發(fā)布時間：2018-10-05 06:44

【摘要】：油液真空脫水過程具有時變和非線性的特點,很難用精確的數(shù)學模型表示,因而建立基于模糊C均值聚類算法和遞推最小二乘法的T_S模糊模型對濾油機的真空脫水效率進行辨識,運用T_S模糊模型建立了初始含水率、真空壓力、初始溫度和運行時間四個影響因子到真空脫水效率的非線性映射。仿真與實驗結(jié)果表明,所建T_S模糊模型反映了初始含水率對脫水率的影響較大,真空壓力和溫度對脫水率呈單調(diào)變化的趨勢,運行時間存在一個較優(yōu)值等規(guī)律,其具有較好的學習能力,在辨識真空脫水中效果較好。
[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.
【作者單位】： 重慶工商大學廢油資源化技術(shù)與裝備教育部工程研究中心;
【基金】：國家自然科學基金(51375516) 重慶基礎(chǔ)與前沿研究(cstc2016jcyjA0185) 教育部平臺科技項目(fykf201509)
【分類號】：TE624.1

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本文編號：2252404