基于自适应模糊聚类的多模型染纱能耗软测量

针对染纱生产的工艺能耗测量问题，提出一种基于自适应模糊聚类的多神经网络的染纱能耗软测量方法。该方法采用自适应模糊C均值聚类算法，基于实时采集的样本数据，将训练集划分成不同聚类中心的子集，并自适应修正。每个子集用径向基函数网络训练得到子模型，然后根据聚类后的隶属度，将各子模型的输出加权求和获得最后结果。通过对染缸能耗软测量建模，并对其进行仿真和典型实例研究，表明该方法具有良好的预测精度和鲁棒性，且与制造执行系统结合具有良好的在线测量能力。