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龙图腾网获悉电子科技大学长三角研究院(湖州)申请的专利一种热工非线性系统辨识方法、系统、介质、设备及终端获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115618724B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211226319.7，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种热工非线性系统辨识方法、系统、介质、设备及终端是由李福生;吕树彬;杨婉琪;鲁欣;赵彦春设计研发完成，并于2022-10-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种热工非线性系统辨识方法、系统、介质、设备及终端在说明书摘要公布了：本发明属于火电机组热工过程非线性系统辨识技术领域，公开了一种热工非线性系统辨识方法、系统、介质、设备及终端，获得用于模型热工非线性系统辨识的样本集，将样本集划分为训练集和测试集两部分；将训练集样本作为模型训练的输入样本，通过模糊宽度学习系统进行训练和推理；通过节点适应度粒子群算法对模糊宽度学习系统的模糊规则Nr、模糊子系统Nf和增强节点Ne三个参数进行搜索；根据测试集样本，利用经过优化搜索的最优模糊宽度学习系统结构进行预测。本发明的计算过程简单高效，能够同时用于神经网络逼近和模糊推理，具有快速确定最优模型结构的优点，有效提升模型非线性系统辨识能力，在非线性系统辨识任务中具有较强的应用价值。

本发明授权一种热工非线性系统辨识方法、系统、介质、设备及终端在权利要求书中公布了：1.一种热工非线性系统辨识方法，其特征在于，所述热工非线性系统辨识方法包括：通过模糊宽度学习系统构建非线性系统的输入输出关系，使用岭回归算法更新模糊宽度学习系统的权重，并利用NSFPSO算法搜索最优模糊宽度学习系统结构，进而实现热工非线性系统的辨识； 所述热工非线性系统辨识方法包括以下步骤： 步骤一，针对主蒸汽压力系统主蒸汽温度系统进行仿真，获得用于模型热工非线性系统辨识的样本集，并将样本集划分为训练集和测试集两部分； 步骤二，将训练集样本作为模型训练的输入样本，通过模糊宽度学习系统中的模糊子系统进行推理，岭回归算法用于更新模糊宽度学习系统的权重；通过NSFPSO算法对模糊宽度学习系统的模糊规则Nr、模糊子系统Nf和增强节点Ne三个参数进行搜索，确定最优模型结构； 步骤三，根据测试集样本，利用经过优化搜索的最优模糊宽度学习系统结构进行预测，使用均方误差RMSE指标评估预测效果，同时评估模型测试所需时间； 所述步骤二中的模糊宽度学习系统包含TSK模糊子系统、增强层和输出层； TSK模糊子系统的输入样本数量和维数分别为N和m，表示为： 模糊子系统的输出为其中为基于高斯核函数的加权强度，是第s条模糊规则的结果； 增强层的输出为：H＝H,H,...,H；其中，lq＝1,2,...,l表示增强节点组的数量；第q增强节点组的输出表示为H＝εZWeq+b；Weq和b为随机生成的矩阵和偏差项；ε代表增强层的非线性激活函数； 输出层的输出为其中，Wdf是模糊子系统到输出层的权重矩阵，W是增强层到输出层的权重矩阵。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人电子科技大学长三角研究院(湖州)，其通讯地址为：313000 浙江省湖州市西塞山路819号科技创新综合体B1幢；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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