专利汇可以提供小型人工生态系统气体平衡调节的鲁棒控制器专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且本 发明 涉及小型闭合人工 生态系统 中CO2和O2浓度平衡鲁棒 控制器 的研制。首先在相关机理和被控对象性质的 基础 上,建立气体鲁棒控制器的仿真模型,然后通过纯数字仿真的方法对 算法 模型的结构和参数的可行性进行初步研究,最后运用进行实时仿真实验,检验控制器的实际效果。通过有限状态机设计监控逻辑和 人工神经网络 学习预测,使得在某一 传感器 失效的情况下,可以通过另一传感器的测量值对该传感器进行校正,实现鲁棒容错控制。运用线性二次高斯算法计算控制光强的大小,从而能够有效地影响人工生态系统中微藻的生长速率,间接达到调节CO2和O2浓度的目的,使它们的浓度能够稳健地平衡在设定的范围内,并具有良好的动态响应性能。,下面是小型人工生态系统气体平衡调节的鲁棒控制器专利的具体信息内容。
1.一种自动调节小型人工生态系统中CO2和O2平衡的鲁棒控制器,其特征在于:
(1)当CO2或O2浓度传感器某一个因故障失灵时,基于有限状态机原理和人工神经网络插值技术,可以立刻在线监测到这一情况,并将这一情况以事件的形式发出,控制器改变算法的结构去适应这一变化;
(2)径向基函数神经网络(Radial Basis Function,RBF)通过正常传感器去预测损坏传感器的值,使控制作用不至于中断,从而提高了控制作用的鲁棒性,以及整个系统的安全与可靠性;
(3)运用线性二次高斯法(Linear Quadratic Gaussian,LQG),设计伺服控制器;根据被控对象的物理特征、数学模型和传感器噪声的特点,设计Kalman滤波器消除噪声对控制的不利影响,并预测那些无法在线测量的状态变量的值,同时确定控制输出——光强的大小;
(4)基于MatLab/Simulink平台的纯数字仿真与实时半实物仿真技术(Real-Time Workshop,RTW)相结合,完成控制器的理论算法设计和快速原型设计。
2.如权利要求1所述方法,其特征在于:通过有限状态机技术,在线监测CO2和O2传感器的状态,并根据传感器是否失效,而改变控制器的运行模式,并把事件和数据传递给RBF人工神经网络便可据此校正失效传感器的值。
3.如权利要求1所述方法,其特征在于:运用LQG方法建立控制器,用于消除内部变化和外部扰动对控制作用的影响,使通过闭环控制达到稳健维持CO2和O2平衡的目的。
4.如权利要求1所述方法,其特征在于:在MatLab/Simulink中对控制器进行纯数字仿真实验,检验算法的可靠性,并确定控制参数,包括系统各初值、可调参数,以及LQG控制算法中的Kalman滤波器各矩阵参数和最佳LQ增益。
5.如权利要求1所述方法,其特征在于:运用RTW实时半实物仿真对实际小型人工生态系统中的CO2和O2进行控制,对上述控制算法进行快速原型设计,通过调节微藻的生长及光合速率,间接调控小型人工生态系统中CO2和O2的浓度,使它们能够稳健地平衡在设定的水平上,并具有良好的动态响应性能,使该算法通过工控机或单片机成为系统实际的CO2和O2平衡控制器。
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