典型文献
基于扩展卡尔曼滤波的T-S模糊模型建模方法
文献摘要：
冷冻站系统设备和回路众多,且具有非线性、强耦合、大滞后等特点,机理建模困难.为满足冷冻站系统智能控制需要,提出基于扩展卡尔曼滤波的Takagi-Sugeno(T-S)模糊模型建模方法,构建了系统负荷预测模型和能效比预测模型.首先采用模糊C-均值聚类算法得到样本的聚类中心和聚类半径,进而计算出模糊规则的隶属度函数,完成结构辨识;为解决模型参数辨识中传统方法效率较低的问题,采用扩展卡尔曼滤波算法进行模糊模型后件参数修正,以辨识系统非线性动态特性,同时提升建模效率,为后期模型参数在线修正打下基础.文中采用上述方法对北京市某公共建筑冷冻站系统建模,实验结果表明,所建立的负荷预测模型和能效比预测模型精度较高,相对误差分别是2.75％和2.25％,满足工业控制模型精度要求.
文献关键词：
冷冻站系统;T-S模糊模型;扩展卡尔曼滤波;模糊C-均值聚类;参数辨识;负荷预测;节能控制
中图分类号：
作者姓名：
冯浩东;焦焕炎
作者机构：
北京建筑大学 电气与信息工程学院,北京 100044;建筑大数据智能处理方法研究北京市重点实验室,北京 100044
文献出处：
引用格式：
[1]冯浩东;焦焕炎-.基于扩展卡尔曼滤波的T-S模糊模型建模方法)[J].现代电子技术,2022(15):139-145
A类：
B类：
模糊模型,冷冻站系统,系统设备,回路,强耦合,机理建模,智能控制,Takagi,Sugeno,系统负荷,负荷预测模型,能效比,均值聚类,聚类算法,聚类中心,出模,模糊规则,隶属度函数,模型参数辨识,扩展卡尔曼滤波算法,后件,参数修正,辨识系统,非线性动态,动态特性,建模效率,在线修正,打下基础,公共建筑,系统建模,预测模型精度,工业控制,控制模型,精度要求,节能控制
AB值：
0.319266
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