【摘 要】
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热工过程往往具有强耦合、大惯性和非线性等特点,且在运行过程中易受到诸种不确定性因素的干扰,导致常规建模方法难以获得令人满意的效果.针对非线性热工对象特性建模问题,文
【机 构】
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能源热转换及其过程测控教育部重点实验室(东南大学),江苏省南京市,210096;浙江浙能台州第二发电有限责任公司,浙江省台州市,318000
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热工过程往往具有强耦合、大惯性和非线性等特点,且在运行过程中易受到诸种不确定性因素的干扰,导致常规建模方法难以获得令人满意的效果.针对非线性热工对象特性建模问题,文中改进了模糊C均值回归算法(FCR)的误差函数,提出一种鲁棒模糊C均值回归算法(RFCR),并将其用于热工对象的TS建模前件辨识过程中.一方面,相比于FCM聚类算法,RFCR作为一种超平面型聚类算法,更加符合TS建模局部线性化的特点,能够更加精确地辨识TS模型的前件参数:另一方面,RFCR算法能够克服离群点和噪音点的影响,增强了TS模糊辨识的鲁棒性,从而更加适宜于热工过程建模.仿真实例表明,应用文中新算法所建立的煤气炉及机炉协调系统的TS模型具有精确性高、鲁棒性强的特点,证明了算法的有效性和实用性.
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