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基于鲁棒模糊C-均值回归的TS建模方法及其在热工过程中的应用
被引量:
5
1
作者
赵阳
王培红
+2 位作者
苏志刚
李益国
朱晓瑾
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2018年第7期2063-2069,共7页
热工过程往往具有强耦合、大惯性和非线性等特点,且在运行过程中易受到诸种不确定性因素的干扰,导致常规建模方法难以获得令人满意的效果。针对非线性热工对象特性建模问题,文中改进了模糊C均值回归算法(FCR)的误差函数,提出一种鲁棒...
热工过程往往具有强耦合、大惯性和非线性等特点,且在运行过程中易受到诸种不确定性因素的干扰,导致常规建模方法难以获得令人满意的效果。针对非线性热工对象特性建模问题,文中改进了模糊C均值回归算法(FCR)的误差函数,提出一种鲁棒模糊C均值回归算法(RFCR),并将其用于热工对象的TS建模前件辨识过程中。一方面,相比于FCM聚类算法,RFCR作为一种超平面型聚类算法,更加符合TS建模局部线性化的特点,能够更加精确地辨识TS模型的前件参数;另一方面,RFCR算法能够克服离群点和噪音点的影响,增强了TS模糊辨识的鲁棒性,从而更加适宜于热工过程建模。仿真实例表明,应用文中新算法所建立的煤气炉及机炉协调系统的TS模型具有精确性高、鲁棒性强的特点,证明了算法的有效性和实用性。
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关键词
热工过程
ts模糊建模
前件辨识
模糊
C-均值回归
鲁棒性
下载PDF
职称材料
题名
基于鲁棒模糊C-均值回归的TS建模方法及其在热工过程中的应用
被引量:
5
1
作者
赵阳
王培红
苏志刚
李益国
朱晓瑾
机构
能源热转换及其过程测控教育部重点实验室(东南大学)
浙江浙能台州第二发电有限责任公司
出处
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2018年第7期2063-2069,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(51476028)
科技部支撑计划(2015BAA03B02)~~
文摘
热工过程往往具有强耦合、大惯性和非线性等特点,且在运行过程中易受到诸种不确定性因素的干扰,导致常规建模方法难以获得令人满意的效果。针对非线性热工对象特性建模问题,文中改进了模糊C均值回归算法(FCR)的误差函数,提出一种鲁棒模糊C均值回归算法(RFCR),并将其用于热工对象的TS建模前件辨识过程中。一方面,相比于FCM聚类算法,RFCR作为一种超平面型聚类算法,更加符合TS建模局部线性化的特点,能够更加精确地辨识TS模型的前件参数;另一方面,RFCR算法能够克服离群点和噪音点的影响,增强了TS模糊辨识的鲁棒性,从而更加适宜于热工过程建模。仿真实例表明,应用文中新算法所建立的煤气炉及机炉协调系统的TS模型具有精确性高、鲁棒性强的特点,证明了算法的有效性和实用性。
关键词
热工过程
ts模糊建模
前件辨识
模糊
C-均值回归
鲁棒性
Keywords
thermal pl:ocess
ts
fuzzy modeling
antecedent identification
fuzzy C-regressions (FCR)
robustness
分类号
TK172 [动力工程及工程热物理—热能工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于鲁棒模糊C-均值回归的TS建模方法及其在热工过程中的应用
赵阳
王培红
苏志刚
李益国
朱晓瑾
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2018
5
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