（模式识别与智能系统专业论文）基于免疫原理的控制器研究与设计.pdf

哈尔滨工程大学硕士学位论文 摘要 人工免疫系统是目前新兴的一种智能方法，它是以生物免疫系统的功能、 特点和作用机理为基础而设计出的计算模型。它具有很强的学习、识别、记 忆和特征提取的能力，能够解决传统计算方法难于解决的许多复杂问题，因 而近年来成为研究的热点，并在诸多领域中得到了广泛的应用。 本文主要研究免疫思想在自动控制领域的应用。以已经存在的各种免疫 网络模型为基础，建立起相应的免疫控制器模块，并选用电机调速系统作为 主要控制对象，在m a t l a b 中进行仿真分析。本文将其它的智能控制方法引入 到免疫控制器的参数优化中来，实现各种智能控制方法之间的优势互补，改 进了控制效果。归纳起来，本文的研究内容及成果主要体现在以下三个方面： 首先，介绍了人工免疫系统的历史及研究现状，对论文用到的一些生物 免疫系统概念进行了解释，着重论述了人工免疫系统的机理研究和应用研究。 其次，分析了免疫调节控制、双因子免疫控制、v a r e l a 免疫控制等网络 模型，根据其动态方程建立起相应的控制器结构。通过仿真研究，验证各免 疫控制器的控制效果，分析各个参数的作用。并选用其中的一种免疫控制器 与传统的p i d 控制器在动态响应、鲁棒性以及抗时延方面进行了对比。仿真 结果表明，该免疫控制器相比p i d 控制器有着自身的优势。 最后，在对典型免疫控制方法研究的基础上，对其不足进行了改进。首 先引入希尔函数来模拟免疫促进细胞与抗原之间的非线性关系，取代之前所 采用的线性关系；之后提出了免疫调节控制与积分环节加权输出的方法以避 免超调：最后使用模糊控制方法来逼近免疫调节控制器中的非线性函数，取 代固定形式的函数，建立起模糊免疫控制器。仿真结果表明：该模糊免疫控 制器能够取得比免疫控制器和模糊控制器更好的动态控制效果，并且在鲁棒 性、抗干扰能力方面都更胜筹。 关键词：人工免疫系统；控制；免疫网络；仿真分析 a bs t r a c t a r t i f i c i a li m m u n es y s t e m 渊s ) ，a l le m e r g i n gi n t e l l i g e n tm e t h o d ，i s a c a l c u l a t i o nm o d e ld e s i g n e do nt h eb a s i so fb i o l o g i c a li l d a l l u n es y s t e m sf u n c t i o n s ， f e a t u r e sa n dm e c h a n i s m s w i t hs o u n dp e r f o r m a n c e i n s t u d y ，r e c o g n i t i o n , 坨m o r 王z a t i o na n dc h a r a c t e re x t r a c t i o n , i tc a ns o l v em a n yc o m p l e xp r o b l e m st h a t a r ed i f f i c u l tf o rt r a d i t i o n a la l g o r i t h m s t h e r e f o r e ，a i sh a sb e c o m ear e s e a r c h f o c u si nr e c e n ty e a r sa n dh a sb e e n 谢d e l ya p p l i e di nm a n y f i e l d s t h i sp a p e rm a i n l yd i s c u s s e sa i s sa p p l i c a t i o ni na u t o m a t i cc o n t r o lf i e l d i m m u n ec o n 仃o u e rb l o c k sa r ee s t a b l i s h e da c c o r d i n gt oe x i s t i n gi l n n l u n en e t w o r k m o d e l sa n dt h e nam o t o rs p e e dr e g u l a t i o ns y s t e mi sa d o p t e da st h ec o n t r o lo b j e c t f o rs i r n m a t i o ni nm a t l a b a n o t h e ri n t e l l i g e n tc o n t r o lt h e o r yi si n t r o d u c e di nt h e p a r a m e t e ro p t i m i z a t i o no fi m m u n ec o n t r o l l e r t oy i e l dac o m p l e m e n t a r yr e s u l t t h em a j o rc o n t e n ta n da c h i e v e m e n t so ft h i sp a p e rc