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Gas Turbine Modeling Based on Fuzzy Clustering Algorithm Using Experimental Data

机译:基于实验数据的模糊聚类算法的燃气轮机建模

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摘要

The development of reliable mathematical models for nonlinear systems has been a primary topic in several industrial applications. This work proposes to examine the application of fuzzy logic to represent the control parameters of a gas turbine based on the fuzzy clustering method using Gustafson-Kessel algorithms. The results obtained from data classification of construction with associated models indicate applications in modeling the examined system.
机译:非线性系统可靠数学模型的开发已成为若干工业应用的主要主题。本文提出了一种基于模糊聚类的方法,利用古斯塔夫森-凯塞尔(Gustafson-Kessel)算法,研究模糊逻辑代表燃气轮机控制参数的应用。从具有关联模型的构造数据分类中获得的结果表明了在对检查系统进行建模中的应用。

著录项

  • 来源
    《Applied Artificial Intelligence》 |2016年第3期|29-51|共23页
  • 作者单位

    Univ Djelfa, Fac Sci & Technol, Appl Automat & Ind Diagnost Lab, Bloc 73 20 W, Djelfa, Algeria;

    Univ Djelfa, Fac Sci & Technol, Appl Automat & Ind Diagnost Lab, Bloc 73 20 W, Djelfa, Algeria;

    Univ Medea, Fac Sci & Technol, Medea, Algeria;

  • 收录信息
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
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