人工生態系統的模糊邏輯控制器的製作方法

2023-05-29 03:41:11 1

專利名稱：人工生態系統的模糊邏輯控制器的製作方法
技術領域：
本發明涉及一種自動調控人工生態系統的方法，主要針對空間受控生態生命保障系統和地面設施農業系統運行過程的控制與調節。
背景技術：
當前空間科技的發展已經解決了將人類送入太空的問題，但是怎樣支持人在太空數月甚至數年的長期生存，成了空間科技領域迫切需要解決的關鍵問題。最終的解決方案是將地面上的生態系統移植到外太空，使之成為受控的人工生態系統，通過有效地調控物質循環、能量流動和信息傳遞為航天員提供長期可持續的生命支持與保障。同時地面設施 農業系統也屬於受控人工生態系統，與前者類似，也需要在人的正確幹預下才能正常運行，並創造良好的經濟效益和生態效益。人工生態系統是由生物的生命活動及其與人工環境之間複雜的交互作用所驅動的，屬複雜系統，具有高度的非線性、時變性和不確定性，其運行過程常常也不會停留在固定的工作點上，並會受到各種內部變化和外部擾動的影響，因此傳統的方法如開環控制和PID控制等，都無法有效地對人工生態系統進行控制與調節，從而導致系統無法按照要求正常運行，甚至崩潰。人工生態系統非線性控制器的數學模型同樣難以通過解析和綜合的方法加以確定，或者通過該方法得到的控制器模型複雜，魯棒性和自適應性比較差，很難適應不斷變化的環境條件。目前模糊推理系統(Fuzzy Inference System, FIS)已經成功地運用到複雜系統的控制當中，由於能夠根據專業知識和專家經驗，通過自然語言而非數學語言對複雜系統的控制策略進行研製，使得它普遍應用於非線性系統控制器的實現。因此我們能夠運用FIS建立對系統運行過程進行模糊綜合評價和閉環控制的模糊邏輯控制器(Fuzzy LogicController, FLC)，使人工生態系統能夠按照要求穩定地運行，並具有良好的動態響應和抗擾動性能。它對我國空間生命保障系統的建立和地面設施農業的發展具有一定的意義。

發明內容
本發明的目的是研製能夠調控包含小麥(Triticum aestivum L.)、蟲丘蝴(Eiseniafoetida Savignnny)、微生物和人工環境的人工生態系統運行的FLC,使系統保持健康穩定地運行。為達到上述目的，採取的技術方案是對實時在線測量系統的運行狀態進行模糊綜合評價，通過改變系統的4個關鍵因子一光強、溫度、溼度和曝氣速率來影響各生物的生長與代謝，進而對系統進行有效地調節，使之穩健地運行在理想的水平上。為實現自動控制，在MatLab/Simulink中建立FLC控制器的仿真模型，並通過MatLab/Real-TimeWorkshop生成C代碼嵌入到單片機中，對FLC控制器進行快速原型設計，作為實際控制器。儘管本發明是針對特定的人工生態系統的FLC控制器，但其他人工生態系統可以在其具體特性和知識經驗的基礎上，對實現FLC功能的FIS的結構(隸屬度函數和模糊規貝1J)及參數加以校正即可。