a nb es u m m a r i z e d a st h e f o l l o w s ： f i r s t l y ，t h eh i s t o r ya n ds t a t u sq u o o fa i sa n dc o n c e m i n gc o n c e p t s0 士 b i 0 1 0 9 i c a li m m u n es y s t e ma r ei n t r o d u c e da n ds p e c i a l a t t e n t i o ni sg i v e nt ot h e p r i n c i p a la n da p p l i c a t i o nr e s e a r c ho f a i s s e c o n d l y ，n e t w o r km o d e l ss u c ha si m m u n ea d j u s t i n gc o n t r o l ，d o u b l e f a c t o r c o n t r o l 觚dv a r e l aj m m u n ec o n t r o l a r ea n a l y z e da n da c c o r d i n g t ow h i c h c o r r e s p o n d i n gc o n t r o l l e r sa r ee s t a b l i s h e d s i m u l a t i o nr e s e a r c h e sa l e c o n d u c t e dt o v e r i f y t h ep e r f o r m a n c eo fe a c hc o n t r o l l e r a n dt oa n a l y z et h ep a r a m e t e r c 矗a r a c t e r i s t i c s o n eo ft h ei n n t i b n ec o n t r o l l e r si sc h o s e nt od r a wac o m p a r i s o n 、析t l lt r a d i t i o n a lp i dc o n t r o l l e ri nt h ea s p e c t so fd y n a m i cr e s p o n s e ，r o b u s t n e s sa n d d e l a vr e s i s t a n c e s i m u l a t i o nr e s u l t sd e m o n s t r a t et h a ti m m u n ec o n t r o l l e re n j o y s s o m eu n i q u ea d v a n t a g e sc o m p a r e dw i t hp i dc o n t r o l l e r a tl a s t t h r e ei m p r o v e m e n t sa r em a d et ot h ec l a s s i ci n l i n u n ec o n t r o lm e t h o d f i r s t l y ，h i l l 劬c t i o ni s c h o s e nt oi m i t a t e t h en o n l i n e a rr e l a t i o n s h i pb e t w e c n h e l p e rt c e ua n da n t i g e ni np l a c eo ft h eo r i g i n a l l i n e a rr e l a t i o n s h i p ；t h e nt h e k e y w o r d s ：a r t i f i c i a li m m u n es y s t e m ；c 。n t r o l ；i m m u a e a e t w 。r k ；s i m u l a t i o n a n a l y s i s 盖 螂 洲銮咖砌 g k e d 一 锄 翩 一 舻蛩嚣= m 鼢 跏r 曼m 砒 训砌 b 淄 伽 蜘薹出 哈尔滨工程大学 学位论文原创- l 生声明 本人郑重声明：本论文的所有工作，是在导师的指导下，由 作者本人独立完成的。有关观点、方法、数据和文献的引用已在 文中指出，并与参考文献相对应。除文中已注明引用的内容外， 本论文不包含任何其他个人或集体已经公开发表的作品成果。对 本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式 标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。 作者( 签字) ：绉i 勾从 日期：功驴，年；月知日 哈尔滨工程大学 学位论文授权使用声明 本人完全了解学校保护知识产权的有关规定，即研究生在校 攻读学位期间论文工作的知识产权属于哈尔滨工程大学。哈尔滨 工程大学有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件。 