【摘 要】
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针对非线性复杂对象,改进了基于T-S模型的模糊辨识算法:取部分数据进行离线辨识,将输入向量的选择先于模型参数辨识,找出最有效的模型结构,提高辨识精度;然后利用剩下的数据
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针对非线性复杂对象,改进了基于T-S模型的模糊辨识算法:取部分数据进行离线辨识,将输入向量的选择先于模型参数辨识,找出最有效的模型结构,提高辨识精度;然后利用剩下的数据模拟在线辨识,辨识过程中自适应改变模糊规则的数目,并通过置信度的检验,保证最有效的规则数,间接提高辨识速度.采用Box-Jenkins煤气炉辨识验证该算法的有效性,并将算法应用于电厂锅炉主汽温对象升负荷过程中的模型辨识.结果表明:辨识算法简单快速,辨识出的模糊模型能够较精确地在线描述非线性对象.
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