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基于模糊RBF神经网络的换热器建模
摘要：
本文提出了一种基于模糊RBF神经网络的换热器建模方法。通过对换热器的物理特性进行研究，将换热器的输入和输出参数通过模糊逻辑进行模糊化处理，构建出模糊RBF神经网络模型。针对该模型进行了实验验证，结果表明该方法具有较高的精确度和预测能力。
关键词：换热器；模糊RBF神经网络；建模
引言：
换热器是工业生产过程中常见的热交换设备，其作用是将两种介质之间的热量传递或交换。换热器的性能对于许多工业生产流程的稳定运行至关重要。为了确保换热器的性能稳定可靠，需要进行相关参数的监测和控制。传统的换热器建模方法主要基于数理统计模型，但是由于换热器结构复杂、工况变化频繁，传统方法在预测准确度和预测能力上存在瓶颈。因此，需要研究新的换热器建模方法。
本文提出的基于模糊RBF神经网络的换热器建模方法，对传统方法进行了改进。模糊RBF神经网络结合了模糊逻辑和神经网络方法，不仅可以很好地处理输入和输出参数之间的非线性关系，而且具有良好的泛化性能。通过对换热器的物理特性进行研究，将换热器的输入和输出参数通过模糊逻辑进行模糊化处理，在此基础上构建模糊RBF神经网络模型。针对模型进行了实验验证，结果表明该方法具有较高的预测准确度和预测能力。
方法：
1.模糊化处理
将输入和输出参数通过模糊逻辑进行模糊化处理，将连续变量转换为离散变量。例如，将进出口流体温度、压力等输入变量进行模糊化处理，将模糊变量划分为非常低、低、中、高、非常高五个等级。同样地，将换热器的热效率等输出变量进行模糊化处理。
2.模型构建
根据模糊化后的输入和输出变量，构建模糊RBF神经网络模型。模型结构如下图所示：
图1.模糊RBF神经网络模型结构
其中，输入层对模糊化后的输入变量进行处理，隐含层采用RBF神经元，输出层对隐含层的输出进行处理。隐含层的神经元个数可以通过交叉验证等方法进行确定。
3.模型训练和预测
采用BP算法对模型进行训练，得到模型的参数。在训练过程中，采用交叉验证法对模型进行评估，以避免过拟合的情况发生。训练完成后，采用得到的模型对换热器进行预测，得到换热器的热效率等输出参数。
结果：
本文针对某一换热器进行了建模实验。将进出口流体温度、压力等输入参数和换热器的热效率等输出参数进行了模糊化处理，并利用构建的模糊RBF神经网络模型进行了预测。实验结果如下表所示：
表1.模型预测结果
通过与实际数据进行对比分析，得出本文提出的基于模糊RBF神经网络的换热器建模方法具有较高的准确度和预测能力。
结论：
本文提出了一种基于模糊RBF神经网络的换热器建模方法。通过对换热器的物理特性进行研究，将换热器的输入和输出参数通过模糊逻辑进行模糊化处理，构建出模糊RBF神经网络模型。实验结果表明该方法具有较高的精确度和预测能力，可为换热器的监测和控制提供重要参考。