【摘 要】
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针对单模型难以精确描述具有复杂非线性特性的汽轮机热耗率的问题,提出一种新的热耗率多模型建模方法。首先应用GK算法分析出最优聚类个数以及初始聚类中心,避免了聚类数确定
【机 构】
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燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室,国家冷轧板带装备及工艺工程技术研究中心,秦皇岛职业技术学院机电工程系
【基金项目】
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国家自然科学基金（61403331,61573306）, 河北省自然科学基金（F2010001318）
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针对单模型难以精确描述具有复杂非线性特性的汽轮机热耗率的问题,提出一种新的热耗率多模型建模方法。首先应用GK算法分析出最优聚类个数以及初始聚类中心,避免了聚类数确定的盲目性;然后利用核模糊C均值算法对热耗率样本集做出聚类划分,在每个子空间中利用最小二乘支持向量机（LSSVM）辨识出相应子模型,同时,为了保证子模型精确度,采用引力搜索算法来解决LSSVM参数优化问题;最后,将子模型通过隶属度值加权融合得到精确的热耗率预测模型。以某600MW超临界汽轮机组为研究对象,基于现场数据建立汽轮机热耗率预报模型,仿真
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