基于模糊规则的多模型固相质量流量软测量

• 作者: 周宾 杨道业 汤光华 潘琦 王式民 许传龙 邵理堂
• 来源期刊: 化工学报
• 关键词: 颗粒流量 静电传感器 RBF神经网络 模糊聚类 气固两相流
• 年，卷（期）: 2007,（9）
• 所属期刊栏目: 多相流和计算流体力学
• 页码范围: 2225-2231
• 页数: 7页
• 分类号: TB934
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0438-1157.2007.09.012

摘要

针对静电传感器无法给出颗粒质量流量绝对值以及多相流流动形态和结构变化影响传感器输出等问题,提出了一种基于分解合成的多模型加权平均的固相质量流量非线性软测量模型.在高压密相气力输送系统上,通过静电传感器获得大量试验数据,提取信号特征,利用模糊聚类算法将输入数据进行空间分区, 每一区间上用径向基函数(RBF)神经网络辨识出一个子模型, 再利用模糊推理将各子模型输出加权求和得到颗粒质量流量的估计值.该模型减小了流型对测量结果的影响,提高了测量精度.