本人允许哈尔滨工程大学将论文的部分或全部内容编入有关数据 库进行检索，可采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本 学位论文，可以公布论文的全部内容。同时本人保证毕业后结合 学位论文研究课题再撰写的论文一律注明作者第一署名单位为哈 尔滨工程大学。涉密学位论文待解密后适用本声明。 本论文( 叼在授予学位后即可口在授予学位1 2 个月后 口 解密后) 由哈尔滨工程大学送交有关部门进行保存、汇编等。 作者( 签字) ：乃向歃 日期：勋0 1 年弓月如日 导师( 签字) ： 瓴移 f 年3 月i o 日 哈尔滨工程大学硕士学位论文 第1 章绪论 1 1 课题背景及意义 长期以来，自动控制科学已对整个科学技术的理论和实践做出了重要贡 献，并为人类的生产、经济、社会、工作和生活带来了巨大利益。然而，现 代科学技术的迅速发展和重大进步，已对控制和系统科学提出了新的更高的 要求，自动控制理论和工程正面临新的发展机遇和严峻挑战。传统控制理论， 包括经典反馈控制、现代控制和大系统理论等，在应用中遇到了不少难题。 多年来，自动控制一直在寻找新的出路【l 】。 人工智能学科已走过了半个世纪的路程，它的发展已引起众多学科和不 同专业背景的学者们的日益重视，并成为了一门广泛的交叉和前沿科学。近 十多年来，现代计算机的发展使人工智能获得了进一步的应用。人工智能的 研究将在越来越多的领域超越人类智能，并将为发展人类的物质文明和精神 文明做出更大贡献。 人类通过研究人工智能正以空前的规模、速率和成效从大自然学习并力 图通过智能机器来模仿人类的认知过程和自然智能，其目标在于构建一个能 够在不确定和非结构环境中运行的自主智能系统。 人工智能已经促进自动控制向着它当今最高层次智能控制发展。智 能控制代表了自动控制的最新发展阶段，也是应用计算机模拟人类智能，实 现人类脑力劳动和体力劳动自动化的一个重要领域。 近年来，随着各种智能算法的不断提出，相应的智能控制方法也相继问 世，如模糊控制、神经控制、学习控制、仿人控制、进化控制以及基于w e b 的控制等等。其中免疫控制是一种相对较新的控制方法。 1 9 7 4 年，美国诺贝尔奖获得者、生物学家、医学家、免疫学家j e r n e 提 出的免疫网络理论引起各方关注 2 1 。继该文之后，f a r m e r 、p e r e l s o n 、b e r s i n i 、 v a r e l a 等理论免疫学者分别在1 9 8 6 和1 9 8 9 年、1 9 9 0 年发表了有关论文，在 免疫系统启发实际工程应用方面奠定了基础o - 6 1 ，其中f a r m e r 关于免疫系统与 机器学习的研究是具有创造性和开拓性的工作。他们的研究工作为建立有效 哈尔滨工程大学硕十学位论文 i i i i 的基于免疫原理的计算系统和智能系统的发展开创了道路。v a r e l a 在1 9 8 9 年讨论了免疫网络以某种方式收敛的思想以及免疫系统能够通过产生不同的 抗体和变异适应新环境的思想，为使免疫系统成为有效的解决工程和科学问 题的灵感源泉作出巨大贡献。 虽然这些先驱者奠定了人工免疫系统的基础，但由于免疫系统的复杂性 ( 有“第二大脑”之称) 及其与医学免疫学的密切关系，1 9 9 8 年以前，人工免 疫系统的研究并没有引起很多人的注意。1 9 9 8 年世界计算智能会议( w o r l d c o n f e r e n c eo nc o m p u t a t i o ni n t e l l i g e n c e ，w c c i ) 第一次开设人工免疫系统专题 会议后，在以后的5 年中，各类研究人员对免疫系统的研究兴趣不断增加。 同时，基于免疫系统机制的新型计算智能技术不断出现，它们的目的不是为 了更好地理解免疫系统本身，而是要解决工程和科学问题。 人工免疫系统从一开始就已经用于解决许多不同的工程和科学问题。日 本学者i s h i d a 在1 9 9 0 年首先利用免疫系统解决故障诊断问题 7 1 ，这是目前可 查的最早的免疫系统在工程领域的研究成果。随后，美国学者f o r r e s t 在1 9 9 4 年首先将免疫系统方法用于解决计算机安全和病毒检测问题i s 。越来越多的 人注意到这些理论免疫学家所做的早期研究工作的重要性，他们尝试建立免 疫系统的模型以期为生物计算提供新方法，人工免疫系统的应用领域由此不 断得到扩大。关于人工免疫系统的新方法、新技术不断出现，在世乔信息科 学技术领域又诞生了一个崭新的研究领域：人工免疫系统( a r t i f i c i a li m m u n e s y s t e m ，h i s ) 。 目前关于人工免疫系统的研究成果主要涉及计算机安全、数据挖掘、机 器人、异常和故障诊断、优化、模式识别、机器学习、分子生物学、图像处 理、集体智能、自动控制等领域，是比较典型的交叉学科，发展出的人工免 疫系统形式也是多种多样的。本文对基于人工免疫原理的控制器设计进行了 研究。 1 2 人工免疫系统在控制领域的应用现状 实际的工业控制对象具有非线性、不确定性、参数分布性和时变性等复 杂特性，传统的控制方法无法获得更好的控制效果。a i s 可以处理各种扰动 和不确定性，这一特性为研究控制系统中的难题提供了新的思路。 