【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于传感器温度控制，具体涉及一种基于鱼鳞仿生优化算法的多模态传感器温度控制方法。
技术介绍
1、传感器温度控制作为一项关键温控技术，应用广泛。传感器的温度控制不仅仅是为了确保其正常工作，更是为了提高其灵敏度、稳定性以及延长其使用寿命，从而更好地适应各种复杂环境和工作任务。随着机器人应用领域的不断拓展，对于传感器高效、精准的温度控制需求日益凸显。在传统机器人系统中，多模态传感器的应用逐渐成为提高机器人感知能力的关键手段。基于多模态传感器的多传感器系统能够从不同角度获取丰富的信息，但这也使得温度控制变得更加复杂。不同传感器在不同工作环境下的温度波动会导致性能不稳定，甚至影响整个机器人系统的正常运行。因此，针对多传感器系统的温度控制问题，寻找一种高效、智能的控制方法成为当前研究的热点之一。
2、目前，学者们提出了多种传感器温度控制方法，其中包括了pid控制、模糊逻辑控制、神经网络控制、模型预测控制（mpc）等。关于这些控制方法具体介绍以下：
3、（1）pid控制。该方法通过比例、积分和微分的组合，对传感器实际温度与设定值之间的误差进行调节。比例项通过当前误差的大小进行控制，积分项累积历史误差，微分项反映误差变化趋势，这三个部分综合作用，产生最终的控制输出，用于调整冷却或加热设备，使传感器温度趋近设定值。pid控制是基于线性模型的，对于非线性系统的适应性较差。在传感器工作过程中，系统常常表现出非线性特性，导致pid控制效果不理想，还需要设定合适的比例、积分和微分参数。而这些参数通常需要通过手动调整来确定
4、（2）模糊逻辑控制。一种灵活而强大的温度控制方法，通过定义一系列模糊规则来处理传感器当前温度误差与设定值之间的关系，从而实现对传感器温度的准确控制。这一方法的核心思想是将传感器温度误差进行模糊化处理，通过一系列设定的规则进行推理，最终得到模糊的控制输出。为了获得具体的调节信号，需要进行去模糊化处理，将模糊输出转换为清晰的控制信号，以应用于传感器的温度调节。尽管模糊逻辑控制在处理非线性、不确定性系统方面具有一定的优势，但其应用也面临一些挑战。首先，该方法需要设计一系列模糊规则，这依赖于领域专家的经验和知识，因此在不同应用场景下需要进行大量的规则调整和优化，这使得模糊逻辑控制在应对复杂系统时表现不如预期。另外，模糊逻辑控制的计算成本相对较高，特别是在处理大规模传感器网络时，大规模系统中存在大量的输入和输出变量，需要耗费更多的计算资源来进行模糊规则的推理和去模糊化处理，这限制了该方法在实际大规模传感器网络中的应用。
5、（3）神经网络控制。通过训练神经网络，将传感器当前温度作为输入，网络输出相应的控制信号，神经网络具有自适应性，能够学习系统的动态特性，并调整控制策略，实现对传感器温度的高精度控制。但是神经网络需要大量的数据进行训练，以建立模型并调整权重。在传感器温度控制中，获取足够的训练数据会面临一些挑战，特别是在特殊环境或稀缺数据的情况下，训练时还有可能出现过拟合问题，这会导致神经网络在新数据上表现不佳，降低在实际传感器控制中的泛化能力。
6、（4）模型预测控制（mpc）。一种先进的温度控制方法，以传感器温度学模型为基础，通过预测未来温度变化趋势来选择最优的控制策略，最终实现对传感器温度的精确调控。其核心思想是在控制过程中考虑未来一段时间内的系统行为，通过优化控制输入来实现对系统的高效控制。但是，模型预测控制计算复杂度较高，这使得mpc在实时性要求严格的场景中难以实现高效控制。同时，模型预测控制对模型准确性的要求较高，传感器温度学模型的建立需要充分考虑系统的动态特性和非线性行为，而模型的不准确性会导致控制性能下降。
技术实现思路
1、根据以上现有技术中的不足，本专利技术提供了一种基于鱼鳞仿生优化算法的多模态传感器温度控制方法，通过模拟鱼鳞的温度感知原理实现优化控制的效果，具有更好的适应性和鲁棒性，且能够更迅速的响应温度变化。
2、为达到以上目的，本专利技术提供了一种基于鱼鳞仿生优化算法的多模态传感器温度控制方法，包括以下步骤：
3、s1、在多传感器系统（即为多模态传感器，包括若干不同功能的传感器，如视觉传感器、接近传感器、温度传感器、压力传感器和电磁传感器等）中，通过热敏电阻采集各个传感器在不同时刻的温度数据，建立每个传感器的温度数据集合；
4、s2、对采集的传感器温度数据进行融合，得到温度融合矩阵；
5、s3、建立引入了pid控制的温度控制数学模型；
6、s4、构建多模态系统，多模态系统的输入数据即为温度融合矩阵中的最终温度数据；
7、s5、将温度控制数学模型应用于多模态系统中，获得多模态传感器温度控制系统；
8、s6、建立鱼鳞仿生优化算法，建立过程包括初始化群体数据；计算温度差异；更新群体状态；适应度评估；选择、交叉和变异；迭代更新；
