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      基于模型參數聚類的分解爐溫度建模

      論文類型 基礎研究,... 發表日期 2015-10-10
      來源 浙江大學學報
      作者 張進鋒
      關鍵詞 工況識別 模型參數
      摘要

      針對流程工業多工況、非線性特性所導致的建模困難問題,提出一種基于模型參數聚類的預測建模方法.結合員工操作、環境變化以及數據特征等因素選擇涵蓋多種工況的典型歷史數據;根據典型歷史數據,利用受限最小二乘法,分段建立多個脈沖響應模型;以各模型參數為特征,采用K-均值方法對各分段模型進行子空間聚類,生成K 類聚類模型;在實際控制階段,根據校正預測效果選擇合適的聚類模型,并采用該模型進行實時控制.研究結果表明:該聚類建模方法能反映分解爐的運行狀態,預測效果好,魯棒性強,能夠適應多種工況;應用該模型對分解爐溫度

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