圖I為本發明自動控制人工生態系統的方法流程圖；圖2為本發明建立的模型邏輯控制器結構圖。
具體實施例方式下面結合附圖對本發明的具體實施方式
作進一步詳細的描述。I.基於數值仿真的FLC控制器設計在MatLab/Simulink平臺上,對FLC進行數值仿真設計,它包括7個輸入，同時也是運行的評價指標小麥的生長速率(X1)、蚯蚓的數量(X2)、兩種主要微生物群落數量的乘 積(X3)、蚯蚓對植物不可食生物量的取食速率(X4)、微生物對蚓糞的利用速率(X5)、類土壤基質中小分子有機物的含量(X6)和氣相中O2與CO2濃度的比值(X7)和5個輸出光強(Ul)、溫度(U2)、溼度(U3)、曝氣速率(U4)和FIS的模糊綜合評價結果(u)。(I)FIS輸入一輸出映射的建立根據相關生態、生理和生化知識和專家經驗，運用if……then語句建立人工生態系統輸入與輸入之間的映射關係，體現了對系統運行的控制策略。根據所建立的模糊映射，便可以根據在線獲得的系統運行過程信息(X1^7)去生成環境因子的控制信號(u廣U4)。採用高斯(Gaussian)隸屬度函數、西格蒙德(Sigmoidally)隸屬度函數和三角形(Triangular)隸屬度函數對輸入和輸出數據進行模糊化，模糊蘊涵(Implication)法採用或然或(probabilistic OR)法和最小(min)法運算，模糊聚合(Aggregation)法採用最大(max)運算，解模糊(defuzzification)法採用圖中心(centroid)法。(2)FIS的模糊綜合評價與過程優化同樣根據在線獲得的系統運行過程信息(X1 X7)，運用if……then語句對系統的運行狀況進行模糊綜合評價。根據設計要求預先建立理想的參考模糊綜合評價曲線，該曲線具有可實現的、良好的延遲時間、上升時間、峰值時間、超調量和穩定時間等，並用於對FLC中隸屬度函數的參數進行優化。優化算法採用遺傳算法、高級直接搜索法和網格自適應搜索法，迭代次數為109，函數和自變量的誤差容限均為10Λ不確定性參數的優化方法採用蒙特卡羅法。2.基於實時仿真的FLC研製在通過數值仿真對FLC進行了設計與優化之後，使之與人工生態系統的原型反饋聯接構成硬體在迴路(HIL)的結構,在MatLab/Real-Time Workshop平臺上執行實時仿真對FLC的控制效果進一步校核和確證，並對其進行控制器的快速原型化設計。除了一個運行FLC仿真模型和人機互動界面的主機外，HIL包括其他外圍設備，如O2和CO2傳感器、小麥生物量圖像分析儀、微生物計數儀、數字放大器、數據採集板(NIPCI-622137-pin)和物理執行器脈寬調節(PWM)LED光源、空調設備、氣(液)壓電磁閥，等等。實時仿真的基本流程如下人工生態系統運行時，經過一定的時間對系統進行採樣，獲得X1 X7值，輸入FLC仿真模型得到模糊綜合評價結果和執行器的控制輸出，導致系統內的相關環境因子發生改變，從而導致系統的運行過程發生變化，使其模糊綜合評價輸出曲線與參考評價輸出曲線一致，並對控制作用和內外擾動具有良好的動態響應性能，同時FLC可根據實際控制效 果進行進一步的優化。將最後優化後的FLC仿真模型生成C代碼，嵌入到單片機中使之成為人工生態系統的實際控制器。
權利要求
1.用於人工生態系統運行過程調節的模糊邏輯控制器，其特徵在於 (1)無論人工生態系統內部結構和動態特性如何複雜，都可以在專業知識和專家經驗的基礎上，建立模糊推理系統，實現對它的模糊綜合評價和模糊控制策略的建模； (2)根據人工生態系統理想的運行狀況，建立最優模糊綜合評價曲線，用於模糊控制器參數的優化； (3)將MatLab/Simulink平臺的數值仿真與MatLab/Real-TimeWorkshop平臺的實時半實物仿真技術相結合，完成模糊邏輯控制器的數值仿真設計和快速原型設計。
2.如權利要求I所述方法，其特徵在於通過運用模糊推理系統，可以根據專業知識和專家經驗快速建立人工生態系統的控制策略及其模型，該方法具有極強的靈活性、適應性和容錯性等優點。
3.如權利要求I所述方法，其特徵在於通過運用模糊推理系統，還可以同時對人工生態系統的運行狀況實行實時評價，根據評價結果反饋調節各環境因子的大小。並根據預先設計的參考模糊綜合評價曲線，運用動態過程優化的方法優化模糊控制器的各個參數。
4.如權利要求I所述方法，其特徵在於運用MatLab/Simulink數值仿真對模糊控制器進行理論數位化研製，初步檢驗控制策略的有效性及可行性。
5.如權利要求I所述方法,其特徵在於運用MatLab/Real-TimeWorkshop實時仿真對實際人工生態系統的原型進行控制，使系統處於良好的運行狀態當中，並對控制作用和內外擾動具有良好的動態響應性能。對模糊控制器進行快速原型設計，將仿真模型生成C代碼，嵌入單片機使其成為實際人工生態系統運行過程的有效控制器。
全文摘要
本發明涉及一種自動調控人工生態系統運行的模糊邏輯控制器，主要針對我國空間受控生態生命保障系統和地面設施農業系統的過程控制問題。本發明在專業知識和專家經驗的基礎上，建立一個模糊推理系統用於對包括小麥、蚯蚓、微生物和人工環境的人工生態系統的模糊控制和評價。在數學模型的基礎上，運用MatLab/Simulink建立系統和模糊控制器的仿真模型，用於控制器的設計與動態過程優化。運用MatLab/Real-time Workshop將模糊控制器仿真模型快速原型設計為實際控制器。通過對系統中各關鍵指標的在線採樣監測，反饋調節影響系統運行的關鍵環境因子，使系統穩健地運行在理想的水平上，並對控制作用和內外擾動具有良好的動態響應性能，從而實現對人工生態系統自動控制的目的。
文檔編號G05B13/02GK102799106SQ201210291039
公開日2012年11月28日 申請日期2012年8月14日 優先權日2012年8月14日
發明者胡大偉, 劉紅, 李樂園, 周瑞, 張厚凱 申請人:北京航空航天大學