基于T-S模糊模型的炼铁烧结过程建模毕业论文
基于神经网络模糊控制的粉末冶金烧结炉
关键词 ： 经网络 ； 糊控制 ；Ｉ 神 模 Ｐ Ｄ控 制 ； 式 烧 结 炉 ； 能 管 节
Ｐｏ ｗｄ ｒ ｍ ｅ ａ ｌ ｒ ｙ ｓｎ ｅ ｉ ｇ ｆ ｒ ｃ ｓ ｄ ｏ ｅ ａ ｅ ｔ ｌｕ ｇ ｉ ｔ ｒ ｎ ｕ ｎａ ｅ ｂａ ｅ ｎ ｎ ｕｒ ｌ
ｎｅ ｗｏ ｋ ａ ｕ ｚ ｏ ｔ ｏ ｔ ｒ ｎｄ ｆ ｚ ｙ ｃ ｎ ｒ ｌ
ｌ 管 式 烧 结 炉
管 式 烧 结 炉 是 一 种 连 续 卧 式 电 阻 炉 ， 品 装 入 产
困难 的 。现 用 的 管 式 烧 结 炉 采 用 常 规 的 ＰＤ控 制 Ｉ
器 ， 于 结 构 简 单 、 现 容 易 ， 工 业 控 制 中 被 广 泛 由 实 在
应 用 。但 常规 的 Ｐ Ｄ控 制 由于控制 对象 和环境 的不 Ｉ 确定 性 ， 往难 以达 到满 意 的实时控 制效 果 ， 别是 往 特
末 冶金 生产 中应 用较 广 的设 备 ， 加 热 时调 温 过程 其
的 测 量 与 控 制 是 粉 末 冶 金 烧 结 过 程 中 的 关 键 性 的技
术 ， 使人们 更加 积极 地研究 控制 加热 过程 的方法 。 促 管 式烧 结 炉 是 一 个 非 线 性 、 变 和 分 布 参 数 的 系 时 统 ， 用精 确 的数 学模 型表 示 其 特 性 显 然 是 十分
焦炉燃烧过程T-S模糊数学模型研究
焦炉燃烧过程T-S模糊数学模型研究孔平平; 陶文华【期刊名称】《《电子设计工程》》【年(卷),期】2019(027)023【总页数】5页(P153-157)【关键词】焦炉; 火道温度;T-S模糊模型; 减法模糊C-均值聚类; 最小二乘法【作者】孔平平; 陶文华【作者单位】辽宁石油化工大学信息与控制工程学院辽宁抚顺113001【正文语种】中文【中图分类】TN081焦炉燃烧过程是极其复杂的物理化学变化过程，火道温度是焦炉燃烧过程的重要工艺参数，若火道温度控制不稳定、波动大，则焦炭质量无法保证而且炉体也会出现问题，因此，火道温度优化控制是炼焦企业亟待解决的课题[1]。
由于工艺技术落后，目前我国的火道温度监测难度大，外界干扰等原因，使火道温度的控制受到多种工艺因素的制约。
因此建立合理的焦炉火道温度数学模型，并根据构建的数学模型对焦炉火道温度实施有效的控制方法，对改进现有的控制算法有着十分重要的意义[2-4]。
以焦炉火道温度为对象，文献[5]提出了根据误差反向传播和多层前馈网络建立了单隐层BP神经网络建立数学模型。
但是由于BP神经网络其初始连接权值和阈值的是随机选取的，因此这种选取方法使得BP神经网络模型的准确性较小，其迭代次数较多，误差值较大。
文献[6]采用分析法来建立数学模型，根据系统的工作原理，运用基本的定理、定律和原理推导数学模型。
但是由于在指标过多时，分析法就难以确定权重，且统计量过大。
文献[7]提出改进灰色预测模型，采用方根法对数据进行预处理，然后选取合适的方根次数来减小数据波动的幅度。
但是其固有参数少，容错小，并且有衰减与增幅速度很快的属性，使得这个模型的时效性有限。
由于T-S模糊模型计算量小，迭代次数少，精度高等优点，广泛应用于复杂非线性控制系统中。
本文建立了焦炉火道温度T-S模糊模型，并对T-S模糊模型的前件、后件进行辨识。
针对模糊C-均值聚类算法初值设定敏感，聚类效果差，模型结构、参数辨识结果差，训练速度慢等缺点，引入减法聚类算法，结合减法聚类与模糊C-均值聚类算法，对模型前件结构、参数进行辨识。
基于自适应模糊控制策略的加热炉燃烧优化模型
基于自适应模糊控制策略的加热炉燃烧优化模型崔桂梅;张鹏飞【摘要】According to the complexity of the heating furnace combustion system and parameter uncertainties and nonlinear, and a steel company reheat furnace control process has some problems* this paper based on the analysis of furnace temperature change respectively, gas calorific value and gas flow relationship, and gas flow, the flue gas calorific value, oxygen levels and air ?fuel ratio on the basis of the relationship, established the reheating furnace combustion optimizing model, proposed a strategy based on adaptive fuzzy control method. Simulation results show that the application of the model to realize the optimization of the combustion process control, improved the performance of the heating.