本發(fā)明涉及均勻磁場，特別是一種基于智能感知的均勻磁場設(shè)計(jì)系統(tǒng)及方法。

背景技術(shù)：

1、磁場模擬裝置在地磁導(dǎo)航等航空航天工程中具有重要應(yīng)用價(jià)值，理想的磁場模擬裝置應(yīng)在足夠大的空間范圍內(nèi)產(chǎn)生高度均勻的磁場，因此磁場的均勻性成為評估磁場模擬裝置性能的關(guān)鍵指標(biāo)，近年來隨著磁場模擬裝置在各領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，其磁場分布的均勻性越來越受到科研工作者的關(guān)注，亥姆霍茲線圈是一種最早用于生成均勻磁場的經(jīng)典設(shè)計(jì)，其原理是通過兩組同軸且間距合適的線圈，通以相同方向的電流來產(chǎn)生均勻磁場，但隨著離中心位置的距離增大，磁場均勻性迅速下降，限制了其在大空間場景中的應(yīng)用，針對亥姆霍茲線圈的不足，學(xué)者們提出了多種改進(jìn)方案，譬如采用三線圈或四線圈陣列，使磁場在更大空間內(nèi)保持均勻，擴(kuò)大均勻磁場的范圍，改變線圈間距或線圈的直徑比例來提升了磁場均勻性。

2、當(dāng)前的均勻磁場設(shè)計(jì)方法逐漸引入智能感知和優(yōu)化算法來提升磁場的均勻性和穩(wěn)定性，但是在大規(guī)模線圈組中，當(dāng)前的均勻磁場設(shè)計(jì)方式常出現(xiàn)邊緣效應(yīng)、熱噪聲和外界干擾，導(dǎo)致局部磁場不均勻，現(xiàn)有智能感知方法主要依賴預(yù)設(shè)的感知點(diǎn)和補(bǔ)償機(jī)制，對局部的變化響應(yīng)不夠精細(xì)，同時(shí)所采用的優(yōu)化算法如遺傳算法、粒子群優(yōu)化，在面對實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)時(shí)，由于計(jì)算復(fù)雜度和算法響應(yīng)時(shí)間問題，難以快速適應(yīng)磁場的瞬時(shí)變化，在多變量耦合的情況下調(diào)節(jié)效率低。

3、為提高局部變化的響應(yīng)精度，傳統(tǒng)方案采用增加補(bǔ)償線圈調(diào)整局部磁場分布，或?qū)植看艌鲞M(jìn)行人工調(diào)節(jié)，但補(bǔ)償方法缺乏實(shí)時(shí)性，無法對快速變化的局部磁場進(jìn)行有效補(bǔ)償，人工調(diào)節(jié)又反應(yīng)速度慢，精度低，為應(yīng)對磁場變化，傳統(tǒng)方案通過大量離線仿真優(yōu)化參數(shù)，但這些參數(shù)在實(shí)際運(yùn)行時(shí)缺乏靈活調(diào)整能力，部分利用預(yù)設(shè)調(diào)節(jié)曲線進(jìn)行參數(shù)調(diào)節(jié)的方式也無法動態(tài)響應(yīng)實(shí)時(shí)感知數(shù)據(jù)，導(dǎo)致調(diào)節(jié)效果局限，因此亟需一種基于智能感知的均勻磁場系統(tǒng)及其設(shè)計(jì)方法來解決此類問題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、鑒于上述現(xiàn)有存在的問題，提出了本發(fā)明。

2、因此，本發(fā)明提供了一種基于智能感知的均勻磁場設(shè)計(jì)系統(tǒng)及方法解決現(xiàn)有基于智能感知的均勻磁場設(shè)計(jì)在局部補(bǔ)償、實(shí)時(shí)調(diào)節(jié)和精細(xì)優(yōu)化上存在響應(yīng)速度慢、動態(tài)適應(yīng)能力差、優(yōu)化精度不足的問題。

