同时,保证算法的快速收敛性[6]。
1.3.1 高亲和度抗体的特异性
在免疫系统中,根据抗体和抗原亲和度的关系来决定子代是否是优秀个体。为保证算法终止时得到的结果是历代最优的抗体,先由初始种群中小部分亲和度最优的抗体构成种群,每代取一定比例的进化抗体群中高亲和度抗体更新种群。
设变异前的父代为XM,则变异后的子代X′M为:
X′M=XM±0.5LΔexp(-μk) 。 (9)
其中:μ为比例系数; k为进化代数。
1.3.2 低亲和度抗体的特异性
对种群中抗体亲和度进行比较,把亲和度改进最大的抗体保留下来,从而提高算法的全局搜索能力。用随机生成的新抗体代替亲和度低并且子代亲和度无改善的抗体。
2仿真实验
选取如下非线性被控对象:
undefined。 (10)
神经网络选取单隐层网络,隐含层神经元数目为5,输出数目为1。采用神经网络、免疫遗传优化神经网络和特异性免疫的遗传算法优化神经网络的3种控制方法跟踪方波信号,仿真结果如图1所示。由图1可知,采用本文提出的算法响应速度快、跟踪精度高,具有很好的控制效果。
3结束语
本算法的关键在于采用特异性免疫策略并且保持种群的多样性,对遗传参数引进自适应算子自行调整适应种群的变化;利用小生境技术中的cleaning算法寻找优秀抗体,通过保留高亲和度抗体更新种群,保证算法的快速性和有效性。通过对非线性系统仿真实验,表明该算法有很好的控制效果。
摘要：基于小生境技术和免疫算法,提出了一种特异性免疫的遗传算法。将该算法应用于神经网络控制器的优化,对非线性系统进行仿真实验,结果表明该方法比传统的控制方法有更好的控制效果。
关键词：特异性免疫,遗传算法,神经网络
参考文献
[1]薛文涛.基于免疫的智能优化算法理论及应用研究[D].南京:南京理工大学,2008:45-49.
[2]邓泽喜.基于小生境的混沌变异查分进化算法[J].计算机工程与应用,2010,46(25):31-33.
[3]李涛.计算机免疫学[M].北京:电子工业出版社,2004.
[4]Hagan M T,Demuth H B,Beale M.神经网络设计[M].戴葵,译.北京:机械工业出版社,2002.
[5]莫宏伟.人工免疫系统原理与应用[M].哈尔滨:哈尔滨工业大学出版社,2002.
核聚类人工免疫网络模型的设计 篇11
关键词：聚类分析,人工免疫系统,核方法
聚类是根据数据的不同特征,将其划分为不同的数据类。聚类分析具有广泛的应用,包括市场或顾客的分割、模式识别、生物学研究、空间数据分析、WEB文档分类等。聚类分析可以用作独立的数据挖掘工具来获得对数据分布的了解,也可以作为其它对发现的簇运行的数据挖掘算法的预处理步骤。
免疫系统是一个由若干功能部件组成的相当复杂的系统,它有许多优良的功能特性引起了人们的注意。近年来,随着基础医学研究的深入,人们对免疫系统的机理也有了越来越清楚的认识。从系统的角度来看,生物免疫系统是一个自组织、自适应的、具有高度并行处理能力的强鲁棒性系统从信息处理的角度来看,生物免疫系统又是一个具有多样性识别能力、增强学习机制和分布式联想记忆的强大信息处理系统。
人工免疫系统用于聚类可以大大提高聚类的效率,具有较强的特征抽取能力。
任何核方法的解决方案都由两个部分组成:一个模块和一种学习算法。模块执行的是映射到特征空间的过程,而学习算法则用来发现这一空间的线性关系。检测线性关系是许多统计学研究和机器学习研究的焦点,研究得出的算法已得到人们的深入了解,其运行效率也很高。我们可以通过核函数在高维空间中高效地表示线性模式。
提出一种核聚类人工免疫网络模型,开辟一条高效率聚类分析的新方法。
1 聚类和核聚类
聚类是根据数据的不同特征,将其划分为不同的数据类。它的目的是使得属于同一类别的个体之间的距离尽可能的小,而不同类别上的个体间的距离尽可能的大。聚类方法包括统计方法、机器学习方法、神经网络方法和面向数据库的方法等。
点集的数据结构、被分析的点集中样本点的数量、所采用的距离度量和相似性度量、所用的聚类准则,以及最终的聚类数都会影响到分类的结果。此外,样本各分量之间的尺度比例的确定也是一个十分重要的问题。这都会使得聚类质量难以把握。
