基于Epanechnikov混合模型的中心化模糊模型

基于Epanechnikov混合模型提出了一种新的模糊模型——具有多维隶属度函数的规则中心化模糊模型.它容易设计:任何一个Epanechnikov混合模型都唯一对应着一个规则中心化的模糊模型,Epanechnikov混合模型的条件期望输出是规则中心化的模糊模型的去模糊化输出;它具有高度的可解释性:其规则后件恰好是其输出在规则中心的一阶Taylor级数展开;它采用了多维隶属度函数,考虑了输入数据各个分量之间的相关性,更符合实际问题.对两个典型实例的仿真实验表明,由Epanechnikov混合模型设计的规则中心化的模糊模型比其他模糊模型速度快、精度高、鲁棒性好.

基于EMMS模型的大型催化裂化装置再生器气固分布数值模拟

大型催化裂化装置中再生器的规模庞大,其中的气固分布装置对整体性能有重要影响。与传统的冷模实验相比,对再生器整体和气固分布器局部的多尺度计算机模拟有利于更深入地了解其流动规律,高效便捷地考察不同结构设计与操作条件对气固分布的影响,辅助其优化设计。结合双流体模型和EMMS曳力模型,首先模拟了中石化现有3.5 Mt·a-1大规模清洁汽油生产装置的再生反应器,进而模拟并分析了基于同一工艺设计的7 Mt·a-1超大规模再生反应器内不同气体和固体分布器对流动与混合过程的影响。模拟结果表明:3环较2环分布器能有效改善气体分布的均匀性,但增加每个环上的气体入口数对其分布的改善有限;而对固体分布器,开孔率减小可增加其阻力,并在一定程度上改善混合性能。进一步讨论了研究分布环喷口处的气固流动与混合细节的必要性,初步展示了基于EMMS模型的离散颗粒模拟方法(EMMS-DPM)对其的有效性。

基于expectation maximization算法的Mamdani-Larsen模糊系统及其在时间序列预测中的应用

Epanechnikov混合模型和Mamdani-Larsen模糊系统之间的对应关系被建立:任何一个Epanechnikov混合模型都唯一对应着一个Mamdani-Larsen模糊系统,在一定条件下,Epanechnikov混合模型的条件均值和Mamdani-Larsen模糊模型的输出是等价的。一个设计模糊系统的新方法被提出,即利用expectation maximization算法设计模糊系统。将设计的模糊系统应用于时间序列预测,仿真结果表明:利用EM算法设计的模糊系统比其他模糊系统精度更高,抗噪性更强。