基于微粒群优化的船舶柴油机T-S模糊模型

• 作者: 王锡淮 肖健梅
• 来源期刊: 哈尔滨工程大学学报
• 学科: 交通运输
• 关键词: 船舶柴油机 T-S模糊模型 GK模糊聚类 微粒群优化
• 年，卷（期）: 2007,（5）
• 页码范围: 532-535
• 页数: 4页
• 分类号: U664.121
• 字数: 2095字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-7043.2007.05.010

摘要

提出了一种基于微粒群优化(PSO)的T-S模糊模型的非线性系统辨识方法,并用于船舶柴油机的动态建模.该辨识方法采用GK模糊聚类算法确定模糊模型的前件结构及参数,利用PSO算法来辨识模糊模型的结论参数.利用6160-All船舶柴油机模型,获得柴油机各主要参数在油门尺度和负载发生小偏差扰动时的试验数据,再利用该组数据辨识出柴油机转速、涡轮增压器转速、增压压力、空冷器压力、进气管压力、排气管压力等参数的T-S模糊动态模型.仿真结果表明了该方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王锡淮	上海海事大学电气自动化系	107	1014	16.0	29.0
2	肖健梅	上海海事大学电气自动化系	95	902	15.0	27.0