工业控制计算机
工業控製計算機
공업공제계산궤
INDUSTRY CONTROL COMPUTER
2013年
3期
25-26,28
,共3页
TS模糊神经网络%覆盖聚类%热工过程%模型辨识
TS模糊神經網絡%覆蓋聚類%熱工過程%模型辨識
TS모호신경망락%복개취류%열공과정%모형변식
热工过程具有非常复杂的动态特性以及强耦合、大延迟和不确定等特征.控制过程需要较为精确的模型,但是常规的建模往往并不能满足要求,因此提出一种改进型的TS模糊神经网络建模方法.首先基于一种覆盖聚类算法对离线数据进行分类,初步得到模糊神经网络的前件和后件参数,再利用卡尔曼滤波算法调整后件参数和动态梯度算法调整隶属函数的宽度和中心,最后把得到的前件参数和后件参数进入在线网络,若进入网络的实时数据不属于所有的类,则应增加聚类中心和规则.
熱工過程具有非常複雜的動態特性以及彊耦閤、大延遲和不確定等特徵.控製過程需要較為精確的模型,但是常規的建模往往併不能滿足要求,因此提齣一種改進型的TS模糊神經網絡建模方法.首先基于一種覆蓋聚類算法對離線數據進行分類,初步得到模糊神經網絡的前件和後件參數,再利用卡爾曼濾波算法調整後件參數和動態梯度算法調整隸屬函數的寬度和中心,最後把得到的前件參數和後件參數進入在線網絡,若進入網絡的實時數據不屬于所有的類,則應增加聚類中心和規則.
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