3、為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：

4、一方面，本發(fā)明提供了一種基于智能感知的均勻磁場系統(tǒng)，其包括，

5、智能感知系統(tǒng)，基于部署在磁場區(qū)域內(nèi)的傳感器陣列，實(shí)時(shí)采集包括磁場強(qiáng)度、方向、溫度以及外界干擾在內(nèi)的多維數(shù)據(jù)，并利用數(shù)據(jù)融合技術(shù)，將多個傳感器的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合和去噪，同時(shí)負(fù)責(zé)將采集到的數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)傳輸給補(bǔ)償模塊和優(yōu)化模塊；

6、傳感器陣列，由多個分布在磁場區(qū)域內(nèi)的傳感器組成，用于多點(diǎn)位磁場參數(shù)采集，監(jiān)測環(huán)境參數(shù)；

7、量子模擬系統(tǒng)，用于對采集的磁場數(shù)據(jù)進(jìn)行微觀層次仿真分析，動態(tài)模擬磁場在不同時(shí)間和空間上的演化過程，識別磁場不均勻性和潛在干擾源；

8、補(bǔ)償模塊，根據(jù)智能感知系統(tǒng)反饋，實(shí)時(shí)調(diào)整局部補(bǔ)償線圈的電流或位置；

9、優(yōu)化模塊，采用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)對系統(tǒng)線圈設(shè)計(jì)以及補(bǔ)償策略進(jìn)行優(yōu)化調(diào)整，優(yōu)化調(diào)整根據(jù)實(shí)時(shí)反饋進(jìn)行實(shí)時(shí)調(diào)整。

10、另一方面，本發(fā)明提供了一種基于智能感知的均勻磁場系統(tǒng)的設(shè)計(jì)方法，包括，

11、步驟s1，智能感知系統(tǒng)部署與數(shù)據(jù)采集，

12、部署智能感知系統(tǒng)以及傳感器陣列，構(gòu)建磁場分布模型，傳感器陣列實(shí)時(shí)采集包括磁場的強(qiáng)度、方向、環(huán)境溫度在內(nèi)的多維感知數(shù)據(jù)，感知數(shù)據(jù)采用多傳感器融合技術(shù)進(jìn)行處理，并進(jìn)行去噪并標(biāo)準(zhǔn)化；

13、步驟s2，基于量子模擬的磁場微觀分析，

14、將預(yù)處理后的感知數(shù)據(jù)輸入量子模擬系統(tǒng)，進(jìn)行微觀分析，模擬磁場的動態(tài)演化過程，識別磁場中局部不均勻區(qū)域、熱噪聲影響點(diǎn)以及潛在的干擾源，輸出局部不均勻性和干擾源分布區(qū)域，

15、步驟s3，深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法優(yōu)化，

16、基于量子模擬分析結(jié)果，利用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法對包括電流以及線圈間距在內(nèi)的線圈參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，

17、輸出優(yōu)化后的線圈參數(shù)，形成初步優(yōu)化方案，同時(shí)建立快速響應(yīng)模型；

18、步驟s4，局部實(shí)時(shí)動態(tài)補(bǔ)償，

19、在量子模擬分析識別的關(guān)鍵區(qū)域布置局部補(bǔ)償模塊，連接至智能感知系統(tǒng)，

20、智能感知系統(tǒng)將關(guān)鍵區(qū)域內(nèi)的局部偏差數(shù)據(jù)反饋給補(bǔ)償模塊，

21、根據(jù)反饋數(shù)據(jù)，補(bǔ)償模塊動態(tài)調(diào)整補(bǔ)償線圈的電流，進(jìn)行局部磁場補(bǔ)償，實(shí)現(xiàn)對快速變化的局部磁場實(shí)時(shí)響應(yīng)和修正；

22、步驟s5，有限元仿真與閉環(huán)驗(yàn)證，

23、將優(yōu)化后的線圈參數(shù)和補(bǔ)償策略輸入有限元仿真軟件進(jìn)行整體驗(yàn)證，

24、仿真分析磁場的均勻性、穩(wěn)定性以及對外界干擾的抵抗能力，

25、反饋仿真結(jié)果至優(yōu)化模塊，若均勻性指標(biāo)未滿足，則返回至步驟s3重復(fù)調(diào)整優(yōu)化參數(shù)，進(jìn)行迭代優(yōu)化。

