[發(fā)明專利]基于約束網(wǎng)格層次聚類的空分過程PWA模型辨識方法有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 202110271732.4 | 申請日： | 2021-03-12 |
| 公開（公告）號： | CN113051810B | 公開（公告）日： | 2022-05-06 |
| 發(fā)明（設(shè)計）人： | 徐祖華;趙均;劉佳新;邵之江 | 申請（專利權(quán)）人： | 浙江大學(xué) |
| 主分類號： | G06F30/27 | 分類號： | G06F30/27;G06F30/23;G06K9/62 |
| 代理公司： | 杭州求是專利事務(wù)所有限公司 33200 | 代理人： | 邱啟旺 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 國省代碼： | 浙江;33 |
| 權(quán)利要求書： | 查看更多 | 說明書： | 查看更多 |
| 摘要： | |||
| 搜索關(guān)鍵詞： | 基于 約束 網(wǎng)格 層次 過程 pwa 模型 辨識 方法 | ||
1.一種基于約束網(wǎng)格層次聚類的空分過程PWA模型辨識方法，其特征在于，該方法包括以下步驟：
步驟(1)：獲取空分過程的辨識數(shù)據(jù)，包括：每個時刻精餾塔的空氣進入量及空分結(jié)束后氧氣、氮氣和氬氣各產(chǎn)品組分，根據(jù)PWA模型的要求，將空分過程的辨識數(shù)據(jù)的處理成數(shù)據(jù)點，再根據(jù)空分過程與PWA對象的特點和數(shù)據(jù)點的分布，設(shè)定局部數(shù)據(jù)集的大小，對每個數(shù)據(jù)點選擇鄰近的幾個點組成該數(shù)據(jù)點的局部數(shù)據(jù)集，對局部數(shù)據(jù)集通過最小二乘方法估計局部模型作為特征向量，并且估計局部模型的協(xié)方差矩陣，將協(xié)方差矩陣作為該模型在后續(xù)計算中的權(quán)重；
步驟(2)：設(shè)定PWA模型回歸域劃分的精細度作為網(wǎng)格的數(shù)量，將步驟(1)得到的特征向量劃分到各個網(wǎng)格中，將每個網(wǎng)格視為一個類，根據(jù)網(wǎng)格之間的相鄰關(guān)系初始化距離矩陣，初始化距離矩陣后對每個網(wǎng)格進行聚類操作，聚類時需要滿足實際回歸域的完備和不重疊劃分約束；聚類操作主要包括合并聚類和分裂聚類，執(zhí)行合并聚類和分裂聚類的標(biāo)準(zhǔn)是比較生成隨機數(shù)與給定值的大小，包括以下子步驟：
(2.1)生成隨機數(shù)，所述隨機數(shù)在(0,1)之間服從均勻分布；
(2.2)若隨機數(shù)的大小和聚類個數(shù)符合合并條件，執(zhí)行聚類合并操作，更新聚類中包含的網(wǎng)格并更新距離矩陣；若隨機數(shù)的大小和聚類個數(shù)符合分裂條件，執(zhí)行聚類分裂操作，更新聚類并更新距離矩陣；
(2.3)判斷聚類個數(shù)是否符合目標(biāo)聚類個數(shù)，如不符合返回(2.1)，如符合執(zhí)行(2.4)；
(2.4)不斷執(zhí)行分裂再合并操作調(diào)整網(wǎng)格劃分的邊界，直到達到收斂條件或達到循環(huán)次數(shù)上限，完成聚類；
步驟(3)：根據(jù)特征向量的聚類結(jié)果劃分原始數(shù)據(jù)，對每個類中的數(shù)據(jù)用最小二乘方法估計ARX子模型；由子模型與區(qū)域的對應(yīng)關(guān)系，得到空分過程的完整PWA模型。
2.如權(quán)利要求1所述的一種基于約束網(wǎng)格層次聚類的空分過程PWA模型辨識方法，其特征在于，所述步驟(1)具體包括以下子步驟：
(1.1)采集空分過程的辨識數(shù)據(jù)，包括：每個時刻的精餾塔的空氣進入量及空分結(jié)束后氧氣、氮氣和氬氣各產(chǎn)品組分并預(yù)處理組成數(shù)據(jù)點(x(k),y(k)),k＝1,...,N，N為數(shù)據(jù)點數(shù)量，其中，調(diào)度變量x(k)＝[y(k-1) u(k-1)]T，u(k-1)為系統(tǒng)在時刻k-1的空氣量，y(k-1)為系統(tǒng)在時刻k-1的空分結(jié)束獲得的氧氣量、氮氣量和氬氣量，根據(jù)PWARX模型表示為與x(k)的函數(shù)關(guān)系；
(1.2)選擇周圍的c-1個數(shù)據(jù)點作為數(shù)據(jù)點(x(k),y(k))的局部數(shù)據(jù)集Lk，局部數(shù)據(jù)集中的點滿足：
L為局部數(shù)據(jù)集的集合，L\Lk表示數(shù)據(jù)集Lk以外其他數(shù)據(jù)集；
(1.3)對每個局部數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)通過最小二乘方法估計局部模型作為特征向量ξk：
其中，回歸向量矩陣
且x1,x2,...xc∈Lk，為局部數(shù)據(jù)集Lk中包含的調(diào)度變量與輸出向量，并計算協(xié)方差矩陣：
I為c×c維的單位矩陣，n為模型的階次。
該專利技術(shù)資料僅供研究查看技術(shù)是否侵權(quán)等信息，商用須獲得專利權(quán)人授權(quán)。該專利全部權(quán)利屬于浙江大學(xué)，未經(jīng)浙江大學(xué)許可，擅自商用是侵權(quán)行為。如果您想購買此專利、獲得商業(yè)授權(quán)和技術(shù)合作，請聯(lián)系【客服】
本文鏈接：http://www.szxzyx.cn/pat/books/202110271732.4/1.html，轉(zhuǎn)載請聲明來源鉆瓜專利網(wǎng)。