2 哈尔滨下程大学硕十学位论文 免疫系统的相关机理为解决一些控制系统难题提供了思路。免疫反馈机 理可发展有效的反馈控制系统，如根据该机理设计自调整免疫反馈控制器。 自己一非己识别机理为机器人的行为决策控制提供了新的方法。免疫耐受诱导 和维持机理对控制系统中噪声抑制技术的发展起到了推动作用。免疫系统是 一种没有中心控制器的分布式自治系统，是一个自组织存储器，且动态的维 持着。免疫系统的亚动力学特性主要是保持抗体在特定区域内的连续一致性， 与控制系统类似。该机制可用于自适应控制中。克隆选择机理对多输入多输 出系统的控制很有效，如群组机器人的协作行为策略控制。各种免疫网络学 说可用于解决许多控制问题，如顺序控制、机器人控制等1 9 1 。 b e r s i n i 于1 9 9 1 年提出了一种自适应控制的方、法【t o j ，这种方法借鉴了a i s 的恢复与学习机理。b e r s i n i 和v a r e l a 又于1 9 9 4 年对免疫系统的动态特性和 亚动力学特征作了总结，他指出免疫系统的亚动力学能使免疫系统的特性维 持一段时间，并且还能适应新形式。b e r s i n i 提出了一种模拟免疫系统亚动力 学特性的方法免疫互补机制( i i 蝴) 。i r m 确保免疫系统中最好最新的个 体添加到系统网络中。作者针对在自适应控制领域中建立控制系统，提出了 几条应用原则并总结了该原则在自适应控制领域中的应用方法【l l 】。i s h i d a 提 出了基于自身耐受原理的自适应干扰中和器，每个识别器具有识别一种特异 干扰信号的能力和中和干扰的能力0 2 。 根据免疫系统调节原理，谈英姿设计了免疫控制器，并将免疫控制器与 常规p i d 联系起来，提高系统的控制性能。i s h i g u r o 等人提出了一种基于免 疫网络理论的机器人行为规划框架 1 3 1 。基于细胞选择学说和独特型网络学说 的控制机理，l e e 提出了分布自治机器人的协作控制方法【1 4 】。每个机器人看 作一个b 细胞，每个环境条件作为抗原，行为策略作为抗体，b 细胞( 机器 人) 相互刺激或抑制，最终确定每个机器人的行为策略。a i s 在机器人控制 方面的应用很好地体现了a i s 系统的智能突现和群体智能特性，但对于动态 环境的适应性还有待迸一步提高。 o o t s u k i 和s e k i g u c h i 于1 9 9 9 年提出基于免疫系统的顺序控制设备的控制 顺序决定方法，并利用p e t r i 网和免疫网络理论开发其模型。与传统方法相比， 该方法对分布式的、部件高度自由的、规模更大的模型更具有优越性【”l 。 k r i s h n a k u m a r 最早把不同层次免疫控制的观点与人类免疫系统中类似的 3 哈尔溟工程大学硕士学位论文 功能联系起来，提出一种作为自适应评价执行免疫计算系统功能的技术，并 应到一个简单的2 自由度控制中，也用到更复杂的飞行路线发生器、2 级非 线性和智能飞行控制中 t 6 1 。 t a k a h a s h ik 与y a m a d at 最早提出了基于免疫反馈机理的免疫反馈控制 器【1 7 1 。d i n g 利用免疫系统反馈原理，设计了一种模糊自调整免疫p i d 控制器， 该控制器结构简单，参数调整方便、快捷，并成功应用于过高温自动控制系 统中的温度调节。 以上是免疫控制发展的前期成果或者开创性工作。近几年，国内外在免 疫控制方向已有许多论文发表，应用领域非常广泛，包括滑模控制【1 8 】、电机 控制【1 9 】、汽轮机控制鳓、机器人控制与导航系统b 彩】、硬盘驱动控制1 2 4 】、货物 装载 2 5 1 、分布式控制f 2 刀、神经网络与模糊控制4 1 、p i d 参数优化控制f 3 5 硼、 交通控制【3 8 】等等。 1 3 本文主要内容 控制论及后来发展的控制理论最初的起源是生物学，当然也是通信工程 以及计算机等多学科交叉形成的边缘学科。因此这里讨论免疫控制从这个角 度看也就没有任何新鲜之处，不过是将一个新的生物学内容用于控制领域， 而受生物系统启发的控制理论不断向纵深发展，免疫控制为其增添了新思路、 新内容和新方法。这里将免疫控制定义为基于免疫学理论及免疫机制的控制 方法或模型。因为免疫控制处于发展中，有多种方法和模型提出，但没有统 一的理论模型。 基于免疫控制的发展现状和发展需求，本文主要将以下两个方面作为研 究重点： 1 、选择三种较成熟的免疫控制模型：免疫调节控制器、双因子免疫控制 器和v a r e l a 型免疫控制器作为研究对象。首先介绍了各种免疫控制器所依赖 的生物免疫系统调节原理，并根据该原理建立所需的动态方程，根据动态方 程建立起控制器的结构。之后选用电机调速系统作为控制对象，在m a t l a b 中 进行仿真研究，验证各个控制器的控制效果并对控制器设计过程中涉及到的 各个参数的作用进行分析。 2 、由于目前对于免疫的机理尚无准确的结论，因此在免疫控制器建立过 4 哈尔滨工程大学硕士学位论文 程中会出现许多简化和近似，这些均会对控制器的控制效果产生影响。因此 本文对典型的免疫调节控制器结构进行了改进，仿真实验表明，经过改进的 控制器能够取得更好的控制效果。 