26、進(jìn)一步的，步驟s1進(jìn)行磁場分布模型構(gòu)建方式為：

27、將傳感器采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行空間插值和整合，設(shè)傳感器陣列由n個傳感器組成，每個傳感器i采集的數(shù)據(jù)為磁場強(qiáng)度bi、方向θi和環(huán)境溫度ti，其中，b(x,y,z)表示在三維坐標(biāo)系下位置(x,y,z)處的磁場強(qiáng)度，wi表示權(quán)重因子，即每個傳感器對該位置的貢獻(xiàn)，權(quán)重基于傳感器與該位置的距離及其測量精度判斷，bi表示第i個傳感器的磁場強(qiáng)度測量值；

28、權(quán)重其中，α表示衰減因子，di表示第i個傳感器到位置(x,y,z)的距離，其中(xi,yi,zi)是傳感器i的位置坐標(biāo)，和表示第i和第j個傳感器對(x,y,z)位置處的貢獻(xiàn)，權(quán)重隨著距離di和dj增大而快速減小；

29、進(jìn)行加權(quán)融合，其中，表示融合后的磁場強(qiáng)度，βi表示融合權(quán)重，權(quán)重其中，σi表示傳感器i的測量噪聲標(biāo)準(zhǔn)差；

30、使用卡爾曼濾波進(jìn)行數(shù)據(jù)平滑，并進(jìn)行歸一化處理，數(shù)據(jù)平滑方式：

31、其中，表示時(shí)刻k的估計(jì)磁場強(qiáng)度，表示時(shí)刻k-1的磁場強(qiáng)度估計(jì)，kk表示卡爾曼增益，表示當(dāng)前測量對估計(jì)值的修正程度，卡爾曼增益其中，pk-1表示預(yù)測誤差的協(xié)方差，r表示測量噪聲的協(xié)方差；

32、標(biāo)準(zhǔn)化：其中，b′表示標(biāo)準(zhǔn)化后的磁場強(qiáng)度，μb表示磁場強(qiáng)度的平均值，σb表示磁場強(qiáng)度的標(biāo)準(zhǔn)差。

33、進(jìn)一步的，步驟s2中量子模擬系統(tǒng)對磁場的微觀分析方式為：

34、將預(yù)處理后的感知數(shù)據(jù)輸入量子模擬系統(tǒng)進(jìn)行初始化，其中n為傳感器數(shù)量，初始化時(shí)，將數(shù)據(jù)映射到量子態(tài)空間；

35、其中，ψ0表示初始量子態(tài)，即磁場的初始分布，n表示傳感器的數(shù)量，表示相位因子，φi與傳感器位置和磁場方向相關(guān)，|bi,θi,ti>表示傳感器i采集的數(shù)據(jù)；

36、進(jìn)行磁場動態(tài)演化模擬，使用時(shí)間依賴的薛定諤方程模擬磁場的動態(tài)演化，量子態(tài)的演化用哈密頓量h(t)控制，模擬磁場的時(shí)間變化和擾動影響，演化公式：其中，ψ(t)表示時(shí)間t時(shí)的量子態(tài)，表示約化普朗克常數(shù)，表示偏導(dǎo)數(shù)；

37、h(t)＝h0+hdisturb(t)，表示總哈密頓量，由初始系統(tǒng)哈密頓量h0和擾動項(xiàng)hdisturb(t)組成，擾動項(xiàng)hdisturb(t)代表熱噪聲和外界干擾的動態(tài)影響，

38、其中，m表示擾動源的數(shù)量，γk(t)表示擾動強(qiáng)度，隨時(shí)間變化，σk表示pauli矩陣，表示磁場的局部擾動形式。

39、進(jìn)一步的，步驟s2中量子模擬系統(tǒng)對磁場的微觀分析方式還包括：

40、進(jìn)行不均勻性、熱噪聲和干擾源識別，基于觀測態(tài)的局部演化計(jì)算磁場分布的概率密度函數(shù)p(x,y,z)，識別不均勻區(qū)域和干擾源，概率密度p(x,y,z)＝|<x,y,z|ψ(t)>|2，其中，p(x,y,z)表示在位置(x,y,z)處的磁場分布概率，|x,y,z>表示空間坐標(biāo)下的位置態(tài)；

