基于T_S模糊辨识的油液真空脱水效率研究

发布时间：2018-10-05 06:44

【摘要】：油液真空脱水过程具有时变和非线性的特点,很难用精确的数学模型表示,因而建立基于模糊C均值聚类算法和递推最小二乘法的T_S模糊模型对滤油机的真空脱水效率进行辨识,运用T_S模糊模型建立了初始含水率、真空压力、初始温度和运行时间四个影响因子到真空脱水效率的非线性映射。仿真与实验结果表明,所建T_S模糊模型反映了初始含水率对脱水率的影响较大,真空压力和温度对脱水率呈单调变化的趋势,运行时间存在一个较优值等规律,其具有较好的学习能力,在辨识真空脱水中效果较好。
[Abstract]:The process of oil vacuum dehydration is time-varying and nonlinear, so it is difficult to express it with a precise mathematical model. Therefore, the fuzzy model based on fuzzy C-means clustering algorithm and recursive least square method is established to identify the vacuum dehydration efficiency of the oil filter, and the initial moisture content and vacuum pressure are established by using the Tass fuzzy model. The nonlinear mapping between the initial temperature and the operating time to the vacuum dehydration efficiency. The simulation and experimental results show that the established Tass fuzzy model reflects that the initial moisture content has a great influence on the dehydration rate, the vacuum pressure and temperature have a monotonous tendency to dewatering rate, and the running time has a law of better value, etc. It has good learning ability and is effective in identifying vacuum dehydration.
【作者单位】： 重庆工商大学废油资源化技术与装备教育部工程研究中心;
【基金】：国家自然科学基金(51375516) 重庆基础与前沿研究(cstc2016jcyjA0185) 教育部平台科技项目(fykf201509)
【分类号】：TE624.1

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本文编号：2252404