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1、仿生学在电子领域中的应用摘要本文主要介绍了仿生学在电子领域中的一些应用，讨论了电力电子系统和生物系统之间的内在相似性。论述了电力电子学可向生命科学借鉴和学习的主要内容,它们包括生物系统的高度可靠性、生物系统的高效能量流动、奇妙的生物智能、先进的组织结构和运行模式以及性能优良的生物材料等五个方面。本文对仿生学在电力电子学中的应用有一定的指导意义。关键词:仿生学电子学应用一、引言仿生学是一门生动而实用的学科，在学习了一学期的仿生学后对其也有了一定的了解，而作为一名学电子的学生，我更是希望学习到一些关于仿生学在电子领域上的应用的东西为此，在图书馆和网络资源的帮助下，我完成了这篇论文。千姿百态,生机勃
2、勃的大自然是人类获取创新灵感源泉。20世纪60年代初,诞生了一门综合性的边缘学科仿生学。它是生命科学和工程技术科学相结合的产物,它把生物学原理广泛地应用在工程技术上。人们利用仿生学方法直接研制了很多新产品,例如,通过模仿人和动物鼻子的嗅觉功能,研制了用于气味测定的电子鼻;通过研究蛇的爬行机理,研制了仿蛇机器人;通过利用乌贼喷水前进的原理,制造了新型喷水艇。此外,仿生学的运用促进了一些新的理论或技术成果。例如,基于自然界生物的生长方式提出了仿生制造;基于动物的运动结构和功能原理建立了仿生机械学;模仿人类的脑神经网络结构和功能,发展了神经网络控制;模仿生物进化遗传机理,发展了遗传算法;等等。电力电
3、子学是一门涉及电能转换及控制的科学,它在最近四十年飞速发展,其理论和应用都达到了一个较高的水平。但是,21世纪的电力电子学发展也无疑面临着一些急需解决的问题,如复杂电力电子系统的可靠性较低、新型功率变换器的系统效率有待提高等等。解决这些问题有时仅仅从电力电子技术出发,很难取得重大突破。这时如果拓宽思维空间,利用仿生学思想借鉴和学习大自然中的生命现象和生命机理,那么有可能为电力电子学中诸多问题的解决开辟一个广阔的天地。本文从生物及其系统的可靠性、能量流动、智能、组织结构和运行模式及材料等五个方面论述电力电子学可向生命科学学习和借鉴的主要内容。二、电子学可向仿生学学习和借鉴的主要内容自然界的生物经
4、过漫长的进化过程,形成了种种精巧的结构和优良的性能,为现代电力电子技术提供了很好的生物模型。下面讨论现代电力电子学可向生命科学学习和借鉴的主要内容。1生物系统的高度可靠性众所周知,随着现代电力电子系统的日趋复杂,系统的可靠性问题日益突出。从生命科学的研究表明,生物系统的复杂程度远远高于电力电子系统,但是有着任何电力电子系统无法比拟的可靠性。生物的高度可靠性与其具备下列功能有关:容错性;自学习功能;自修复功能;自诊断和自免疫功能。生物的容错性与其下列结构和功能有关:第一、生物体具有冗余机制,包括结构冗余和功能冗余。结构冗余就是指具有备用元件;功能冗余指生物体有多个不同的部位可执行相同的功能。例如
5、人的双肺、双肾,这些部位平时各司其职,但一些部分损伤时,有关的其它部分可代替失去的部分,执行它的功能。第二、生物体的很多重要部位具有“功能共济”作用。一个典型的例子就是人类的脑神经网络。众所周知,脑神经网络由无数个脑神经元交错联系而成,一个神经元就联系着上百个其他神经元,结果使其在功能上具有共济作用。这种结构特点就使得尽管单个神经元可靠性比晶体管等电子元件差,而其构成的系统具有高度的可靠性。其实,生物系统的这种冗余技术在现代电力电子技术中已有不自觉的应用。例如,近年来开关电源的关联运行,以便通过N+1冗余获得故障容错及冗余功率。当电源系统中有模块失效时，系统还可以提供100%负载功率，并实现所
6、谓的热更换(hotplug2in)或热插拨。总之，生物系统为提高电力电子系统的可靠性提供了很好的典范。提高电力电子系统可靠性的关键是研究生物系统可靠性机理，根据生物模型构造具有冗余体制和自修复功能的电路拓扑、采用自适应、自学习的控制方法和设计自诊断自免疫监测系统。2生物系统的高效能量流动能量流动是生物系统普遍存在的一种现象。按流动层次的不同，它可分为个体能流、种群能流、群落能流和生态能流。能量在流动过程中发生转化、贮藏、积累和固定等一系列过程。能量生态学理论认为，生命系统中的能量流动控制与其信息流动密切相关。信息不是能量，而是系统有序度和组织程度的量度。能量是做功的能力，而功是一种物质点规则的
7、能量形式，因而带有信息。能量在作功时，受到干扰便会损失信息而转化为热，而热量是质点不规则的随机运动，是不带有信息的能量形式。因此系统只有不断地从环境中输入信息，系统的有序度和组织程度才能不断得以维持和提高，从而系统达到一种最优化状态。其实，能量流动在电力电子系统中也是客观存在的。众所周知，从狭义上讲，电力电子学是利用半导体器件的开关作用，对电能进行控制和变换的科学。电力电子学研究的主要目的是通过对电能的控制和变换，使系统中的电能流动达到一种预期的最优状态。与生物系统类似，电能在电力电子系统中流动时，由于受到各种干扰会损失“信息”而转化为热。因此环境也必须不断地给系统输入“信息”，系统的有序度的
