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MIMO非线性系统的多模型建模方法
被引量:
18
1
作者
薛振框
李少远
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005年第1期52-56,共5页
针对实际工业过程中多变量系统存在着非线性、工况范围广的特点 ,本文提出了一种新的多模型建模方法 .首先对系统调度变量进行满意模糊c均值聚类 ,在此基础上采用基于加权性能指标的多模型辨识算法辨识多模型系统 ,得到的模型在全局拟...
针对实际工业过程中多变量系统存在着非线性、工况范围广的特点 ,本文提出了一种新的多模型建模方法 .首先对系统调度变量进行满意模糊c均值聚类 ,在此基础上采用基于加权性能指标的多模型辨识算法辨识多模型系统 ,得到的模型在全局拟合与局部特性之间取得良好的权衡 ,同时能得到每个局部模型的适用域 .以典型pH中和过程为对象 ,采用上述建模方法建立其系统多模型 ,仿真结果验证了该建模方法的有效性 .
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关键词
多模型
非线性系统
模糊聚类
局部模型网络
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职称材料
题名
MIMO非线性系统的多模型建模方法
被引量:
18
1
作者
薛振框
李少远
机构
上海交通大学电子信息学院自动化研究所
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005年第1期52-56,共5页
基金
国家自然科学基金 (No .60 4 740 51 )
教育部高等学校博士学科点专项基金 (No .2 0 0 2 0 2 4 80 2 8)
文摘
针对实际工业过程中多变量系统存在着非线性、工况范围广的特点 ,本文提出了一种新的多模型建模方法 .首先对系统调度变量进行满意模糊c均值聚类 ,在此基础上采用基于加权性能指标的多模型辨识算法辨识多模型系统 ,得到的模型在全局拟合与局部特性之间取得良好的权衡 ,同时能得到每个局部模型的适用域 .以典型pH中和过程为对象 ,采用上述建模方法建立其系统多模型 ,仿真结果验证了该建模方法的有效性 .
关键词
多模型
非线性系统
模糊聚类
局部模型网络
Keywords
multi-model
nonlinear system
fuzzy clustering
local model networks
分类号
TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
MIMO非线性系统的多模型建模方法
薛振框
李少远
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005
18
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