基于模糊规则的热工过程非线性模型的研究
Zhongguo Dianji Gongcheng Xuebao/Proceedings of the Chinese Society of Electrical Engineering（2002）
Abstract
建立精确的热工过程整体模型是对热工过程进行全局优化控制的基础,而热工过程往往具有非线性和不确定性,传统的描述热工过程动态数学模型的方法(如传递函数等)难以建立非线性模型,从而难于精确表达热工过程及实施整体优化控制.该文提出了一类实用的基于模糊规则的热工过程非线性建模方法,具体为:首先通过聚类和竞争学习算法,对热工过程的输入数据空间进行分区,然后在每个局部的数据子空间上,利用递推的最小二乘辨识算法(RLS)建立一个基于模糊规则的局部线性动态模型,这样,一个典型的非线性热工过程可以通过一组基于模糊规则的线性模型来表示.计算结果表明:基于模糊规则的非线性模糊模型,不仅能精确地描述过程的非线性,而且算法简单、实用.
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Key words
Fuzzy inference,Fuzzy rules based model,Identification algorithm,Nonlinear,Thermal processes
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