工业控制计算机
工業控製計算機
공업공제계산궤
INDUSTRY CONTROL COMPUTER
2015年
4期
43-44,47
,共3页
梅学书%宁芳青%程抱友%刘超%周游
梅學書%寧芳青%程抱友%劉超%週遊
매학서%저방청%정포우%류초%주유
减法聚类%模糊C均值聚类%T-S模糊模型%立火道温度
減法聚類%模糊C均值聚類%T-S模糊模型%立火道溫度
감법취류%모호C균치취류%T-S모호모형%립화도온도
subtractive cIustering%FCM%T-S fuzzy modeI%fIue temperature
建立对象的模型是控制系统设计的基础,非线性系统的建模是复杂系统建模的难点之一,焦炉火道温度复杂多变,其精准模型的建立事关重要。首先对焦炉加热生产过程采用基于减法聚类和C-均值聚类相结合的模糊T-S辨识算法来简化前提结构辨识,从而实现焦炉对象的模糊辨识。然后通过模糊神经网络结构来优化模型参数从而得到焦炉对象的局部模型,最后通过计算各局部模型的隶属度来得到焦炉对象的全局模型。仿真结果表明T-S模糊模型能自适应生成模糊规则,解决传统模糊系统不能自动将人类专家的知识经验转化为推理规则库的问题,为非线性系统建模奠定了基础。
建立對象的模型是控製繫統設計的基礎,非線性繫統的建模是複雜繫統建模的難點之一,焦爐火道溫度複雜多變,其精準模型的建立事關重要。首先對焦爐加熱生產過程採用基于減法聚類和C-均值聚類相結閤的模糊T-S辨識算法來簡化前提結構辨識,從而實現焦爐對象的模糊辨識。然後通過模糊神經網絡結構來優化模型參數從而得到焦爐對象的跼部模型,最後通過計算各跼部模型的隸屬度來得到焦爐對象的全跼模型。倣真結果錶明T-S模糊模型能自適應生成模糊規則,解決傳統模糊繫統不能自動將人類專傢的知識經驗轉化為推理規則庫的問題,為非線性繫統建模奠定瞭基礎。
건립대상적모형시공제계통설계적기출,비선성계통적건모시복잡계통건모적난점지일,초로화도온도복잡다변,기정준모형적건립사관중요。수선대초로가열생산과정채용기우감법취류화C-균치취류상결합적모호T-S변식산법래간화전제결구변식,종이실현초로대상적모호변식。연후통과모호신경망락결구래우화모형삼수종이득도초로대상적국부모형,최후통과계산각국부모형적대속도래득도초로대상적전국모형。방진결과표명T-S모호모형능자괄응생성모호규칙,해결전통모호계통불능자동장인류전가적지식경험전화위추리규칙고적문제,위비선성계통건모전정료기출。
FirstIy the production process of coke oven heating using T-S fuzzy identification aIgorithm that based on Subtractive cIustering and C-cIustering to simpIify the premise structure identification,so as to reaIize the fuzzy identification of coke ovens.And then through the structure of fuzzy neuraI network to optimize the modeI parameters so as to obtain the IocaI modeI of coke ovens.FinaI y can get the gIobaImodeI of coke ovens by caIcuIating the IocaI modeI membership.