基于T-S模型的高炉煤气系统模糊建模

【摘要】：针对钢铁企业高炉煤气系统这一复杂非线性系统的建模问题,提出一种基于数据的高炉煤气系统模糊建模方法.基于T-S模糊模型的高炉煤气系统辨识模型,考虑系统中煤气调节用户的人为干扰特性,采用条件模糊聚类的方法来对输入/输出空间进行划分.引入模糊思想,使模型能够更好地适应工业噪声的干扰.利用贝叶斯线性回归方法求解模糊模型的后件参数,避免了后件参数求解过程中常出现的异常解问题.通过对实际企业高炉煤气系统的实验验证,结果表明了所提出的高炉煤气系统模糊建模方法的有效性,可进一步用于实施高炉煤气系统的优化与调度工作. 【作者单位】： 大连理工大学控制科学与工程学院;
【关键词】： 高炉煤气系统 非线性 系统建模 模糊聚类
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61034003;61104157)
【分类号】：TF53
【正文快照】： 目前,基于数据的系统建模方法越来越多地被应用于高炉煤气系统的辨识,如支持向量机、人工神经网络.文献[1]中采用最小二乘支持向量回归对高炉煤气系统进行了研究,针对煤气柜的3种运行状态建立不同的支持向量回归模型.文献[2]中建立了基于BP神经网络的高炉煤气系统供需预测模型

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