【摘 要】
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针对之前提出的免疫动态模糊辨识算法局部寻优能力弱的不足,提出以Gath–Geva(GG)算法调整隶属度函数的中心位置,加强算法的局部寻优能力.该动态辨识算法以模型的复杂度与辨
【机 构】
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东南大学能源与环境学院,江苏南京210096
【出 处】
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2014江苏省工程热物理学会第八届学术会议
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针对之前提出的免疫动态模糊辨识算法局部寻优能力弱的不足,提出以Gath–Geva(GG)算法调整隶属度函数的中心位置,加强算法的局部寻优能力.该动态辨识算法以模型的复杂度与辨识精度为优化目标,可自动确定模型的聚类个数,提高了模型辨识的精度和泛化能力,避免了常规聚类算法人为设定而带来的盲目性.相比较于一般的T-S模糊模型,辨识得到的仿射模糊模型可以更精确地逼近原非线性对象,从而依此模型设计的控制器会更加可靠,利于后续控制系统设计.最后,以某台600MW超临界压力直流锅炉高温过热器为研究对象,辨识得到系统的仿射模糊模型和齐次模糊模型,并对两种模型的逼近精度进行了对比.
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