9、s7、将鱼鳞仿生优化算法引入多模态传感器温度控制系统中，根据生成的控制策略实时监测各个传感器的温度，动态调整传感器工作状态，实现多模态传感器温度控制。
10、热敏电阻是一种基于温度检测的电阻器件，它的电阻值随温度的变化而变化，一般热敏电阻可承受的温度检测范围为-50℃-250℃，这个范围覆盖了绝大多数传感器的变化温度，因此它成为传感器温度检测的重要元件，并且热敏电阻的价格低廉。
11、所述的s1中，建立每个传感器的温度数据集合的过程为：
12、s11、多传感器系统的传感器数量为n，并设置m个不同的时刻集合；
13、s12、根据采集的各个传感器在不同时刻的温度数据，建立每个传感器的温度数据集合为。
14、所述的s2中，对传感器温度数据进行融合并得到温度融合矩阵的步骤为：
15、s21、热敏电阻在测量传感器温度时，存在测量误差，定义tu为测量温度，即为s1中采集的温度数据；tv为真实温度；为测量误差；则：
16、（1）；
17、传感器的真实温度集合表示为：
18、（2）；
19、式中，为各个传感器的真实温度集合，为第i个传感器在tj时刻的测量误差；
20、s22、依据传感器的真实温度集合，传感器的温度参数矩阵表示为：
21、（3）；
22、在温度参数矩阵中，用代表第i个传感器在tj时刻的真实温度；
23、该矩阵反映了传感器在不同时刻的温度变化规律及关联性。它可以更方便的表示每个传感器某个时刻的真实温度。
24、s23、各个传感器的权重系数为，温度数据的初步融合方式表示为：
25、（4）；
26、式中，表示第tj个时刻初步融合后的温度数据；
27、s24、结合温度参数矩阵，获得最终的温度融合矩阵为：
28、（5）；
29、式中，即为温度融合矩阵，融合后的不同时刻的最终温度数据表示为本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于鱼鳞仿生优化算法的多模态传感器温度控制方法，其特征在于包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于鱼鳞仿生优化算法的多模态传感器温度控制方法，其特征在于：所述的S1中，建立每个传感器的温度数据集合的过程为：
3.根据权利要求2所述的一种基于鱼鳞仿生优化算法的多模态传感器温度控制方法，其特征在于：所述的S2中，对传感器温度数据进行融合并得到温度融合矩阵的步骤为：
4.根据权利要求3所述的一种基于鱼鳞仿生优化算法的多模态传感器温度控制方法，其特征在于：所述的S21中，测量误差的获取方式为：
5.根据权利要求3所述的一种基于鱼鳞仿生优化算法的多模态传感器温度控制方法，其特征在于：所述的S3中，建立温度控制数学模型的步骤为：
6.根据权利要求5所述的一种基于鱼鳞仿生优化算法的多模态传感器温度控制方法，其特征在于：所述的S4中，构建多模态系统的步骤为：
7.根据权利要求6所述的一种基于鱼鳞仿生优化算法的多模态传感器温度控制方法，其特征在于：所述的S41中，用来衡量传感器的温度稳定性，对于融合后的不同时刻
8.根据权利要求6所述的一种基于鱼鳞仿生优化算法的多模态传感器温度控制方法，其特征在于：所述的S5中，多模态传感器温度控制系统表示为：
9.根据权利要求8所述的一种基于鱼鳞仿生优化算法的多模态传感器温度控制方法，其特征在于：所述的S6中，建立鱼鳞仿生优化算法的步骤为：
10.根据权利要求9所述的一种基于鱼鳞仿生优化算法的多模态传感器温度控制方法，其特征在于：所述的S7中，将鱼鳞仿生优化算法引入多模态传感器温度控制系统中，获得鱼鳞仿生优化算法下的多模态传感器温度控制系统，表示为：
...【技术特征摘要】
1.一种基于鱼鳞仿生优化算法的多模态传感器温度控制方法，其特征在于包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于鱼鳞仿生优化算法的多模态传感器温度控制方法，其特征在于：所述的s1中，建立每个传感器的温度数据集合的过程为：
3.根据权利要求2所述的一种基于鱼鳞仿生优化算法的多模态传感器温度控制方法，其特征在于：所述的s2中，对传感器温度数据进行融合并得到温度融合矩阵的步骤为：
4.根据权利要求3所述的一种基于鱼鳞仿生优化算法的多模态传感器温度控制方法，其特征在于：所述的s21中，测量误差的获取方式为：
5.根据权利要求3所述的一种基于鱼鳞仿生优化算法的多模态传感器温度控制方法，其特征在于：所述的s3中，建立温度控制数学模型的步骤为：
6.根据权利要求5所述的一种基于鱼鳞仿生优化算法的多模态传感器温度控制方法，其特征在于：所述的s4中，构建多模态系...
【专利技术属性】
技术研发人员：王佐勋，崔传宇，隋金雪，郭长坤，
申请(专利权)人：山东工商学院，
类型：发明
国别省市：
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