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基于递阶G-K聚类的热工过程多模型建模方法

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中国电机工程学报 2006年第11期26卷 23-28页

作者：林金星沈炯李益国东南大学动力系江苏省南京市210096

针对热工过程分段线性化的特点,本文提出一种新的基于递阶模糊聚类的热工过程多模型建模方法。首先基于递阶G-K模糊聚类对系统输入／输出数据空间进行快速聚类分解,避免了聚类数确定的盲目性;然后在每个子空间中利用最小二乘法辨识出相... 详细信息

针对热工过程分段线性化的特点,本文提出一种新的基于递阶模糊聚类的热工过程多模型建模方法。首先基于递阶G-K模糊聚类对系统输入／输出数据空间进行快速聚类分解,避免了聚类数确定的盲目性;然后在每个子空间中利用最小二乘法辨识出相应的线性子模型,再将各子模型通过模糊加权求和以得到精确的系统全局模型。同时,为保证各聚类子空间内样本的“线性化度”,采用新的综合聚类指标,并利用免疫遗传算法来求解该聚类问题,以克服迭代算法易陷入局部极小和对聚类初始化敏感的缺点。该方法能充分利用运行数据中所包涵的对象动态特性信息,以描述过程的全局非线性。最后通过几个典型实例验证了该方法的有效性、准确性。

关键词：多模型建模递阶聚类 G-K模糊聚类免疫遗传算法热工过程

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芳烃异构化过程的多模型建模

化工学报 2011年第8期62卷 2350-2354页

作者：李丽娟刘君南京工业大学自动化与电气工程学院江苏南京210009

针对芳烃异构化过程的非线性、复杂性,提出利用仿射传播聚类和最小二乘支持向量机对芳烃异构化过程进行多模型建模,以此来弥补单一模型建模的不足。首先仿射传播聚类对异构化数据聚类,利用最小二乘支持向量机对聚类之后的各个类分别建... 详细信息

针对芳烃异构化过程的非线性、复杂性,提出利用仿射传播聚类和最小二乘支持向量机对芳烃异构化过程进行多模型建模,以此来弥补单一模型建模的不足。首先仿射传播聚类对异构化数据聚类,利用最小二乘支持向量机对聚类之后的各个类分别建立子模型,通过计算欧氏距离来判断测试样本的所属类,将测试样本送入所属类的模型进行预测,以此来实现异构化过程的多模型预测。实验证明,与单模型以及基于k均值聚类的神经网络模型相比,本文提出的基于仿射传播聚类的最小二乘支持向量机模型更能准确地预测输出。

关键词：芳烃异构化仿射传播聚类 LS-SVM 多模型建模

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一种基于差分进化算法的多模型建模方法

控制与决策 2010年第12期25卷 1866-1869,1874页

作者：李庆良雷虎民邵雷陈治湘空军工程大学导弹学院 93617部队装备部

针对非线性系统的多模型建模问题,基于差分进化算法提出了一种优化建模方法.从系统的输入输出数据出发,将样本空间分割与局部模型建立相结合,首先将PWA辨识问题转化为MIQP问题;然后采用自适应混沌差分进化算法对模型数量及模型参数同时... 详细信息

针对非线性系统的多模型建模问题,基于差分进化算法提出了一种优化建模方法.从系统的输入输出数据出发,将样本空间分割与局部模型建立相结合,首先将PWA辨识问题转化为MIQP问题;然后采用自适应混沌差分进化算法对模型数量及模型参数同时优化;最后利用支持向量基求取分割曲面方程.仿真结果表明,该方法能以最优的线性子模型集准确地逼近非线性系统.

关键词：多模型建模差分进化算法分段仿射模型多目标优化

缸盖的多模型建模及其CAD/CAM/CAE集成技术研究

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内燃机学报 2000年第2期18卷 195-198页

作者：徐向阳 ULRICHWeiss THILOWiegand 高国安哈尔滨工业大学汽车工程学院哈尔滨150001 Daimler-ChryslerAG 哈尔滨工业大学现代生产技术中心

建立统一的产品定义模型 ,是实现 CAD/CAM/CAE集成的关键。在分析了传统的缸盖开发技术的基础上 ,提出了一种统一的产品模型定义技术即多模型技术 ,并利用这一技术对缸盖进行了建模 ,给出了缸盖的多模型三维实体结构和缸盖开发全过程基... 详细信息

