【摘 要】
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在工业热工过程控制中,被控对象动态特性往往表现出非线性、时变性、大迟延和大惯性等特点,这使得难以对其建立比较精确的模型,从而难于精确表达热工过程及实施整体优化控制
【出 处】
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华北电力大学(保定) 华北电力大学
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在工业热工过程控制中,被控对象动态特性往往表现出非线性、时变性、大迟延和大惯性等特点,这使得难以对其建立比较精确的模型,从而难于精确表达热工过程及实施整体优化控制。为达到建立精确非线性模型的目的,研究了基于T-S模型的自适应神经模糊系统模糊建模方法,该方法能使神经模糊网络自主、迅速有效地收敛到要求的输入和输出关系。然后提出了一种基于改进T-S模型的模糊辨识方法。采用启发性知识与复合非线性优化方法相结合的综合方法求解模糊模型的结构,再通过熵的聚类和竞争学习算法划分输入数据空间,并利用加权递推最小二乘法(WRLSA)建立热工过程的模糊模型。在已获得的辨识算法基础上,通过Matcom技术结合VC++,实现了非线性模糊辨识软件的开发,并将其应用于热工过程被控对象模糊建模中,取得了良好效果。
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