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关于焦炉火道温度模型辨识的仿真研究
引用本文:梅学书,宁芳青,程抱友,刘超,周游.关于焦炉火道温度模型辨识的仿真研究[J].工业控制计算机,2015(4):43-44,47.
作者姓名:梅学书  宁芳青  程抱友  刘超  周游
作者单位:1. 安徽工业大学电气与信息工程学院,安徽 马鞍山,243002
2. 苏州电器科学研究院股份有限公司,江苏 苏州,215000
摘    要:建立对象的模型是控制系统设计的基础,非线性系统的建模是复杂系统建模的难点之一,焦炉火道温度复杂多变,其精准模型的建立事关重要。首先对焦炉加热生产过程采用基于减法聚类和C-均值聚类相结合的模糊T-S辨识算法来简化前提结构辨识,从而实现焦炉对象的模糊辨识。然后通过模糊神经网络结构来优化模型参数从而得到焦炉对象的局部模型,最后通过计算各局部模型的隶属度来得到焦炉对象的全局模型。仿真结果表明T-S模糊模型能自适应生成模糊规则,解决传统模糊系统不能自动将人类专家的知识经验转化为推理规则库的问题,为非线性系统建模奠定了基础。

关 键 词:减法聚类  模糊C均值聚类  T-S模糊模型  立火道温度

Optimization ControI SimuIation of Coke Oven FIue Temperature
Abstract:
Keywords:subtractive cIustering  FCM  T-S fuzzy modeI  fIue temperature
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