一般说来,间接的动态聚类算法的计算效率很高,因此为很多人所乐于采用。它的主要缺点是所选定这种模型常常不能反映数据的概率结构,因此用这些方法所得到的聚类结果不能反映数据构造的真实情况。我们只有通过选择各种各样的核函数以及分析用这些核函数所得到的聚类结果来部分地解决这种困难。
2 人工免疫网络
COOKER等最先设计了人工免疫网络,并将它用于机器学习。他们提出了一种人工免疫系统用于有指导的机器学习,这一设计的中心工作就是利用了免疫网络理论构造人工免疫系统,该系统用到的生物免疫系统机制包括细胞、细胞的刺激度、免疫网络理论、基因库、变异以及适于分类问题的抗体串。他们所设计的系统形式通过一系列的研究和改进,最后的人工免疫网络称为系统。该系统包含一个即抗体网络,如果两个之间的亲和力超过某一闭值,它们就相互连接。每个由四个要素组成匹配规则、基因库用于产生抗体,即序列、许多中间序列、该的刺激度即抗体的评价。而系统中的抗原就是待学习的串的表达。最初,随机选择一组训练数据构成网络,其余的数据就是抗体训练集。
3 基于核的聚类分析过程,
基于核的聚类分析过程可以分为如下几个步骤:
1)确定聚类准则。聚类准则就是聚类结果的评价标准;2)确定模式类的核的表达方式;3)确定核的修改策略;4)从核的初始形式开始,不断用聚类准则函数评价,并基于评价值来修改聚类核,直到聚类准则函数直达一个稳定值。
4 核聚类人工免疫网络模型的表示与设计过程
4.1 核聚类人工免疫网络模型的表示
1)抗原—原始数据组;2)抗体—各模式类的特征值,在网络中表现为一个数据项。3)系统结构—抗体通过相互作用构成的网络。4)应用目标就是使网络经过“学习”后,能够反映原始数据组所包含的模式类,及各个模式类的聚类核。
整个网络的构成规则:
1)网络由数据项组成,每个数据项包括一个数据值、一个刺激度值以及数据量值即该数据项所包含的相同数据的个数。2)网络中的数据项之间存在连接,两个数据项之间是否连接由两个数据项的相似度以及一个阂值确定如果数据项之间的相似度大于闽值则连接,否则,就不连接。3)每一组互连的数据所构成的子网络,就代表一个模式类。4)通过训练,网络最终达到一个稳定的结构,这个稳定的结构就是聚类分析的结果,每个子网络就是一个模式类的核。
4.2 算法描述
由于这种基于人工免疫网络的聚类分析方法,本质上就是利用网络的结构形式,以改善聚类准则为指导,通过适当的算法和训练数据,不断改善网络结构,最终得到各个模式类的聚类核,这里的模式类的核是以各类型的特征值表示的。所以,这个过程就是一个特征抽取过程,根据前面关于人工免疫系统一般框架中学习算法的描述,算法具体实现步骤如下:
1)确定几个关键参数值;2)将样本数据分为三组—初始网络数据用于构造初始网络,也就是初始的抗体、训练数据用于训练网络,也就是抗原、测试数据用于对结果进行测试,代表新的抗原;3)由初始网络数据构成初始网络—计算数据项之间的相似度,大于连接阂值的就建立连接,否则就不连接;4)提供训练数据,计算网络中各数据项的刺激度值即抗体的评价值;5)将刺激度值较好的数据项存入记忆库;6)以各数据项的刺激度值为依据,进行克隆选择、交叉、超变异操作;7)由新的数据项和记忆库中的数据项一起构造新的网络;8)判断结束条件是否满足,是,则结束,否,则转去第四步继续训练。
5 实验结果
关于实验的设想就是选择一组分类情况已知的数据,假设在没有关于数据任何先验知识的情况下用人工免疫网络对该组数据进行聚类分析,然后用结果来与己知的分类情况进行对比,以检验方法的有效性。
以模式类的核而不是数据本身作为搜索的对象,通过迭代的方式不断地优化聚类准则函数,这种迭代算法不仅可以简化搜索过程本身而且具有继续学习的能力模式类的核可以根据实际问题的特点和条件选择多种形式,这样就扩展了这一方法的应用范围。
参考文献
[1]刘克胜,曹先彬,郑浩然,等.基于免疫进化规划的多层前馈网络设计[J].软件学报,1999,10(11):1180-1184.
[2]王磊,肖人彬.基于免疫记忆的人工免疫算法模型及其应用[J].模式识别与人工智能,2002,15(4):385-391.
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