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HVAS涂层力学性能的T-S模糊辨识被引量：7: 1; 作者陈彬刘阁 +1 位作者张贤明吴云《计算力学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第3期458-463,共6页; 将基于模糊C均值聚类算法的T-S模糊模型用于辨识大型轴类零件的高速电弧喷涂(HVAS)涂层的力学性能。该方法结合递推最小二乘法辨识后件参数,可以提高收敛速度和增强模型的泛化性能;以3Cr13丝材的喷涂涂层为例,建立了喷涂电压、喷涂电流... 展开更多; 关键词 HVAS 力学性能 C均值聚类 t-s模糊辨识; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于最近邻模糊聚类的T-S模糊辨识方法被引量：4: 2; 作者王娜胡超芳《控制工程》 CSCD 北大核心 2019年第6期1068-1073,共6页; 为提高T-S模糊模型的辨识精度和计算效率,并针对传统聚类算法存在的聚类中心选取问题,提出一种基于最近邻模糊聚类的T-S模糊辨识方法。首先,利用所提的最近邻聚类法降低了传统计算中人为预设聚类初始参数的主观性,并提高了聚类效率,其... 展开更多; 关键词最近邻聚类初始化模糊聚类 t-s模糊辨识; 在线阅读下载PDF 职称材料

HVAS涂层孔隙率的T-S模糊辨识: 3; 作者陈彬刘阁 +1 位作者张贤明李平《热加工工艺》 CSCD 北大核心 2011年第10期132-135,共4页; 以1Cr13丝材的喷涂涂层为例,建立了喷涂角度、喷涂电流、喷涂距离和气源压力对涂层孔隙率的非线性映射的T-S模糊辨识模型。在本实验范围内,用该模型对实测数据进行了验证,误差为-8%～8%。利用所建的模糊辨识结果,分析了喷涂工艺参数对... 展开更多; 关键词 HVAS 孔隙率 t-s模糊辨识; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于T-S模糊模型的航空发动机模型辨识被引量：13: 4; 作者蔡开龙谢寿生吴勇《推进技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第2期194-198,共5页; 提出了一种航空发动机的Takagi-Sugeno(T-S)模糊模型辨识方法,该方法通过最小二乘法辨识模糊模型的后件参数,通过反向传播法辨识模糊模型的前件参数,并实现了模糊模型结构的自适应优化。以航空发动机机载记录数据为依据,通过对输入输出... 展开更多; 关键词航空发动机 t-s模糊辨识模型^+ 反向传播法^+ 最小二乘法; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名HVAS涂层力学性能的T-S模糊辨识被引量：7: 1; 作者陈彬刘阁张贤明吴云; 机构重庆工商大学废油资源化技术与装备教育部工程研究中心; 出处《计算力学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第3期458-463,共6页; 基金重庆市教委科技(KJ090704,KJ100722) 重庆市科技攻关重点(CSTC,2009AB3234)资助项目; 文摘将基于模糊C均值聚类算法的T-S模糊模型用于辨识大型轴类零件的高速电弧喷涂(HVAS)涂层的力学性能。该方法结合递推最小二乘法辨识后件参数,可以提高收敛速度和增强模型的泛化性能;以3Cr13丝材的喷涂涂层为例,建立了喷涂电压、喷涂电流、喷涂距离和气源压力四个影响因子到涂层强度的非线性映射。仿真结果表明,所建T-S模糊模型具有较好的学习和泛化能力,在辨识力学性能中效果较好。最后利用该模型优化高速电弧喷涂的工艺参数,找出了最佳工艺参数的范围。; 关键词 HVAS 力学性能 C均值聚类 t-s模糊辨识; Keywords HVAS mechanical property FCM t-s fuzzy identification; 分类号 TM6 [电气工程—电力系统及自动化] TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于最近邻模糊聚类的T-S模糊辨识方法被引量：4: 2; 作者王娜胡超芳; 机构天津工业大学电气工程与自动化学院天津工业大学天津工业大学电工电能新技术天津市重点实验室天津大学微光机电系统技术教育部重点实验室(天津大学) 天津大学电气自动化与信息工程学院; 出处《控制工程》 CSCD 北大核心 2019年第6期1068-1073,共6页; 基金微光机电系统技术教育部重点实验室(天津大学)开放基金资助(MOMST2016-4); 文摘为提高T-S模糊模型的辨识精度和计算效率,并针对传统聚类算法存在的聚类中心选取问题,提出一种基于最近邻模糊聚类的T-S模糊辨识方法。首先,利用所提的最近邻聚类法降低了传统计算中人为预设聚类初始参数的主观性,并提高了聚类效率,其结果作为模糊c均值算法的初始参数,来实现对模糊规则中前提参数的准确辨识,最后结合稳态卡尔曼滤波算法快速估计规则的后件参数。所提方法的有效性通过典型化工过程pH中和过程的建模得以验证。; 关键词最近邻聚类初始化模糊聚类 t-s模糊辨识; Keywords Nearest neighbour clustering initialization fuzzy clustering t-s fuzzy identification; 分类号 TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名HVAS涂层孔隙率的T-S模糊辨识: 3; 作者陈彬刘阁张贤明李平; 机构重庆工商大学废油资源化技术与装备教育部工程研究中心; 出处《热加工工艺》 CSCD 北大核心 2011年第10期132-135,共4页; 基金重庆市教委科技资助项目(KJ090704 KJ100722) 重庆高校优秀成果转化项目(KJZH08212); 文摘以1Cr13丝材的喷涂涂层为例,建立了喷涂角度、喷涂电流、喷涂距离和气源压力对涂层孔隙率的非线性映射的T-S模糊辨识模型。在本实验范围内,用该模型对实测数据进行了验证,误差为-8%～8%。利用所建的模糊辨识结果,分析了喷涂工艺参数对涂层孔隙率的影响规律,并获得了涂层孔隙率2.34%的最佳喷涂工艺参数,表明所建T-S模糊模型具有较好的学习和泛化能力。; 关键词 HVAS 孔隙率 t-s模糊辨识; Keywords HVAS porosity t-s fuzzy identification; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于T-S模糊模型的航空发动机模型辨识被引量：13: 4; 作者蔡开龙谢寿生吴勇; 机构空军工程大学工程学院; 出处《推进技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第2期194-198,共5页; 文摘提出了一种航空发动机的Takagi-Sugeno(T-S)模糊模型辨识方法,该方法通过最小二乘法辨识模糊模型的后件参数,通过反向传播法辨识模糊模型的前件参数,并实现了模糊模型结构的自适应优化。以航空发动机机载记录数据为依据,通过对输入输出数据的学习建立了航空发动机的T-S模糊辨识模型,通过该模型对机载记录数据的辨识,结果表明该模糊辨识模型具有辨识精度高、鲁棒性强、容错性好等特点。; 关键词航空发动机 t-s模糊辨识模型^+ 反向传播法^+ 最小二乘法; Keywords Aircraft engine t-s fuzzy identification model ^＋ Back-propagation algorithm ^＋ Least square method; 分类号 V233.7 [航空宇航科学与技术—航空宇航推进理论与工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料