1 4 本文的结构安排 本文在阅读大量文献的基础上，首先有针对性地介绍了生物免疫系统的 一些概念、系统组成、功能原理及其对人工免疫原理的启示：同时概述了人 工免疫系统的主要研究内容、应用领域以及发展前景。进而介绍了人工免疫 网络模型在免疫控制方面的研究，在此基础上提出了一种新的基于免疫原理 和模糊控制的控制器模型，最后将该免疫控制器应用于电机调速系统中，进 行了仿真实验。 全文共分五章，具体安排如下： 第一章简述了自动控制与智能控制的关系，以及人工免疫系统在控制 领域应用的现状，详细分析了将人工免疫系统引入控制领域的原因，在此基 础上给出了本文的主要研究内容。 第二章简要介绍了生物免疫系统的基本概念、主要构成及功能，在此基 础上详细介绍了人工免疫系统的一些仿生机理、研究内容、主要应用，并预 测了其发展方向。 第三章主要介绍了三种典型的免疫控制器：免疫调节控制器、基于双因 子调节的免疫控制器和v a r e l a 型免疫控制器。首先介绍了各控制器所依赖的 生物免疫系统调节原理，然后根据原理与动态方程建立起相应的控制器模型， 为下一章的仿真研究做准备。 第四章首先对本文仿真研究中选用的控制对象进行了建模，然后在 m a t l a b 的s i m u l i n k 平台上将上一章讨论到的控制器搭建模块。通过仿真研究， 分析各个参数的作用，并选用其中的一种控制器与p i d 控制器进行了对比分 析。 第五章简要介绍了模糊控制原理，并建立了模糊控制器对同一控制对象 实施控制，通过对比模糊控制与免疫控制的控制效果总结各控制器的优缺点。 之后对免疫调节控制器进行了三处改进，建立了一种新型模糊免疫控制器。 第2 章人工免疫系统 人工免疫系统是在免疫学尤其是理论免疫学的基础上发展起来的，因此 离不开对生物免疫系统的理解和研究，也与免疫学的发展密不可分。生物免 疫系统是高度复杂的系统，对检测和消除干扰问题显示出精确的调节能力。 免疫系统是大规模并行自适应信息处理系统的样本，一个为设计更好的人工 免疫系统而值得研究的样本。免疫系统展示了许多可以融进人工智能系统的 性质：多样性、分布性、动态性、适应性、鲁棒性、自适应、自治性、自我 监测、错误耐受。这些特性是免疫系统的固有特性，但也是多数人工系统缺 乏的特性，是研究人员期望人工系统所能够具有的特性。 2 1 生物免疫系统 2 1 1基本概念 生物免疫系统是生物体当中最复杂、功能最为独特的系统之一，它蕴藏 着大量的信息处理机制和高度的智能，与脑神经系统和遗传系统并称为基于 生物的三大信息处理系统。 考虑到生物免疫系统的复杂性，为了便于更好地理解免疫系统的主要功 能和作用机制，有必要先介绍一下免疫系统中的一些基本概念t 3 9 1 。 1 、免疫 免疫( i m m u n i t y ) 是机体对“自己和“异己( 非己) 识别、应答过程中 所产生的生物学效应的总和，正常情况下是维持内环境稳定的一种生理性功 能。换言之：机体识别非己抗原，对其产生免疫应答并清除之；正常机体对 自身组织抗原成分则不产生免疫应答，即维持耐受。 2 、抗原 抗原( a n t i g e n ) 指可被t 、b 淋巴细胞识别，并启动特异性免疫应答的物 质。抗原具有两个重要特性：一是免疫原性，指抗原能够刺激机体产生抗体 或致敏淋巴细胞的能力；另一个是抗原性或免疫反应性，指抗原能够与其所 诱生的抗体或致敏淋巴细胞特异性结合的能力。 6 哈尔滨工程大学硕士学位论文 3 、抗体 抗体是介导体液免疫的重要效应分子，是b 细胞接受抗原刺激后增殖分 化为浆细胞所产生的糖蛋白，也称为免疫球蛋白分子。抗体可分为分泌型和 膜型，前者主要存在于血液及组织液中，发挥各种免疫功能；后者构成b 细 胞表面的抗原受体。 4 、t 细胞 即t 淋巴细胞，它在胸腺中成熟，功能包括调节其他细胞的活动以及直 接袭击宿主感染细胞。t 细胞可分为毒性t 细胞和调节t 细胞两类。而调节 t 细胞又可分为辅助性t 细胞和抑制性t 细胞。辅助性t 细胞的主要作用是 激活b 细胞，与抗原结合时分泌作用于b 细胞并帮助刺激b 细胞的分子。毒 性t 细胞能够清除微生物入侵者、病毒或者癌细胞。 5 、b 细胞 即b 淋巴细胞，来源于骨髓淋巴样前体细胞，成熟的b 细胞存在于淋巴 结、血液、脾、扁桃体等组织和器官中。b 细胞是体内产生抗体的细胞，在 清除病原体过程中受到刺激，分泌抗体结合抗原，但其发挥免疫作用要受t 辅助细胞的帮助。 2 1 2 生物免疫系统组成及特点 现代免疫学的发展已证明高等动物和人体内存在一套完整的免疫系统， 它主宰和执行机体的免疫功能，是机体发生免疫应答的物质基础。免疫系统 由免疫器官、免疫细胞和免疫分子组成。免疫器官根据它们的作用可分为中 枢免疫器官和周围免疫器官。免疫细胞广义上可以包括造血干细胞系、淋巴 细胞系、单核吞噬细胞系、黏细胞系、红细胞、肥大细胞和血小板等。免疫 分子包括免疫细胞膜分子、免疫球蛋白分子、补体分子和细胞因子。免疫系 统的组织结构如图2 1 所示州。 1 、免疫器官 免疫器官包括中枢免疫组织和外周淋巴组织( 淋巴结和脾脏) 的免疫活 性细胞( b 淋巴细胞、浆细胞) ，以及由它们产生的多种淋巴因子和抗体。 相应地，可以将机体免疫系统按其功能分为中枢免疫器官和外周免疫器官。 中枢免疫器官是免疫细胞发生、分化和成熟的场所。