标题：基于覆盖聚类的TS模糊神经网络热工对象建模
作者：杨小龙1；王兴元2；丁维明1
作者单位：1 东南大学能源热转换及其过程测控教育部重点实验室，江苏 南京 210096；2 江苏华豪航海电器有限公司，江苏 扬州 225211
关键字：TS模糊神经网络，覆盖聚类，热工过程，模型辨识
摘要：热工过程具有非常复杂的动态特性以及强耦合、大延迟和不确定等特征。控制过程需要较为精确的模型，但是常规的建模往往并不能满足要求，因此提出一种改进型的TS模糊神经网络建模方法。首先基于一种覆盖聚类算法对离线数据进行分类，初步得到模糊神经网络的前件和后件参数，再利用卡尔曼滤波算法调整后件参数和动态梯度算法调整隶属函数的宽度和中心，最后把得到的前件参数和后件参数进入在线网络，若进入网络的实时数据不属于所有的类，则应增加聚类中心和规则。