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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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