包括骨髓、胸腺和 7 哈尔滨工程大学硕士学位论文 禽类特有的消化系统免疫组织法氏囊( 腔上囊) 。外周免疫器官包括淋巴结、 脾脏、黏膜免疫系统、皮肤免疫系统和其他淋巴组织。外周免疫器官不仅是 成熟淋巴细胞和b 淋巴细胞定居的场所，而且是这些细胞受抗原刺激后，发 生免疫应答的部位。 免疫系统 r 干细胞系 免疫釉 燃赢系 l 其他免疫细胞 f 膜型分子：t c r 、b c r 、m h c 、 免疫分子其他受体分子 1 分泌型分子：抗体、补体分子、 细胞因子 f 中枢免疫器官：骨髓、胸腺 免疫器官 【外周免疫器官：脾、淋巴结、黏 膜免疫系统、皮 肤免疫系统等 图2 1 免疫系统的组成 2 、免疫细胞 免疫细胞是指所有参与免疫应答或与免疫应答有关的细胞。免疫细胞主 要有两大类，一类为淋巴细胞，主要为t 淋巴细胞和b 淋巴细胞，这类细胞 对抗原的反应有明显的专性，所以是主要细胞；第二类细胞是单核巨噬细 胞，它具有摄取抗原、处理抗原，并将处理后的抗原通过一定方式呈递给淋 巴细胞的功能，所以它是免疫应答的起始细胞，作用非同一般。另外，免疫 细胞还包括来源于骨髓的造血干细胞( 多能干细胞) ，如红细胞、粒细胞系、 血小板等。 3 、免疫分子 免疫分子在机体免疫系统的发育、免疫细胞的活化和免疫应答中起着十 分重要的作用。免疫分子主要包括免疫细胞膜分子，如抗原识别受体分子、 分化抗原分子、主要组织相容性分子及一些其他受体分子等；也包括由免疫 细胞和非免疫细胞合成和分泌的分子，如免疫球蛋白分子、补体分子及细胞 因子等。它们在诱导和调节合成免疫方面也发挥着重要作用。 8 哈尔滨工程大学硕+ 学何论文 2 1 3 免疫机制 生物免疫系统是生物体内一个独立的实体，其中的组成部分各司其职， 优势互补，承担着保护生物体健康的重任。生物免疫系统当中蕴含的信息处 理机制主要包括以下几个方面c 4 1 1 ： 1 、免疫识别：这是免疫系统的主要功能。免疫系统的细胞和分子能够识 别体内分子和外来分子，并将它们分类为“自我”和“非我”； 2 、学习和优化：克隆选择原理表明，适应性免疫应答的过程实际上是一 个学习和优化的过程； 3 、联想记忆：免疫系统消灭抗原后，能够产生记忆细胞，此记忆细胞将 长期存在于机体当中。当与该抗原相似的抗原再次入侵机体时，免疫系统能 产生更快速、更强烈的再次应答，免疫记忆是一种联想记忆； 4 、自组织和自适应：当未知抗原入侵机体时，免疫系统能够产生相应的 细胞和抗体来消灭该抗原； 5 、分布式系统：免疫系统中的淋巴细胞分布于全身，根据周围的环境自 适应地确定自身的行为，整个免疫系统是一个没有控制中心的并行的分布式 自治系统； 6 、故障忍耐：如果免疫系统对某一抗原产生免疫应答，当删除应答的免 疫细胞时，其他的免疫细胞仍能够对该抗原发出免疫应答； 7 、多样性：免疫系统当中的细胞和抗体具有多样性，这样才能够对抗千 变万化的抗原。 2 1 4 免疫应答 免疫应答原理在一定意义上与运动控制过程相吻合：偏差( 抗原) 大时 应该给出较大的控制量( 抗体) ，使偏差减少；当偏差减小到一定程度时， 不能频繁地增大或减小控制量，否则运动体输出将随控制量的增大或减少而 波动。所以当偏差大时控制量的改变应该很大，是一个粗调过程，当偏差小 时控制量的改变应该很小，是一个微调过程。 免疫应答是指抗原进入机体后，刺激免疫系统所发生的一系列复杂的变 化。主要有两种类型：一种是遇病原体后，固有免疫系统首先产生的迅速而 短时间的应答，即固有性免疫应答( i n n a t ei m m u n er e s p o n s e ) 4 2 ：另一种就是 9 哈尔滨丁程大学硕士学位论文 j i ；宣；i ；蔷；i ；i i 昌；i i ；i ；i i i i i i iii i i ；i 葺 适应牲免疫系统产生的适应性免疫应答( a d a p t i v ei m m u n er e s p o n s e ) 【4 3 1 。 固有免疫应答是固有免疫系统执行固有免疫功能的结果，适应性免疫应 答的执行者是前面介绍的t 及b 淋巴细胞，故又称为抗原特异性免疫应答 ( a n t i g e n - s p e c i f i ci m m u n er e s p o n s e ) m 。 适应性免疫应答又分为初次和二次免疫应答，如图2 2 所示。初次免疫 应答发生在免疫系统遭遇某种病原体第一次入侵时。此时免疫系统产生大量 抗体，帮助清除体内抗体。在初次免疫应答后免疫系统首次遭遇异体物质并 将其清除体外，但免疫系统中仍保留一定数量的b 细胞作为免疫记忆细胞， 这使得免疫系统能够在再次遭遇同种异物后能快速反应并反击抗原，这个过 程称为二次免疫应答。 抗体 新 图2 2 免疫应答示意图 出现在二次应答中的抗体一般比初次应答出现的抗体对抗原具有更高的 亲和力，这种现象称为免疫应答成熟【4 5 删。从初次应答到二次应答过程中，抗 体亲和力的增加表明免疫应答成熟是一个连续过程( 强化学习) 。这些亲和力 更高的抗体被选入记忆细胞池中。该现象己经被用于设计人工免疫算法，解 决优化问题。 初次应答可以看作是免疫系统学习、识别、记忆外部入侵物质特性的过 程，二次应答过程则可看作是免疫系统利用免疫记忆杀死入侵物质的过程。 免疫应答及记忆是许多人工免疫系统模型的基础。 