基于满意模糊聚类的热工过程多模型建模方法

摘要：

由于热工过程往往具有非线性和不确定性,传统的线性建模方法难以精确表达其复杂特性.因此提出一种改进的基于满意模糊聚类的多模型建模方法.该方法不需要预先指定局部模型的个数即聚类数,它基于样本协方差矩阵的奇异值分解来确定初始聚类中心和新增聚类中心,并利用聚类有效性指标结合建模精确度要求来确定最佳聚类数.根据聚类结果可快速确定出局部模型网络的模型结构参数,进而采用基于加权性能指标的多模型辨识算法可得到各局部模型参数.对两个典型非线性系统和Bell-?str?m锅炉-汽轮机系统的建模结果表明,这种多模型建模方法具有辨识精确度高、子模型数少等优点.

关键词：模型辨识、多模型、局部模型网络、满意模糊聚类、热工过程

所属期刊栏目：20

分类号：TP273(自动化技术及设备)

资助基金：国家自然科学基金51476027;教育部高等学校博士学科点专项科研基金20130092110061;南京工程学院青年基金QKJA201303

在线出版日期：2016-11-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：94-103