基于满意模糊聚类的热工过程多模型建模方法

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- str m 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