41、不均勻性識別δb(x,y,z)＝|btarget-∫vp(x,y,z)b(x,y,z)dv|，其中，δb(x,y,z)表示在位置(x,y,z)處與目標(biāo)磁場的偏差，btarget表示目標(biāo)磁場強(qiáng)度，∫v·表示對體積v進(jìn)行積分，計(jì)算局部磁場分布的平均值，以此識別出局部不均勻性和干擾源的分布區(qū)域。

42、進(jìn)一步的，步驟s3中，基于量子模擬分析結(jié)果，利用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)優(yōu)化線圈參數(shù)方式為：

43、將量子模擬結(jié)果作為強(qiáng)化學(xué)習(xí)的環(huán)境狀態(tài)輸入，設(shè)定初始參數(shù)，包括電流i0和線圈間距d0，并計(jì)算初始磁場均勻性指標(biāo)，狀態(tài)空間定義為：

44、st＝{b(x,y,z),δb(x,y,z),i,d}，其中，st表示狀態(tài)向量，即當(dāng)前時(shí)刻t的系統(tǒng)狀態(tài)，b(x,y,z)表示位置(x,y,z)處的磁場強(qiáng)度，δb(x,y,z)表示位置(x,y,z)處的磁場不均勻性偏差，i表示當(dāng)前線圈的電流，d表示當(dāng)前線圈間距；

45、利用策略網(wǎng)絡(luò)π(at|st)選擇動作at，優(yōu)化線圈參數(shù)，最大化獎勵函數(shù)r，策略更新公式為at＝πθ(st)，其中，at表示當(dāng)前時(shí)刻的動作，即電流i和線圈間距d的調(diào)整值，πθ表示策略網(wǎng)絡(luò)，參數(shù)為θ；

46、獎勵函數(shù)為r＝-α∑(x,y,z)|δb(x,y,z)|-β(i2+d2)，其中，r表示獎勵值，目標(biāo)是最大化r，α、β表示權(quán)重參數(shù)，分別控制均勻性和參數(shù)調(diào)整的影響，|δb(x,y,z)|表示不均勻性絕對值；

47、根據(jù)當(dāng)前策略πθ，執(zhí)行動作調(diào)整電流和線圈間距，并獲得新的狀態(tài)st+1和獎勵r，狀態(tài)轉(zhuǎn)移公式為st+1＝f(st,at)，其中，st+1表示執(zhí)行動作后的新狀態(tài)，f表示狀態(tài)轉(zhuǎn)移函數(shù)。

48、進(jìn)一步的，步驟s3中，利用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)優(yōu)化線圈參數(shù)方式還包括：

49、采用梯度提升策略網(wǎng)絡(luò)參數(shù)θ，策略梯度更新公式為其中，θt+1表示更新后的策略參數(shù)，η表示學(xué)習(xí)率，表示獎勵的梯度期望；

50、建立快速響應(yīng)模型，在環(huán)境變化時(shí)，調(diào)整線圈參數(shù)，快速響應(yīng)模型為：其中，表示快速響應(yīng)的預(yù)估動作，g表示快速響應(yīng)網(wǎng)絡(luò)，通過訓(xùn)練調(diào)整對磁場狀態(tài)的響應(yīng)速度，利用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法優(yōu)化線圈的電流和間距，形成初步優(yōu)化方案，同時(shí)建立快速響應(yīng)模型實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)的參數(shù)調(diào)整。

51、進(jìn)一步的，步驟s4中，關(guān)鍵區(qū)域即局部不均勻性和干擾源分布區(qū)域。

52、進(jìn)一步的，步驟s4中，根據(jù)反饋數(shù)據(jù)動態(tài)調(diào)整補(bǔ)償線圈的電流進(jìn)行局部磁場補(bǔ)償方式為：

