本文主要研究内容
作者张红元,苑文鑫,李方春,王琦（2019）在《基于T-S模糊算法的冷热联供制冷预测模型》一文中研究指出：山西瑞光热电厂设计投产的冷热联供系统具有大迟延、多变量、非线性、强耦合性等特点,针对制冷系统被控温度难以快速准确达到期望值的问题,该文建立了一种基于T-S模糊神经网络(TSFNN)的预测模型,用于系统的分析及控制优化。在分析冷热联供系统工艺流程的基础上,采集电厂DCS中冷热联供系统的运行数据,利用TSFNN建立了冷冻水温度的预测模型。在Matlab软件上进行训练与检测,通过比较模型的预测输出与实际输出的拟合程度,并分析相对误差的分布,表明预测模型能够较好地反映制冷温度的变化,且拟合程度较好,可以为基于电厂的冷热联供系统的控制优化提供依据。
Abstract
shan xi rui guang re dian an she ji tou chan de leng re lian gong ji tong ju you da chi yan 、duo bian liang 、fei xian xing 、jiang ou ge xing deng te dian ,zhen dui zhi leng ji tong bei kong wen du nan yi kuai su zhun que da dao ji wang zhi de wen ti ,gai wen jian li le yi chong ji yu T-Smo hu shen jing wang lao (TSFNN)de yu ce mo xing ,yong yu ji tong de fen xi ji kong zhi you hua 。zai fen xi leng re lian gong ji tong gong yi liu cheng de ji chu shang ,cai ji dian an DCSzhong leng re lian gong ji tong de yun hang shu ju ,li yong TSFNNjian li le leng dong shui wen du de yu ce mo xing 。zai Matlabruan jian shang jin hang xun lian yu jian ce ,tong guo bi jiao mo xing de yu ce shu chu yu shi ji shu chu de ni ge cheng du ,bing fen xi xiang dui wu cha de fen bu ,biao ming yu ce mo xing neng gou jiao hao de fan ying zhi leng wen du de bian hua ,ju ni ge cheng du jiao hao ,ke yi wei ji yu dian an de leng re lian gong ji tong de kong zhi you hua di gong yi ju 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自自动化与仪表的张红元,苑文鑫,李方春,王琦，发表于刊物自动化与仪表2019年02期论文，是一篇关于冷热联供论文,模糊神经网络论文,预测模型论文,制冷温度论文,自动化与仪表2019年02期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自自动化与仪表2019年02期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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