朱红霞， 沈炯， 李益国

(1.南京工程学院 能源与动力工程学院，江苏 南京 211167；2.东南大学 能源与环境学院，江苏 南京 210096)



基于满意模糊聚类的热工过程多模型建模方法

朱红霞1,2， 沈炯2， 李益国2

(1.南京工程学院 能源与动力工程学院，江苏 南京 211167；2.东南大学 能源与环境学院，江苏 南京 210096)

由于热工过程往往具有非线性和不确定性，传统的线性建模方法难以精确表达其复杂特性。因此提出一种改进的基于满意模糊聚类的多模型建模方法。该方法不需要预先指定局部模型的个数即聚类数，它基于样本协方差矩阵的奇异值分解来确定初始聚类中心和新增聚类中心，并利用聚类有效性指标结合建模精确度要求来确定最佳聚类数。根据聚类结果可快速确定出局部模型网络的模型结构参数，进而采用基于加权性能指标的多模型辨识算法可得到各局部模型参数。对两个典型非线性系统和Bell-Åström锅炉-汽轮机系统的建模结果表明，这种多模型建模方法具有辨识精确度高、子模型数少等优点。

模型辨识；多模型；局部模型网络；满意模糊聚类；热工过程

0 引 言

火电厂热工过程具有周期性重复运行的特点，机组的运行数据中充分包涵了其在不同工况范围内的动态特性信息。因此，可充分利用这些运行数据，采用基于数据驱动的建模策略来建立热工过程的模型，从而为机组的优化控制奠定基础。但由于热工过程的非线性和时变性，传统的线性建模方法难以精确表达其复杂特性。……