基于改进FCM的超超临界机组过热器T-S神经网络模型辨识

• 作者: 方彦军 胡文凯 胡龙珍
• 来源期刊: 锅炉技术
• 学科: 工学
• 关键词: 超超临界机组 过热器 T-S神经网络 模型辨识
• 年，卷（期）: 2012,（4）
• 所属期刊栏目: 设计·科研·试验
• 页码范围: 4-8
• 分类号: TK223.3
• 字数: 4089字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-4763.2012.04.002

摘要

构建了过热器多输入单输出的T-S神经网络模型,并针对输入变量空间划分问题提出了一种改进FCM算法.通过确定高斯型隶属函数参数,实现模型结构参数辨识,利用递推最小二乘法完成模型后件参数辨识.对华能海门电厂百万机组过热器模型辨识进行仿真,结果表明此方法具有较好的辨识效果,辨识出的过热器模型具有较好的精度和泛化能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	方彦军	武汉大学自动化系	228	1619	20.0	26.0
2	胡文凯	武汉大学自动化系	5	42	3.0	5.0
3	胡龙珍	武汉大学自动化系	1	1	1.0	1.0