一种新型的人工气候室免疫控制方法

2010-08-16 01:09李广明谭薇薇
长春工业大学学报 2010年5期
关键词:加热器抗原人工

李广明, 谭薇薇

(1.吉林省产品质量监督检验院,吉林长春 130012;2.深圳天亚建筑环境科技有限公司,广东深圳 518026)

0 引 言

人工气候室是一个模拟室内外环境、为许多产品或构件提供热工性能测试的标准装置。由于某些特殊要求,如不准产生强制空气扰动等,则使得控制过程产生较大的滞后,为过程控制带来困难。针对此类滞后问题的研究已经很多,智能控制方法[1]也很多,但多数是仿真研究。人工免疫控制[2]是近年来发展起来的又一新型智能控制方向。借鉴生物免疫系统的自我调节、抗原记忆、免疫响应等功能[3],用于解决带有大滞后环节的控制问题,显示出了很大的优越性。

1 人工气候室结构与特点

文中以电加热器测试方法中[4]要求的人工气候室为例,分析它的对象特征及相应的控制方案。

人工气候室结构原理如图1所示。

图1 人工气候室结构原理

人工气候室是由6面保温墙体制成,室内分为冷室与热室。被测试的设备为家用电加热器,放置在热室内,测试期间要求热室恒温在(23±0.5)℃。冷室模拟室外环境温度,温度设定根据测试电加热器的功率确定。冷室内的制冷量要与热室内被测电加热器的散热量保持平衡,从而保证热室温度的恒定。冷热室之间的能量交换主要有两个渠道:一是两室之间的窗户(导热系数不大于3 W/(m2K));二是两室之间的通气孔(每小时换气量为一个热室体积)。热室内不准产生强制扰动。

分析人工气候室的动态传热过程,如图2所示。

图2 人工气候室换热过程原理框图

显然,此被控对象的主要特点是:冷室的制冷量与热室的加热量对温控点都具有不同程度的滞后,热室的滞后最大(室内不允许强制扰动);对象的惯性大,冷室的制冷量与热室的加热量对温控点都具有不同程度的惯性,尤其是冷室的冷量对热室的温控点具有非常大的惯性;干扰量变化大,放置在热室中的被测电加热器是本控制系统中的主要干扰量。它的负荷变化大(300~1500 W),热室温度要保持恒定,冷室的负荷变化也要随之产生很大的变化(温度变化范围为-27~8℃)[5];冷、热室之间的温度调节存在着交联偶合关系。此系统的温度恒定控制不是太大的难题,但是如果要求在最短的时间内将温度稳定,在控制策略上则大有文章可做。

文中结合人工气候室的特点,采用了冷室温度多态控制与热室温度免疫控制相结合的控制方案[4],并重点介绍热室免疫控制方案。

2 免疫调节原理

生物免疫系统中最重要的细胞是淋巴细胞,主要有B和T两类淋巴细胞。免疫响应过程是免疫细胞对抗原(Antigen)的识别、活化和分化效应的过程,有体液免疫和细胞免疫两种。在免疫响应中,主要是通过T细胞不同亚群间的相互作用来完成的。其中,T h(helper T-cell)细胞和Ts(suppressor T-cell)细胞是两种较为重要的免疫调节细胞。

以体液免疫响应为例,抗原由抗原呈递细胞(Antigen Presenting Cell,APC)消化,首先活化Th细胞,并释放淋巴因子,进而活化B细胞产生抗体(Antibody),APC呈递的抗原还能缓慢地活化T s细胞,活化的Ts细胞可以对 Th细胞和B细胞产生抑制作用,以保证免疫系统的稳定性。

免疫响应过程中T细胞的调节作用见表1。

表1 免疫响应过程中T细胞的作用

从表1可以看出,免疫响应的不同阶段T细胞的作用是不同的。免疫响应初期,抗原浓度大而抗体浓度小时,Th起主要作用,响应过程将受到促进;免疫响应后期,抗原浓度小而抗体浓度大时,Ts起主要作用,响应过程受到抑制以保证免疫系统的稳定性。抗原浓度和抗体浓度都小时,达到免疫稳定阶段,免疫响应结束。当某种病原体初次入侵抗体时,如果某些 T细胞和B细胞对这些抗原具有高度亲和力,则触发免疫应答,即初次免疫应答。B细胞不仅与抗原相互作用,而且彼此之间也存在刺激和抑制作用。

