【摘 要】
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考虑到模糊模型建模精度对于模糊预测控制的重要性,本文提出了一种基于引力搜索超平面聚类的模糊模型辨识方法,并将其应用到水力发电机组模糊预测控制。建立了更具物理意义的
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考虑到模糊模型建模精度对于模糊预测控制的重要性,本文提出了一种基于引力搜索超平面聚类的模糊模型辨识方法,并将其应用到水力发电机组模糊预测控制。建立了更具物理意义的超平面聚类模型,结合引力搜索,提出了基于引力搜索的超平面聚类算法(GSHPC),以此辨识模糊模型前提参数,采用正交最小二次法辨识结论参数。在此基础上,进一步提出了水力发电机组的模糊预测控制策略。将本文所提控制策略与传统PID控制以及粒子群优化PID控制进行了对比试验,结果表明基于GSHPC的辨识方法具有较高的辨识精度,本文所提水电机组预测控制方法在提高机组控制品质方面效果明显。
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