基于递阶G-K聚类的热工过程多模型建模方法

• 作者: 李益国 林金星 沈炯
• 来源期刊: 中国电机工程学报
• 学科: 工学
• 关键词: 多模型建模 递阶聚类 G-K模糊聚类 免疫遗传算法 热工过程
• 年，卷（期）: 2006,（11）
• 所属期刊栏目: 发电
• 页码范围: 23-28
• 页数: 6页
• 分类号: TK122
• 字数: 5457字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0258-8013.2006.11.005

摘要

针对热工过程分段线性化的特点, 本文提出一种新的基于递阶模糊聚类的热工过程多模型建模方法.首先基于递阶G-K模糊聚类对系统输入/输出数据空间进行快速聚类分解,避免了聚类数确定的盲目性; 然后在每个子空间中利用最小二乘法辨识出相应的线性子模型,再将各子模型通过模糊加权求和以得到精确的系统全局模型.同时,为保证各聚类子空间内样本的"线性化度",采用新的综合聚类指标, 并利用免疫遗传算法来求解该聚类问题, 以克服迭代算法易陷入局部极小和对聚类初始化敏感的缺点.该方法能充分利用运行数据中所包涵的对象动态特性信息, 以描述过程的全局非线性.最后通过几个典型实例验证了该方法的有效性、准确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李益国	东南大学动力系	75	1006	18.0	28.0
2	沈炯	东南大学动力系	106	1994	24.0	42.0
3	林金星	东南大学动力系	8	167	6.0	8.0