体液免疫响应过程如图3所示。

图3 体液免疫B细胞响应过程示意图

在初次免疫响应之后,一些 B细胞能够分化成生命期较长的B记忆细胞,它们保持住抗原的特征,并被保留下来成为记忆细胞,即形成免疫记忆。当同样的抗原或者其变种再次入侵生物体时,记忆细胞将预先被免疫系统选择出来(记忆细胞选择过程),迅速活化、增殖、分化为效应细胞,产生比原始细胞的抗体具有更高亲和力的抗体,在免疫记忆的基础上更迅速地应答,即二次免疫应答,从而执行高效而持久的免疫功能。

生物免疫系统虽然很复杂,但是其呈现出来的抵御抗原的自适应能力却是十分明显的。免疫优化算法正是基于这个原理,将外来侵犯的抗原和免疫系统产生的抗体分别与实际求解问题的目标函数以及问题的解相对应。将控制系统中所存在的未知或者扰动类比于外界入侵对人体进行攻击的抗原。在自我调节、抗原记忆、免疫响应等方面宏观性地比较适应性控制和免疫学的相似之处,并给出了任何试图在适应性控制方面模拟这个过程的尝试都应该遵循的总的原则:识别抗原并设计抗体来消灭它们。用数学形式表示就是通过分解抗原到已知的抗原子集来识别它,而抗体就是这些子集的非集。

3 带记忆环节的P型免疫控制器

3.1 免疫P控制器

虽然Ts细胞对Th细胞和B细胞都有抑制作用,但T s的抑制作用集中表现在对B细胞的抑制作用上。由于抗原的入侵,B细胞一方面受到Th细胞的活化作用,另一方面也受到T s细胞的抑制作用(见图3)。第k代B细胞的浓度可以表示为:

第k代Th,Ts细胞浓度可以表示为:

第k-d代B细胞变化的浓度可以表示为:

式中:B(k)——第k代B细胞浓度;

Th(k)——第k代辅助T细胞浓度;

T s(k)——第k代抑制T细胞浓度;

ε(k-d)——第(k-d)代抗原浓度;

K1——Th细胞的促进因子;

K2——Ts细胞的抑制因子;

ΔB(k-d—)B细胞第(k-d)代的浓度变化;

d— 免疫响应的延迟时间;

f[·]——非线性函数,与B细胞的浓度变化有关,表示在第(k-d)代时,B细胞分泌的抗体与抗原相互作用后的免疫效果。

生物免疫P型控制器的数学表达式为:

式中:K=K1;

η——Ts与 Th作用的比例系数,η=K2/K1;

λ——响应过程中的免疫促进(λ=-1)、免疫抑制(λ=1)和免疫稳定(λ=0),即不同阶段的免疫调节作用。

λ,η,f(·)的确定参见文献[5]。

将式(1)中的抗原、细胞浓度用控制系统中的偏差、控制量代换,可得到控制系统的免疫P型控制器,其数学表达式为:

式中:u(k)——控制量;

e(k)——偏差值;

Δu(k)——控制变化量;

d— 系统响应延迟时间。

在文献[6]及其它文献中,对免疫P型控制器作了理论和仿真研究,文中则根据抗原记忆、免疫响应原理设计一种新颖的带记忆环节的免疫P型控制器。

3.2 记忆型免疫P控制器

B细胞在初次免疫应答以后分化成记忆细胞,记忆抗原的特征。B细胞在二次免疫应答时,在免疫记忆的基础上迅速地应答。由此可得到带记忆的生物免疫P型控制器的数学表达式为:

