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1、基于FRI—FCM的工業(yè)過程模糊監(jiān)控王蕊。等基于FRI—FCM的工業(yè)過程模糊監(jiān)控FRI—-FCMBasedFuzzyMonitoringMethodforIndustrialProcesses互毖李宏先(北京化工大學信息科學與技術學院，北京100029)摘要：模糊監(jiān)控是對傳統(tǒng)的工業(yè)過程圖表監(jiān)控方式的一類改進策略。通過對復雜工業(yè)過程監(jiān)控方法的研究，針對復雜工業(yè)過程非線性、關聯(lián)度強的數(shù)據(jù)特性，給出了一種基于FRI—FCM算法的工業(yè)過程模糊監(jiān)控方法，建立了簡化的分類產(chǎn)生式規(guī)則的模糊知識表達方法。采用基于模
2、糊匹配度的監(jiān)控推理，實現(xiàn)了對工業(yè)過程異常狀態(tài)的預測。試驗結果驗證了所提方法的有效性。關鍵詞：模糊監(jiān)控器FRI—FCM分類產(chǎn)生式規(guī)則過程監(jiān)控模糊推理模糊匹配DMF回收過程智能化中圖分類號：聊；TP273+．4文獻標志碼：ADOI：10．16086／j．enki．issnl000—03∞．201607005Abstract：FuzzysupervisoryapproachesaIereeo酬8．8theimprovementoftraditionaldia伊鋤supervisorysystemsfori
3、ndustrialprocesses．Takingadvantageofthestudiesonprocessmonitoringmethodologiesforcomplexindustrialprocesses-afuzzysupervisoryapproachforindustrialproces∞sbasedonaFRI—FCMa190ritllmispresentedtodealwiththenonlinearandlIiglI】ycorrelatedprocessdata．BybIlil
4、diI培thefu=yrepresentationofsimplifiedclassififingproductionrulesandu8ingfuzzy∞聃ollingbasedonfh2珂matchingdegzees．theimplementedsystemisabletopredicatetheabnormalityofindustrialprocesses．Furthermore．a(chǎn)nengineeringimtanceisemployedtoverifytheeffectivenesso
5、fthecontribution．Keywords：FuzzysupervisorysystemsFRI—FCMa鯽蛐productionrulesIndustrialprocessmonitoringFuzzyinferenceFuzzy姐telnngDMFrecoveryprocessesIntelligent0引言過程監(jiān)控是工業(yè)生產(chǎn)穩(wěn)定性、安全性的保障，也是改善產(chǎn)品質量、提高經(jīng)濟效益的重要途徑H3。目前，工業(yè)過程大多采用基于計算機的圖表監(jiān)控方式，而隨著過程監(jiān)控要求的提高以及智能化技術的發(fā)展，模
6、糊監(jiān)控器越來越受到關注。Mamboundou【21將模糊監(jiān)控器與模型預測控制方法結合，實現(xiàn)預測參數(shù)的在線調整；Jamshidi等人∞1應用模糊監(jiān)控器實現(xiàn)了連續(xù)線性定常奇異攝動系統(tǒng)的混合控制。另外，模糊監(jiān)控器作為一種有效的優(yōu)化策略，被廣泛應用于電力系統(tǒng)中，如Svalina[41采用模糊監(jiān)控器消除因風速變化引起的有效功率的波動；Krichen[51運用模糊監(jiān)控器實現(xiàn)有效功率與定子電壓間差異最小化；Breban哺1采用模糊監(jiān)控器最小化直流電壓、降低消耗功率來提高系統(tǒng)的效率。此外，模糊監(jiān)控器還被應用于醫(yī)學領
7、域，如血糖控制‘7—81等。然而，目前模糊監(jiān)控器大多依賴模糊規(guī)則實現(xiàn)模中央高?；究蒲袠I(yè)務費專項基金資助項目(編號：Y$1404)。修改稿收到日期：2015—06—11。第一作者王蕊(1％9一)，女，現(xiàn)為北京化工大學控審】工程專業(yè)在讀碩士研究生；主要從事模糊監(jiān)控方向的研究?！蹲詣踊瘍x表》第37卷第7期2016年7月糊決策的功能¨一7
8、，監(jiān)控參數(shù)少、規(guī)則少、決策過程簡單。FRI—FCM是一種融合了模糊推理規(guī)則和模糊認知圖的綜合推理算法，它通過對數(shù)據(jù)的充分利用，避免了由于數(shù)據(jù)量增加而造成的規(guī)則失效問題，
9、可用于較大規(guī)模數(shù)據(jù)的分類問題n21。為此，本文提出應用FRI—FCM算法對工業(yè)過程進行模糊監(jiān)控的方法，將簡化的分類產(chǎn)生式規(guī)則方法用于決策知識的模糊表達，給出了一種基于模糊匹配的模糊推理方法，實現(xiàn)對工業(yè)過程異常狀態(tài)的預測。1基于FRI—FCM的模糊推理方法模糊認知圖(fuzzycognitivemap，F(xiàn)CM)是由模糊概念節(jié)點和聯(lián)結模糊概念節(jié)點的有向邊組成的模糊有向圖。概念節(jié)點間的因果關系用權重表示，其取值范圍為[一I，1]。令FCM的概念節(jié)點為C。，C2，?，Ci，．
