锅炉汽温对象的在线模糊辨识

锅炉汽温对象具有明显的非线性和不确定性,在许多情况下很难用精确的数学模型来表达,或者所建立的非线性数学模型难以应用于汽温控制系统设计。该文以T-S模糊规则模型为基础,通过熵方法和竞争学习算法对输入空间进行聚类,利用递推最小二乘辨识算法(RLS)确定模型的结论参数,实现了汽温对象的在线模糊辨识。通过两台锅炉汽温对象在线辨识实例,验证了在线模糊辨识方法对于两类典型汽温对象的有效性,不仅具有较高的辨识精度,同时还具有较为理想的泛化性能和跟踪能力。