摘要
油液真空脱水过程具有时变和非线性的特点,很难用精确的数学模型表示,因而建立基于模糊C均值聚类算法和递推最小二乘法的T_S模糊模型对滤油机的真空脱水效率进行辨识,运用T_S模糊模型建立了初始含水率、真空压力、初始温度和运行时间四个影响因子到真空脱水效率的非线性映射。仿真与实验结果表明,所建T_S模糊模型反映了初始含水率对脱水率的影响较大,真空压力和温度对脱水率呈单调变化的趋势,运行时间存在一个较优值等规律,其具有较好的学习能力,在辨识真空脱水中效果较好。
he poe of vuum dehydion fom oil i ime-vying, nonline, nd diffiul o e peified wih mhemil mehod. kgi-ugeno (_) fuzzy model of vuum dehydion e of oil puifie i popoed, whih mehod of pplying Fuzzy -Men (FM) lueing lgoihm nd uing he le que mehod idenifying he onequen pmee. he nonline mpping i e up fom fou influene fo (he iniil we onen, he vuum peue, he iniil empeue nd unning ime) o vuum dehydion e uing he _ fuzzy model. he imulion nd expeimenl eul how he _ model efle he lw of he influene of iniil moiue onen on dehydion e i lge, unning ime i moe opiml vlue, hee i monoonou viion end of he influene of vuum peue nd empeue on dehydion e, nd he model h pefele lening piliie, whih pefom effeively in pediing vuum dehydion e.
出处
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第1期27-33,42,共8页
Journal of System Simulation
基金
国家自然科学基金(51375516)
重庆基础与前沿研究(cstc2016jcyjA0185)
教育部平台科技项目(fykf201509)
关键词
真空脱水
脱水率
C均值聚类
T_S模糊辨识
优化
vacuum dehydration
dehydration rate
FCM
T_S fuzzy identification
optimization