制冷系统蒸发器动态过程数学模型模糊辨识

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建立制冷系统动态过程数学模型是实现制冷装置优化控制的重要基础。制冷蒸发器是一类过程复杂的两相流动与换热系统,具有明显的非线性和不确定性,其精确的机理模型难以建立.该文通过熵方法和竞争学习算法对输入空间进行聚类,利用递推最小二乘辨识算法(RLS)确定模型的结论参数,实现了蒸发器动态过程数学模型的在线模糊辨识.通过仿真实例,验证了模糊辨识方法对于制冷系统蒸发器在线建模过程的有效性,所建立的模糊规则模型不仅具有较高的辨识精度,同时还具有较为理想的泛化性能和在线跟踪能力.
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