一种基于两种编码的分布参数系统时空建模时传感器位置优化的进化算法技术方案

本发明专利技术公开了一种基于两种编码的分布参数系统时空建模时传感器位置优化的进化算法，属于智能系统与模式识别领域。本发明专利技术提出的混合两种编码机制有效联合优化了传感器布局方案，可以确定最优的传感器布局方案以最小化分布参数系统时空建模误差。本发明专利技术首先初始化每个传感器的初始位置布局，根据传感器的布局选取该位置的温度数据进行分布系统时空建模，即根据KLD分解分布参数系统为时间函数和空间函数，再对时间函数进行rbf神经网络拟合，最后对组合模型估计误差，再利用两种编码方式和差分进化算法做全局搜索和局部搜索，不断调整传感器的位置得到不同的计算误差，最后根据得到最小误差的布局放置数量有限的传感器。此发明专利技术利在获得时空建模误差最小化，维持分布参数系统的稳定运行，提高预测和监控分布参数系统的鲁棒性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于两种编码的分布参数系统时空建模时传感器位置优化的进化算法
本专利技术涉及一种基于两种编码的分布参数系统时空建模时传感器位置优化方法，可以应用于传感器布局位置优化，属于智能系统与模式识别领域。
技术介绍
半导体制造、纳米技术、生物技术、材料工程和化学工程等先进的技术需求推动了对材料微观结构、流体流动、空间分布(如温度场)和产品尺寸分布的控制。而物理、化学或生物过程都导致伴随着分布参数系统，其中输入、输出甚至参数都可能在时间和空间上发生变化。典型的例子包括热过程、流体过程、对流-扩散-反应过程。随着传感器、执行器和计算技术的发展，对分布式参数过程的研究越来越活跃于科学和工程领域。适当的过程数学模型对于系统分析、数值模拟、控制设计和优化等许多应用都是必不可少的。具有时空耦合性质的DPSs常用非线性偏微分方程(PDE)表示。这种空间分布特征需要无限维建模，这比集中参数系统(LPS)建模更困难、更复杂。然而，由于用于实际传感和控制的传感器数量有限，以及用于实现的计算能力有限，因此这种无限维系统需要用有限维系统来近似。所以，采用了Karhu本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于两种编码的分布参数系统时空建模时传感器位置优化的进化算法，其特征在于，首先将未知的分布参数系统用数据驱动的时空建模，接着由布局后传感器测量数据，然后基于进化算法的方法，设计出一种基于两种编码的分布参数系统时空建模时传感器位置优化的进化算法；通过进化算法对布局影响建模误差的传感器位置进行优化，减低建模误差，提高系统的监控和预测，从而实现鲁棒性能更高的分布参数系统。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于两种编码的分布参数系统时空建模时传感器位置优化的进化算法，其特征在于，首先将未知的分布参数系统用数据驱动的时空建模，接着由布局后传感器测量数据，然后基于进化算法的方法，设计出一种基于两种编码的分布参数系统时空建模时传感器位置优化的进化算法；通过进化算法对布局影响建模误差的传感器位置进行优化，减低建模误差，提高系统的监控和预测，从而实现鲁棒性能更高的分布参数系统。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分布参数时空建模时传感器布局优化方法的方案步骤包括：
1)对未知的分布参数系统进行数据(传感器测量)驱动的时空建模；
2)建模误差的求解，既目标函数的建立；<...

【专利技术属性】
技术研发人员：何诗慧，王勇，
申请(专利权)人：中南大学，
类型：发明
国别省市：湖南;43