53、智能感知系統(tǒng)基于實(shí)時(shí)采集的局部磁場偏差δb(x,y,z)，將數(shù)據(jù)反饋給補(bǔ)償控制模塊，偏差公式δb(x,y,z)＝bmeasured(x,y,z)-btarget，其中，δb(x,y,z)表示位置(x,y,z)處的磁場偏差，bmeasured(x,y,z)表示實(shí)際測量的磁場強(qiáng)度，btarget表示目標(biāo)磁場強(qiáng)度；

54、根據(jù)反饋的磁場偏差，計(jì)算需要補(bǔ)償?shù)碾娏髡{(diào)整量δi，補(bǔ)償電流與偏差量采用比例積分微分pid控制，補(bǔ)償電流其中，δi(t)表示時(shí)間t時(shí)刻的補(bǔ)償電流調(diào)整量，kp,ki,kd分別為比例、積分和微分增益系數(shù)，δb(t)表示當(dāng)前時(shí)刻的磁場偏差，表示磁場偏差的積分，即累計(jì)偏差，表示磁場偏差的導(dǎo)數(shù)，即變化速率；

55、將計(jì)算得到的電流調(diào)整量δi(t)作用于補(bǔ)償線圈，調(diào)節(jié)后的電流i(t)用于補(bǔ)償磁場偏差，電流調(diào)整過程表示為i(t)＝ibase+δi(t)，其中，i(t)表示當(dāng)前時(shí)刻補(bǔ)償線圈的電流，ibase表示補(bǔ)償線圈的初始設(shè)定電流。

56、進(jìn)一步的，步驟s4中，進(jìn)行局部磁場補(bǔ)償方式還包括：

57、基于調(diào)整的電流i(t)計(jì)算調(diào)整后局部磁場bcomp(x,y,z)，補(bǔ)償效果反饋回智能感知系統(tǒng)，磁場補(bǔ)償公式為其中，bcomp(x,y,z)表示補(bǔ)償后的磁場強(qiáng)度，k表示常數(shù)，r表示補(bǔ)償線圈的半徑，r表示線圈中心到補(bǔ)償位置的距離；

58、持續(xù)監(jiān)控δb(x,y,z)，根據(jù)最新的偏差調(diào)整補(bǔ)償電流，動態(tài)反饋方式為：

59、δbnew＝δbold-bcomp(x,y,z)，其中，δbnew表示經(jīng)過補(bǔ)償后的新的磁場偏差，δbold表示補(bǔ)償前的磁場偏差；根據(jù)實(shí)時(shí)反饋數(shù)據(jù)動態(tài)調(diào)整補(bǔ)償線圈的電流，實(shí)現(xiàn)對局部磁場的快速、精準(zhǔn)補(bǔ)償，從而提高磁場的整體均勻性和穩(wěn)定性。

60、本發(fā)明有益效果為：

61、本發(fā)明，通過智能感知系統(tǒng)和深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法實(shí)時(shí)檢測和分析磁場的局部偏差，采用動態(tài)調(diào)整補(bǔ)償線圈電流，實(shí)現(xiàn)精細(xì)化的磁場補(bǔ)償，將pid控制與智能反饋結(jié)合，對快速變化的局部磁場做出迅速精準(zhǔn)調(diào)整。

62、本發(fā)明，通過量子模擬分析識別局部不均勻性、熱噪聲和潛在干擾源，結(jié)合深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)對線圈參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，調(diào)整電流和線圈間距以最大化磁場的均勻性，顯著提高了磁場的均勻性和穩(wěn)定性。

63、本發(fā)明，通過實(shí)時(shí)監(jiān)測和分析磁場變化，識別外界干擾源并進(jìn)行補(bǔ)償調(diào)整，增強(qiáng)對熱噪聲和外部擾動的抵抗能力。

64、本發(fā)明，大幅減少對人工調(diào)節(jié)的依賴，通過智能感知系統(tǒng)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)優(yōu)化和快速響應(yīng)模型，形成全自動的參數(shù)調(diào)整和優(yōu)化過程，能夠快速適應(yīng)不同磁場需求。