建立统一的产品定义模型 ,是实现 CAD/CAM/CAE集成的关键。在分析了传统的缸盖开发技术的基础上 ,提出了一种统一的产品模型定义技术即多模型技术 ,并利用这一技术对缸盖进行了建模 ,给出了缸盖的多模型三维实体结构和缸盖开发全过程基于多模型技术的 CAD/CAM/CAE集成方案。利用论文中的技术 ,新产品从概念设计到市场只需

关键词： CAD/CAM/CAE 缸盖多模型建模发动机集成技术

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汽轮机热耗率多模型建模方法研究

计量学报 2015年第3期36卷 251-255页

作者：牛培峰刘超李国强马云飞陈贵林张先臣燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室河北秦皇岛066004 国家冷轧板带装备及工艺工程技术研究中心河北秦皇岛066004

针对汽轮机热耗率难以准确计算的问题，提出了核模糊C均值与混合蛙跳算法优化最小二乘支持向量机（LS—SVM）的汽轮机热耗率多模型建模方法，用来计算不同工况下的热耗率。该方法利用核模糊C均值算法对热耗率数据聚类，采用5折交叉验证... 详细信息

针对汽轮机热耗率难以准确计算的问题，提出了核模糊C均值与混合蛙跳算法优化最小二乘支持向量机（LS—SVM）的汽轮机热耗率多模型建模方法，用来计算不同工况下的热耗率。该方法利用核模糊C均值算法对热耗率数据聚类，采用5折交叉验证平均误差作为LS—SVM参数选择的适应度值，利用混合蛙跳算法优化参数并建立局部模型，采用开关切换得到模型输出，以此实现热耗率的多模型建模。与单一的LS—SVM模型和BP网络热耗率预测模型比较，结果表明该多模型方法有更高的预测精确和更好的泛化能力，能更准确地计算汽轮机热耗率。

关键词：计量学汽轮机热耗率混合蛙跳算法多模型建模最小二乘支持向量机核模糊c均值

堆叠隐空间模糊C回归算法及其在发酵数据多模型建模中的应用

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智能系统学报 2016年第5期11卷 670-679页

作者：刘欢王骏邓赵红王士同江南大学数字媒体学院江苏无锡214122

切换回归算法FCR的性能容易受到噪声点以及离群点的影响,同时该算法对于复杂数据的处理能力较差。对此,文中提出一种基于堆叠隐空间的模糊C回归算法。该算法将基于ELM特征映射技术,利用主成分分析进行特征提取,再结合多层前馈神经网络... 详细信息

切换回归算法FCR的性能容易受到噪声点以及离群点的影响,同时该算法对于复杂数据的处理能力较差。对此,文中提出一种基于堆叠隐空间的模糊C回归算法。该算法将基于ELM特征映射技术,利用主成分分析进行特征提取,再结合多层前馈神经网络学习结构对隐空间进行多次扩展和压缩。实验结果表明,该算法具有更好的抗噪性能,对模糊指数的变化不敏感,同时在处理复杂数据以及在多模型建模中更加精确、高效、稳定。

关键词：隐空间映射极限学习机主成分分析模糊C回归算法多层神经网络多模型建模

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基于免疫原理的多模型建模方法研究

基于免疫原理的多模型建模方法研究

作者：谷宇东北大学

学位级别：硕士

复杂的工业过程对象往往具有多变量、强耦合、强非线性、时变等特点。采用单一模型难以精确描述其过程特性,模型的精度和推广能力也很差,且成本很高。而多模型系统由于其简单的模型结构和强大的非线性逼近能力为复杂工业对象的建模与控... 详细信息

复杂的工业过程对象往往具有多变量、强耦合、强非线性、时变等特点。采用单一模型难以精确描述其过程特性,模型的精度和推广能力也很差,且成本很高。而多模型系统由于其简单的模型结构和强大的非线性逼近能力为复杂工业对象的建模与控制问题提供了一个可行的思路。多模型方法被认为是处理非线性系统常用的方法和技术。然而,多模型建模过程中模型集以及元素模型的多少和模型的相关匹配程度将直接影响控制的精度和性能。在保证控制精度的前提下优化模型集,减少元素模型个数,可以提高计算速度,满足工业控制实时性的要求：另外由于执行机构的磨损、外界环境的变化等原因都会造成对象特性的改变或新工况的出现,使得离线辨识得到的多模型系统很难自适应地反映对象的非线性特性。考虑到在实际系统中,在某一时间段内,输入往往被限定在某一范围内,并不覆盖整个输入空间。因此只要确定出输入空间中的部分子空间,就可以达到需要的精度,进而节省学习时间。基于这一点,并结合免疫系统中抗体识别抗原的机制与卓越的优化学习能力,本文提出一种基于免疫原理的多模型建模方法。该方法结合网格空间划分方法,以建模数据为抗原,子空间为抗体,采用人工免疫原理动态调整子空间的数量,并针对每一子空间分别建立一个局部线性模型,利用最小二乘法对每一个局部线性模型的参数进行在线更新,通过隶属度加权融合的方式得到多模型的最终输出。仿真实验的结果表明该方法具有简单、学习速度快、实时性强等特点,适合多输入系统的在线学习和结构调整。基于免疫原理的多模型建模方法可以自适应地反映对象的非线性特性,对于模型集的选取、优化、更新方面具有切实可行的意义。

