关键字：塑料裂解;智能控制;模糊控制;规则提取;聚类算法;样本相关;数据预处理;温控系统

摘要：塑料裂解工艺的发展与研究对于保护环境和节约资源具有深远意义。传统塑料裂解温控系统存在工况复杂、无法建立准确模型、非线性强耦合的问题。以提高传统模糊控制提取规则库的完备性与准确性为目的，对一种新型样本相关性模糊规则提取相关性因子改进Wang-Mendal(CWM)算法进行研究，即从样本数据中通过计算样本相关性因子来提取可靠的模糊规则。首先，在传统模糊规则提取Wang-Mendal(WM)算法基础之上结合基于密度峰值的快速聚类算法与减法聚类算法对样本数据进行降噪预处理。然后，根据输出值及其对应的样本相关性因子计算每个模糊规则的平均输出值，并由此完善模糊规则库。最后，将改进算法与其他传统算法进行对比。仿真结果表明，该改进模糊规则提取算法可提高模糊规则以及裂解温控过程的可靠性和准确性。

卷号：v.43;No.494

期号：09

是否译文：否