式中:B[i]——某一特定抗原的免疫记忆细胞。

根据式(3)的原理在式(2)中引入免疫记忆机制。系统初调节时,根据干扰量的特点(类似于不同的抗原)确定二次应答免疫记忆基值。在后来的每次应答响应后,重新修改免疫记忆基值,以备下次应答响应使用。带记忆的免疫P型控制器公式为:

式中:u[i]——对应某特定扰量的免疫记忆基值;

U(ki)——对应某特定扰量的控制量。

免疫控制器在系统未进入稳态前,控制器的非基值部分体现免疫调节作用,抵抗外部扰量。当系统进入稳态后,记忆当前的输出值,并作为下一次应答的免疫记忆基值。

4 参数整定与现场调试

在人工气候室热室的温度控制中,采用带记忆的免疫P型控制器,热室要求恒温控制在(23±0.5)℃。被测电加热器为系统的最大扰量,控制目标是在最短的时间内稳定在要求的温度范围内[7]。因为本系统的滞后较大,故尽量减小过渡过程的超调量,以免波动太大会使得过渡过程时间太长。

下面介绍免疫控制器中各参数的整定情况。

1)初调节参数整定时记忆首次稳定时干扰量(被测加热器)的功率和稳定时的控制量,作为下次控制系统响应的免疫记忆基值。

2)免疫控制器比例系数K值按照比例调节器的经验试凑法现场整定。

3)免疫抑制与活化比[5]η取值为0.5。

4)免疫促进λ现场整定[5]关系如下:

①当偏差∣e∣≥1.5时,λ=-1为免疫促进阶段;

②当偏差 0.5≤∣e∣≤1.5时,λ=1为免疫抑制阶段;

③当偏差∣e∣≤0.5时,λ=0为免疫稳定阶段。

5)本系统有较大的滞后环节(现场实测滞后时间约150 s),免疫控制器的响应延迟时间d现场整定为12个采样周期(采样周期定为10 s)。

6)免疫控制器的调节函数选择为对称的非线性函数:

系统调节过程响应曲线如图4所示。

图4 热室温度过渡过程曲线

其中,稳定后位于上部的曲线为热室温度过渡过程曲线,下部的曲线为带记忆免疫P型控制器输出的控制量曲线。

5 结 语

利用生物免疫系统初次应答中的免疫反馈机制进行调节及在二次应答中利用其记忆的抗原特征,快速实现免疫系统平衡的机理,非常适合于类似人工气候室一类的大惯性、大滞后及不确定性对象的控制。尤其是免疫记忆的二次应答功能与PID调节器的记忆功能相比,在此类对象的控制中更凸显其优越性。

人工气候室在产品质量检验中是一个非常重要的设备,它模拟的人工气候的精度直接决定了设备检验的质量,因此,它的准确控制是非常重要的。文中介绍的人工免疫在温度控制系统中的成功应用,为解决人工气候室的大惯性、大滞后的问题开拓了一个新的途径。

[1]季春光,王朋,李士勇,等.基于神经网络的时变大滞后系统的Smith预估控制[J].哈尔滨工业大学学报,2003,35(3):303-306.

[2]Ishida Y,Adachi N.Active noise control by an immune algorithm:adaptation in immune system as an evolution[J].Proc ICEC,1996(3):150-153.

[3]Ootsuki I T,Sekiguchi T.Application of the immune system reaction mechanism concept to sequential Control[C]//Proceedings of Emerging Technologies&FactoryAutomation.France:[s.n.],1999:1391-1396.

[4]佚名.GB/T15470-2002家用直接作用式房间电加热器性能测试方法[S].北京:[s.n.],2002.

[5]谭薇薇.人工免疫控制在电加热器测试装置中的应用研究[D]:[硕士学位论文].哈尔滨:哈尔滨工业大学,2005.

[6]丁永生,任立红.一种新颖的模糊自调整免疫反馈控制系统[J].控制与决策,2000,15(4):443-446.

[7]中国国家标准化管理委员会,中华人民共和国国家质量监督检验检疫总局.GB4706.1-2005/IEC60335-12004家用和类似用途电器的安全[S].北京:中国标准出版社,2005

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