关键词：多模型建模免疫原理非线性系统空间划分

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高速动车组多模型建模与预测控制方法

高速动车组多模型建模与预测控制方法

作者：张坤鹏华东交通大学

学位级别：硕士

高速动车组运行过程包含大量随机、不确定等多模态信息，涉及复杂快变巨系统在动态未知环境下的多目标优化控制等一系列科学问题。然而，高速动车组的控制不同于普通中低速列车，常规建模和优化方法难以满足这类复杂非线性动力学系统的... 详细信息

高速动车组运行过程包含大量随机、不确定等多模态信息，涉及复杂快变巨系统在动态未知环境下的多目标优化控制等一系列科学问题。然而，高速动车组的控制不同于普通中低速列车，常规建模和优化方法难以满足这类复杂非线性动力学系统的建模与控制要求。针对高速动车组运行过程的特点，采用多模型描述高速动车组运行过程，提出基于多模型描述的高速动车组预测控制方法。分别建立了高速动车组多模型、自适应多模型和T-S自适应多模型的描述方法，并基于上述模型设计了相应的预测控制器。具体研究如下： 1、列车运行过程是一个典型的非线性过程，并且随着列车速度的增加，非线性特性越来越强，这就给列车运行过程优化控制提出更高的要求。首先针对高速动车组的非线性特性，采用减法聚类算法确定多模型个数;接着在每个平衡点附近，利用递推最小二乘方法建立相应的线性模型;基于累计误差最小的模型切换策略在线选出最优控制模型，据此设计多模型预测控制器实现速度和位移的高精度跟踪控制。 2、高速动车组持续高速运行，对控制系统的可靠性和抗干扰能力提出了更高要求。结合高速动车组非线性动力学特点和系统运行数据，应用减法聚类和模式分类算法建立高速动车组多模型集;为适应对象和扰动特性的变化建立高速动车组自适应模型;采用切换策略在线选择最优控制模型，据此设计主动容错预测控制算法来实现高速动车组安全高效运行。 3、高速动车组运行过程中需要消耗大量能源，不同的操纵策略导致高速动车组的能源消耗差异明显。如何模拟熟练驾驶员操作经验和控制专家知识，实现高速动车组节能优化运行已成为科技工作者面临的现实问题。为此提出了由T-S知识模型和自适应模型集成建模描述高速动车组运行过程，基于模型切换策略和运行能耗指标设计预测控制器的高速动车组运行控制方法。为了验证上述方法的有效性，以新一代CRH2-300型高速动车组为对象进行了仿真实例研究，仿真结果表明所提出的方法能较好地满足高速动车组高精度跟踪控制、容错控制和节能降耗的要求。

关键词：高速动车组非线性多模型建模预测控制

基于相关分析与最小二乘支持向量机的TE过程多模型建模

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计算机测量与控制 2015年第1期23卷 60-63页

作者：胡蓓蓓李丽娟熊路南京工业大学自动化与电气工程学院南京211816

针对TE化工过程高度非线性、复杂性的特点,文章提出了一种基于相关分析和最小二乘支持向量机对TE过程进行多模型建模方法,以提高模型性能;首先对TE过程采用相关分析法划分为3个子系统,对每个子系统分别采用基于C-均值聚类的最小二乘支... 详细信息

针对TE化工过程高度非线性、复杂性的特点,文章提出了一种基于相关分析和最小二乘支持向量机对TE过程进行多模型建模方法,以提高模型性能;首先对TE过程采用相关分析法划分为3个子系统,对每个子系统分别采用基于C-均值聚类的最小二乘支持向量机建模和基于K均值聚类的最小二乘支持向量机多模型建模;实验表明,基于K均值聚类的多模型建模能简化计算、提高模型精度、并且能更好的预测模型输出。

关键词： TE过程相关分析最小二乘支持向量机多模型建模