1 0 哈尔溟工程大学硕十学位论文 2 2 人工免疫系统 人工免疫系统是借鉴、利用生物免疫系统( 主要是人类免疫系统) 各种 原理和机制而发展的各类信息处理技术、计算技术及其在工程和科学中应用 而产生的各种智能系统的统称。人工免疫系统是一个跨越多学科的研究领域， 是与生物免疫系统相对应的工程概念。 2 2 1 生物免疫系统对人工免疫系统研究的启示 生物免疫系统具有的分布性、自适应性和动态平衡特点，可用来借鉴建 立人工免疫网络模型，为智能控制提供一种新颖而有效的方法，而它具有的 学习、记忆、识别功能，又可用来开发免疫学习算法，实现智能信息处理。 除此之外，抗原提呈细胞的特征提取能力、免疫细胞增殖的阈值原理、免疫 网络的超动力学特性、免疫应答的概率性检测能力等也都对我们开发人工免 疫系统有着良好的启示【7 1 。 研究人工免疫系统，可以遵循下述的基本框架进行： 1 、描述待解决的问题 将其中的所有部分与人工免疫系统中的组成相对应，这包括变量、常量、 主体、功能以及描述和求解问题必要的参数。 2 、选定求解问题所用的免疫原理 受生物免疫系统的启发，人们从中汲取出来的模型、算法和过程都是普 遍性的，可以应用到不同的方面，而且基于现有开发成果的变化还可以演变 出新的内容，甚至开发出许多现在未知的潜在的免疫机制。 3 、设计人工免疫系统 设计一个人工免疫系统要涉及到几个方面的内容，如确定将要用的免疫 机理，产生这些机理的抽象模型，利用这些免疫机制( 算法) 控制系统的行 为( 动态的和超动态的) 等。 4 、a i s 向实际问题的逆映射 完成问题的求解之后，还要把由a i s 表示的结果翻译( 解码) 到原始问 题的领域。 哈尔滨工程大学硕士学位论文 2 2 2 人工免疫系统的研究内容和范围 人工免疫系统结合了如人工神经网络和机器推理等，有一些智能信息处 理的特点，在解决大规模复杂性问题方面具有很大的潜力。有鉴于此，近年 来人们对a i s 及相应算法的研究逐渐活跃起来。目前人工免疫系统的研究内 容和范围主要包括三个方面【4 s 1 ： 1 、免疫计算智能系统 自然免疫系统是发展智能技术的启发源泉，研究人员己经开发了许多基 于免疫系统的计算技术，包括各种基于免疫原理的免疫算法、人工免疫网络 和免疫计算系统等。 ( 1 ) 根据生物免疫系统原理发展新的算法，主要有阴性选择算法、克隆 选择算法、免疫遗传算法、免疫优化算法，以及为完成各种特定任务而设计 的基于免疫原理的算法等，可统称为免疫算法。 ( 2 ) 根据生物免疫系统原理建立的人工模型，包括人工免疫网络模型和 人工免疫系统模型两种形式。各种免疫网络学说，如独特型网络、互联耦合 免疫网络、免疫反应网络和对称网络等，可借鉴用于建立人工免疫网络认知 模型。 ( 3 ) 与人工神经网络、模糊系统等结合建立混合智能系统，比如利用免 疫、神经网络、模糊技术建立智能计算系统；利用免疫系统抗体多样性的遗 传机制改进遗传算法的搜索优化。 人工免疫系统涉及的研究内容和应用范围较为广泛，己超出了仅仅作为 计算工具研究的范围，但从目前的研究和应用来看，多数仍以发展基于免疫 原理的计算方法为主。 2 、免疫工程应用研究 包括各种免疫计算智能技术在工程中的应用研究，建立利用免疫系统原 理及特性解决工程问题的人工智能系统。如保安系统、疾病诊断系统、各种 计算机安全和网络入侵诊断和检测系统等。 3 、人工免疫系统理论研究 例如借助数学模型、非线性、复杂、混沌、计算智能等理论深入研究人 工免疫系统的机制。 1 2 哈尔溟工程大学硕士学位论文 预计今后a i s 的研究将围绕着算法机理的深入探讨、算法的数学理论分 析、面向工程应用的a i s 算法模型完善、计算智能方法的融合、面向进化设 计的a i s 模型研究几个方面展开。 2 2 3 人工免疫系统的应用 1 、计算机安全 计算机的安全问题与生物免疫系统所遇到的问题具有惊人的相似性，两 者都要求在不断变化的环境中维持系统的稳定性，都要识别自我和非我来实 现对病毒的有效检测，都要抵抗并消灭未知的病毒。 1 9 9 4 年，f o r r e s t 基于免疫系统的自己非己识别机理，首先提出了否定选 择算法，用于检测被保护数据的改变。实验表明，这种方法能有效地检钡, t l n 文件由于感染病毒而发生的变化。与其他病毒检测方法相比，否定选择算法 独特之处在于，它可以有效地检测到以前从未遇到的新病毒。同时美国著名 的计算机公司i b m 公司也成功地开发了用于病毒防治的计算机免疫系统。 1 9 9 7 年，d e a t o n 等人提出了一种基于分子的人工免疫系统，目的是保护计算 机免遭病毒和其他因素的破坏。d a s g u p t a 于1 9 9 9 年建立了一套计算机免疫 系统，用来抵御外来入侵，以保证计算机系统的安全。d a s g u p t a 及其学生一 直致力于否定选择算法的研究，并将其应用到计算机安全和异常检测及工业 应用中。2 0 0 2 年，c a s t r o 和t i m m i s 对否定选择算法做了一定的修改，把变 异引进到其中。同年，k i m 和b e n t l e y 提出了动态克隆选择算法，主要用于 网络入侵检测。 2 、故障诊断 故障诊断是继计算机安全之后的另一个从免疫系统直接映射而来的应用 领域。