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题名基于减法聚类的多模型在线辨识算法
被引量:21
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作者
潘天红
薛振框
李少远
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机构
江苏大学电气信息工群学院
上海交通大学自动化研究所
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出处
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2009年第2期220-224,共5页
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基金
国家自然科学基金(60604017)
江苏大学高级专业人才科研启动基金(08JDG046)资助~~
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文摘
考虑到实际工业过程中复杂系统的工况变化往往具有不确定性的特点,离线辨识的多模型系统难以自适应反映系统的非线性,因此本文提出一种新的基于减法聚类的多模型在线辨识算法.首先采用在线聚类算法辨识多模型系统中的局部模型个数与工况参数,然后充分考虑聚类发生变化对局部模型参数辨识的影响,给出相应的局部模型参数在线辨识算法.最后以某电厂300MW锅炉-汽轮机的协调控制系统为对象,采用上述辨识方法进行仿真研究,结果验证了本文算法的有效性.
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关键词
多模型
减法聚类
在线辨识
局部模型网络
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Keywords
Multi-model, subtractive clustering, online identification, local model networks (LMN)
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分类号
N945.14
[自然科学总论—系统科学]
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