• 主题
高级搜索  >
历史搜索 清空历史
首页> 外文期刊>Applied Soft Computing >A fuzzy-based spatio-temporal multi-modeling for nonlinear distributed parameter processes
【24h】

A fuzzy-based spatio-temporal multi-modeling for nonlinear distributed parameter processes

机译：非线性分布参数过程的基于模糊的时空多模型

获取原文
获取原文并翻译 | 示例
           
页面导航
  • 摘要
  • 著录项
  • 相似文献
  • 相关主题

摘要

Many industrial processes belong to nonlinear distributed parameter systems (DPS) with significant spatio-temporal dynamics. They often work at multiple operating points due to different production and working conditions. To obtain a global model, the direct modeling and experiments in a large operating range are often very difficult. Motivated by the multi-modeling, a fuzzy-based spatio-temporal multi-modeling approach is proposed for nonlinear DPS. To obtain a reasonable operating space division, a priori information and the fuzzy clustering are used to decompose the operating space from coarse scale to fine scale gradually. To reduce the dimension in the local spatio-temporal modeling, the Karhunen-Loeve method is used for the space/time separation. Both multi-modeling and space/time separation can reduce the modeling complexity. Finally, to get a smooth global model, a three-domain (3D) fuzzy integration method is proposed. Using the proposed method, the model accuracy will be improved and the experiments become easier. The effectiveness is verified by simulations.
机译：许多工业过程属于非线性分布参数系统（DPS），具有很大的时空动态。由于生产和工作条件不同，它们经常在多个工作点工作。为了获得整体模型，在较大的工作范围内进行直接建模和实验通常非常困难。在多重建模的推动下，提出了一种基于模糊的时空多重建模方法，用于非线性DPS。为了获得合理的工作空间划分，先验信息和模糊聚类被用来将工作空间从粗尺度逐步分解为细尺度。为了减小局部时空建模的维数，将Karhunen-Loeve方法用于时空分离。多重建模和时空分离都可以降低建模的复杂性。最后，为了获得平滑的全局模型，提出了一种三域（3D）模糊积分方法。使用提出的方法，将提高模型的准确性，并使实验变得更加容易。通过仿真验证了有效性。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱：kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备：11010802029741号 ICP备案号：京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有

  • 客服微信

  • 服务号