【摘 要】
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针对蒸发器离线建模方法对变量运行工况范围要求较大的问题，利用K-means算法对辨识模型的观测数据进行聚类筛选处理，提出一种基于数据的蒸发器在线建模方法。首先利用DB准则和PSO算法提出K-means算法中最优分类数K*和最优初始聚类中心的确定方法，提高算法的收敛速度，并使用改进的K-means算法获得各簇聚类中心来代替辨识模型的观测数据，减少模型辨识的数据量。然后利用已有的蒸发器模型结构以及模型
【基金项目】
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山东省重大科技创新工程项目（2019JZZY020812）； 山东省自然科学基金面上项目资助（ZR2020MF070）；
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针对蒸发器离线建模方法对变量运行工况范围要求较大的问题，利用K-means算法对辨识模型的观测数据进行聚类筛选处理，提出一种基于数据的蒸发器在线建模方法。首先利用DB准则和PSO算法提出K-means算法中最优分类数K*和最优初始聚类中心的确定方法，提高算法的收敛速度，并使用改进的K-means算法获得各簇聚类中心来代替辨识模型的观测数据，减少模型辨识的数据量。然后利用已有的蒸发器模型结构以及模型辨识方法，对模型进行辨识。实验结果表明:利用聚类筛选前、后的观测数据所辨识的模型精度基本相当，分别在±3%和±3.5%以内。最后利用在线观测数据到各聚类中心欧氏距离的分析判断，提出蒸发器的在线建模方法。该方法可以先采用小工况范围的少量离线数据辨识模型，再利用在线数据修正模型参数，扩大模型的适用范围。
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