基于T-S模型的自适应神经模糊推理系统及其在热工过程建模中的应用

• 作者: 于希宁 朱丽玲 王毅佳 程锋章
• 来源期刊: 中国电机工程学报
• 学科: 工学
• 关键词: 热工过程 自适应神经模糊推理系统 模糊建模 神经网络 非线性
• 年，卷（期）: 2006,（15）
• 所属期刊栏目: 发电
• 页码范围: 78-82
• 页数: 5页
• 分类号: TK323
• 字数: 3525字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0258-8013.2006.15.015

摘要

在工业热工过程控制中,被控对象动态特性往往表现出非线性、时变性、大迟延和大惯性等特点,这使得难以对其建立比较精确的模型,从而难于精确表达热工过程及实施整体优化控制.针对热工过程建模难的现状,为达到建立精确非线性模型的目的,提出1种基于T-S模型的自适应神经模糊系统(ANFIS)模糊建模方法.该方法通过对模糊系统的结构辨识和参数辨识,使神经模糊网络能够自主、迅速有效地收敛到要求的输入和输出关系,从而达到精确建模的目的.仿真结果验证了所提出的算法的有效性,将其应用到热工过程建模中可获得高精度的非线性模型.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	于希宁	华北电力大学控制科学与工程学院	56	1209	19.0	34.0
2	朱丽玲	华北电力大学控制科学与工程学院	5	245	5.0	5.0
3	程锋章	华北电力大学控制科学与工程学院	3	77	3.0	3.0
4	王毅佳	华北电力大学控制科学与工程学院	3	54	2.0	3.0