8、组织程度才能不断地提升，系统才能以一种高效的状态运行。由上述可见，生物系统的能量流动和电力电子系统的电能流动在本质上是相同的。从这个角度而言，电力电子系统可以视为是生物系统的延续。生物系统高效的能量流动为电力电子学的电能流动控制提供了学习和借鉴的典范。3奇妙的生物智能广义地说，生物智能是生物搜集与分析、处理环境信息，作出正确判断，并相应调整自己的行为模式，以改善其对环境的适应能力。这种智能是生物在漫长进化过程中获得的，是生物生存和发展的必需的。研究生物的智能机理，并利用仿生学思想将之移植于电力电子系统，使其具有类似生物的思维功能，有能力对各种信息进行搜集和分析处理并进行相应的推理判断，从而做出
9、决策，更好地实现电能转换或控制功能。目前，人们在模拟人类智能方面作了大量的工作，并取得了一些阶段性的成果。例如，近年来神经网络、模糊控制、专家系统等人工智能技术均有了较大发展，并已在电力电子的下述诸多领域获得应用:电路和系统的自动化设计、仿真性能优化、容错控制、性能的自动检测、性能优化的实时性、畸变波形的估计和脉冲宽度调制等。但是值得指出的是，当前国内外学术界在智能控制的研究与应用中，过分强调人类智能的模拟，而忽视了更为广阔的生物智能的学习与借鉴。生物智能内涵十分丰富，包括生物的低级刺激反应与人类的高级智能。人类智能虽然是生物智能的最高级形式，但对于某个具体的电力电子技术问题而言，它未必是最优
10、的。生物在某种特定的智能上完全有可能优于人类。此外，人们在模拟生物智能时，过分强调利用计算机技术而忽视了利用其它技术手段。在电力电子技术中运用生物智能时，有时直接利用电力电子技术本身运用生物智能显得更为有效。例如，现代电力电子技术中十分流行的智能功率模块(IPM)。所谓智能功率模块是先进的混合集成功率器件，由高速、低速的IGBT芯片和优化的门极驱动力及保护电路构成。IPM可实现高效过流、短路、过热和欠压等保护。4先进的组织结构和运行模式现代电力电子系统越来越复杂，以下特征日益明显:非线性各种因素互相影响，叠加原理不成立，并且系统往往会存在多个极值;开放性依靠不断地与外界交换物质、能量与信息才能
11、维持运行;非平衡性经常远离平衡;混沌性系统包含的信息复杂多样（包括周期和非周期），瞬息万变，难以捕捉和识别;时变性系统的参数，甚至结构都处在随时变化之中;符号性很多问题的描述涉及语意处理的符号运算;此外还有动态性、随机性和模糊性等。各种各样的生物系统，从细胞、组织、器官、个体、种群、群落直至整个生态系统，无一不具备上述所有特征，甚至有过之而不及。对于如此复杂的系统，利用传统的理论分析和设计方法是很难进行研究的。可大自然总有一种高效的组织结构与运行模式来驾驭系统。其方法核心内容是“信息共享，单元自律，各行其是，并行决策，自动协调”与传统电力电子系统所沿用的集中控制、顺序决策的方法相比较，上述生物
12、控制方法具有更好的鲁棒性和抗扰动能力。今天，人们正在研究的多模块电源的分布式控制、电力电子故障诊断中的并行决策等其实是在不同程度或有意无意地模仿生物系统的组织方式与运行模式。因此在设计复杂电力电子系统时学习和借鉴生物系统的先进的组织结构与运行模式是很有意义的。5性能优良的生物材料借鉴有关生命现象和生命机理，21世纪的电子材料科学可获得一些新的发展思路。仿生智能电子材料就是在这种构思下提出的。所谓仿生智能电子材料，系指对环境可感知且可响应，并且有功能发现能力的新材料。它是受集成电路启发并且模仿生物体所具有的功能而设计的三维组件模式的融合型材料，使无生命的材料变得似乎有了“感觉”和“知觉”。例如，
13、功率半导体器件在长时间持续工作条件下容易因过热而导致导电性能变差甚至损坏，因而有必要使半导体材料增添信号检知、抑制损坏和自我修复功能等智能化功能。众所周知，生命实际上是蛋白质的存在形式，细胞为生命材料的基础，而细胞具有传感、处理和执行三种功能，因此它为仿生智能电子材料的设计提供了很好的蓝本。三、结论综上所述，生物及其系统在可靠性、能量流动、智能、组织结构和运行模式和材料等方面为电子领域创新提供了很好的仿生模型。当然生命科学中值得电力电子学借鉴和学习的地方远不止这些。在电子学中引入仿生学，可以在电子学众多研究领域中产生一些新的研究思路。可以预言，仿生学思想将成为21世纪电力电子学的创新源泉之一，电力电子仿生学是一个极具生命力的研究方向。1. 四、参考文献电工技术学报2002年2月第17卷第1期仿生学在电力电子学中的应用研究作者：李冬黎、何湘宁（浙江大学电气工程学院310027）中国电机工程学报2002年8月第22卷第8期仿生学在电力电子系统设计中的应用作者：李冬黎，何湘宁，张晋（浙江大学电力电子技术研究所，浙江杭州310027；浙江大学工业控制研究所，浙江杭州310027）百度百科等网络资源
