MIMO非线性系统的多模型建模方法

薛振框; 李少远

您当前的位置：

首页 >

文章列表页 >

MIMO非线性系统的多模型建模方法

论文 | 更新时间：2025-07-16

- MIMO非线性系统的多模型建模方法
- A Multi-Model Modeling Approach to MIMO Nonlinear Systems
- 电子学报 2005年33卷第1期页码：52-56
- 作者机构：
  
  上海交通大学电子信息学院自动化研究所,上海,200030
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金 (No.60474051);教育部高等学校博士学科点专项基金 (No.20020248028)
- DOI：
  中图分类号： TP273
- 纸质出版：2005
- 稿件说明：
移动端阅览
薛振框, 李少远. MIMO非线性系统的多模型建模方法[J]. 电子学报, 2005,33(1):52-56.

XUE Zhen-kuang, LI Shao-yuan. A Multi-Model Modeling Approach to MIMO Nonlinear Systems[J]. Acta Electronica Sinica, 2005, 33(1): 52-56.
薛振框, 李少远. MIMO非线性系统的多模型建模方法[J]. 电子学报, 2005,33(1):52-56. DOI：

XUE Zhen-kuang, LI Shao-yuan. A Multi-Model Modeling Approach to MIMO Nonlinear Systems[J]. Acta Electronica Sinica, 2005, 33(1): 52-56. DOI：

摘要

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.

Abstract

For real industrial processes in which systems are multi-input multi-output (MIMO)

nonlinear and large operating range

a new multi-model modeling approach is presented in this paper.Firstly

a set of scheduling variables is partitioned into c subsets by Satisfactory Fuzzy

-mean Clustering algorithm

then the multi-model system is identified by the identification algorithm based on weighted performance function.The resulted model can obtain good trade-off in terms of global fitting and local interpretation.For each local model

its valid area is got as well.The result of application with the modeling approach to typical pH process illustrates the performance of the proposed algorithm.

关键词

Keywords

references

浏览量

1729

下载量

CSCD

文章被引用时，请邮件提醒。

提交

工具集

关联资源

基于快速模糊聚类的动态多直方图均衡化算法

融合模糊聚类的Mumford-Shah模型

适合处理乘性噪声估计卫星姿态的非线性迭代滤波算法

基于模糊最大散度差判别准则的自适应特征提取模糊聚类算法

非线性系统的异步多速率数据融合估计算法研究