1 9 9 0 年，i s h i d a 研究了基于p d p 网络模型的学习算法在分布式故障诊 断中的应用，将免疫网络模型用于故障诊断的相互特征识别，该模型有以下 特点：并行处理；可以处理不完全信息和数据；自组织；在失效传播中没有 必要的反馈回路。1 9 9 4 年，i s h i d a 将免疫网络模型用于在线设备系统故障诊 断。1 9 9 7 年，t a n g 将人工免疫网络模型应用于交流驱动和u p s 的控制和诊 断。 3 、控制工程 1 3 哈尔滨工程大学硕士学位论文 人工免疫系统在控制工程领域当中也得到了应用【4 1 1 。主要的研究方向有 以b e r s i n i 为代表的自适应控制、以k r i s h n a k u m a r 为代表的智能控制、以 o o t s u k i 为代表的顺序控制、以t a k a h a s h i 为代表的反馈控制和以i s h i g u r o 为 代表的机器人行为控制。 b e r s i n i 于1 9 9 1 年提出了一种自适应控制方法，这种方法模拟了生物免 疫系统的恢复机制和学习机制。他指出，在生物免疫系统中，网络结构并不 是固定的，而是不断变化的，是一个根据环境动态变化的自组织系统，尽管 不断有细胞产生与死亡，但它们对现存网络没有影响，免疫系统的亚动力学 特征与控制系统的相似，其主要目的都是保持抗体在特定区域的连续一致性。 k r i s h n a k u m a r 于1 9 9 9 年提出了免疫计算系统的概念，把免疫系统的自适 应能力用到了智能控制中。该免疫计算系统移植了生物免疫系统的鲁棒性与 自适应性，集成了不同的计算智能方法，如模糊系统、神经网络和进化计算。 该系统在自治机场控制问题中得到了应用。 o o s t s u k i 于1 9 9 9 年提出了一种基于免疫的顺序控制方法。他使用p e t r i 网络和免疫网络理论来构建模型，其顺序控制设备部件具有离散动态性，能 模拟像p e t r i 网络的状态机结构。与p e t r i 网络一样，控制顺序可以分解成几 个子问题，而系统的动态性由一组微分方程控制，负责描述网络元素之间的 相互作用。 t a k a h a s h i 于1 9 9 7 年提出了可应用于反馈控制器中的两种免疫反馈机制。 第一种机制为效应t 细胞和被激活的b 细胞之间的免疫规律，第二种机制为 抑制t 细胞对适应性免疫应答的抑制作用。t a k a h a s h i 提出用一系列离散的方 程来构建免疫反馈控制器，这些方程包含了抗体、抗原、辅助t 细胞和效应 t 细胞。系统使用神经网络来定义免疫反馈控制器的一些参数，离散方程中 的变量为欧几里得形态空间中的实际向量。 1 9 9 6 年，i s h i g u r o 用i s h i d a 的免疫识别网络来协调六足机器人的行走， 机器人的每一个足对应网络的一个节点，通过识别并纠正机器人不协调足的 动作来实现六足机器人的协调行走。1 9 9 7 年，i s h i g u r o 用免疫网络模型确定 机器人的行为决策，机器人的每个行为看作一个抗体，机器人所处的环境看 作抗原，多个抗体相互刺激或抑制，最终选择一个抗体( 行为) 作为机器人的 行为决策。 1 4 哈尔滨丁程大学硕士学位论文 此外，人工免疫系统还被应用于模式识别、数据挖掘、机器学习、组合 优化等领域当中，对这些领域的发展起到了推动作用。 表2 1 给出主要的人工免疫系统应用领域以及相关技术、免疫原理。表 2 1 包括模型或技术的简单描述，以及其使用的免疫学机制的信息、表示形式 和应用意图。从表2 1 中可以看出，现有的人工免疫系统基于生物免疫系统 的不同机制，具有多样性表现形式，这使得人工免疫系统与生物免疫系统在 多样性方面非常一致，其应用领域也表现出多样性，其研究手段从借鉴其他 计算智能方法到理论研究也表现出多样性，比如利用进化计算、主体等技术 研究、设计人工免疫系统。因此人工免疫系统是一个开放式的研究领域，不 断借鉴计算机科学、人工智能、机器学习、生物学、医学等多个学科和领域 的技术与知识而发展，并解决实际问题。近两年，国内在人工免疫系统领域 的研究发展较快，以西安交大、中国科大等为主的一些国内著名大学的研究 人员已经在优化、计算机安全等领域取得了进一步的成果。 表2 1 人工免疫系统主要应用领域 应用领域示例 控制、规划 电压调节器的控制，复杂动力学系统自适应 控制，电网规划 组合优化 t s p 问题，c d m a 多用户检测 图像处理图像分割，立体匹配 数据处理 多成分混合色谱信号的解析 知识发现 数据库知识发现 故障监测和诊断 加工工具破损检测，旋转机械在线故障诊断 机器人 多智能体决策系统，分布式自动机器人系统等 网络安全病毒防护与入侵检测 2 2 4 人工免疫系统的发展方向 人工免疫系统的产生和发展是以医学免疫学的发展为基础的，因此医学 1 5 哈尔滨工程大学硕十学位论文 免疫学的发展情况在很大程度上影响着人工免疫系统的发展。由于生物免疫 系统的机制非常复杂，有些免疫机理在医学免疫学中至今仍未得到有效解决， 还需要人们去进一步探索。所以，这些情况就在一定程度上制约了人工免疫 系统的发展。 对人工免疫系统的研究起步较晚，至今不过十几年的时间，因此有很多 人工免疫模型和算法还不够完善。目前，人工免疫系统的发展主要包括如下 几个方向： 1 、深入研究免疫机理