焦炉燃烧过程T-S模糊数学模型研究

针对焦炉大惯性、纯滞后、时变性和非线性特性,焦炉燃烧过程难以建立数学模型的问题,提出以焦炉火道温度为控制目标,以T-S模糊模型为基础,构建焦炉燃烧过程数学模型。由于模糊C-均值聚类算法聚类效果差等不足,采用减法聚类算法与模糊C-均值聚类算法结合对T-S模糊模型的前件进行辨识。由于后件辨识精度小,采用最小二乘法对模型的后件进行辨识。仿真结果表明,该数学模型均方根误差小,模型稳定性高。该研究为焦炉火道温度控制系统提供了可靠的数学模型,为炼焦行业高效低耗生产提供了理论依据。

正态云隶属度函数确定的FSM方法

隶属度函数及其确定方法的研究具有重要意义。采用正态云模型表示的隶属度函数综合了模糊性和随机性,具有普适性;提出了确定隶属度函数的模糊减法均值聚类(FSM)方法,得到了最优聚类中心和数据的隶属度。实例仿真表明,采用该方法确定了石油钻井中总体积的正态云隶属度函数,解决了隶属度函数难以客观描述和难以确定的问题。