基于改进模糊C回归聚类的水轮发电机组的模糊辨识

针对水轮发电机组精确建模的难题,提出了一种基于改进模糊C回归聚类的T-S模糊模型辨识方法。考虑到样本输出值与聚类超平面输出之间的误差值指标的重要性,对于模糊C回归聚类算法进行了改进。该算法将误差值的倒数赋给对应的样本隶属度,构建新的权重矩阵用于更新聚类超平面,从而加速聚类朝向最优聚类超平面的收敛;提出一个新的超平面型隶属度函数,直接利用超平面辨识前提参数;应用带遗忘因子的递推最小二乘算法在线辨识模型的结论参数。以三个常用的数学实例及某水电站水轮发电机组为对象,进行T-S模糊模型的建立,并与其他辨识方法进行比较。结果表明,所提出的模糊辨识方法具有较高的辨识精度,辨识所得模型具有较强的泛化能力。