%针对加热炉燃烧系统的复杂性、参数不确定性和非线性,以及某钢铁公司加热炉燃烧控制过程存在的问题,本文在分别分析炉温变化、煤气热值与煤气流量关系,以及煤气流量、煤气热值、烟道含氧量与空燃比关系的基础上,建立了加热炉燃烧优化模型,提出了基于自适应模糊控制策略的的方法;仿真结果表明,该模型的应用实现了燃烧过程的优化控制,提高了对炉温控制的性能.【期刊名称】《计算机测量与控制》【年(卷),期】2012(020)010【总页数】4页(P2669-2672)【关键词】加热炉;燃烧过程;自适应模糊控制;煤气流量【作者】崔桂梅;张鹏飞【作者单位】内蒙古科技大学信息工程学院,内蒙古包头014010;内蒙古科技大学信息工程学院,内蒙古包头014010【正文语种】中文【中图分类】TP2730 引言加热炉是轧钢行业中最重要的设备之一，其控制目标是在满足轧机开轧所要求的钢坯温度分布的前提下，实现最小的钢坯表面烧损和能耗的经济指标（优化的目标）。
基于改进T-S模型的热工过程模糊辨识算法
基于改进T-S模型的热工过程模糊辨识算法
刘丽;韩璞;王东风
【期刊名称】《华北电力大学学报(自然科学版)》
【年(卷),期】2005(032)005
【摘要】提出了一种实用的基于T-S模型的热工系统模糊辨识方法.采用启发性知识与复合非线性优化方法相结合的综合方法求解出模糊模型的结构,然后通过基于熵的聚类和竞争学习算法对热工过程的输入数据空间进行划分,在此基础上利用递推最小二乘辨识算法建立一个热工过程的T-S模型.文中给出了熟知的Box-Jenkins数据的辨识结果,并将该方法应用于辨识单元机组的协调控制系统.
【总页数】5页(P52-56)
【作者】刘丽;韩璞;王东风
【作者单位】华北电力大学,控制科学与工程学院,河北,保定,071003;华北电力大学,控制科学与工程学院,河北,保定,071003;华北电力大学,控制科学与工程学院,河北,保定,071003
【正文语种】中文
【中图分类】TP273
【相关文献】
1.采用改进混合粒子群算法的热工过程模型参数辨识 [J], 陈真;王明春;张雨飞
2.采用改进蚁群算法的热工过程模型参数辨识 [J], 章程明;张雨飞
3.非线性模糊辨识新算法及其在热工过程中的应用 [J], 谭悦;孙建平;王建勇;张建
萍
4.基于改进T-S模型的模糊辨识算法及其应用 [J], 于希宁;程锋章;朱丽玲;刘利
5.基于T-S模型的自适应神经模糊推理系统及其在热工过程建模中的应用 [J], 于希宁;程锋章;朱丽玲;王毅佳
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基于T-S模型的模糊辨识方法及其应用研究
基于T-S模型的模糊辨识方法及其应用研究随着工业自动化技术的快速发展，越来越多的复杂系统被应用于现实生活中。
这些系统的复杂性使得传统的模型预测和控制方法难以胜任。
模糊辨识方法作为一种新兴的非线性系统建模和控制技术近年来得到了广泛应用。
其中，基于 T-S 模型的模糊辨识方法是一种常用的方法，它将系统的状态空间划分为一系列的子空间，并通过构建模糊规则来实现系统的建模。
一、T-S 模型简介T-S 模型是由 Takagi 和 Sugeno 在 1985 年提出的，它是一种特殊的前向神经网络。
T-S 模型是基于线性子模型的一种混合系统建模方法，它将非线性系统划分为一系列的线性子模型，并在每个子模型上进行线性建模，然后将所有的线性子模型通过模糊规则进行组合，从而得到一个全局的非线性模型。
在T-S 模型中，每个子模型包含了一个线性输出和一组参数，这些参数通过模糊规则进行调节。
T-S 模型的主要优点是可以有效地处理非线性系统，并且可以对系统中的不确定性进行建模和控制。
二、T-S 模型的模糊辨识T-S 模型的模糊辨识通常包括以下五个步骤：1. 确定 T-S 模型的结构：包括模糊集的选择、模糊规则的生成、模糊子系统的数量等。
2. 确定模糊子系统的参数：包括模糊规则的隶属度函数、模糊子系统的输入变量和输出变量、模糊子系统的权重系数等。
3. 构建初始模型：通过 T-S 模型的线性化方法得到初始模型。
4. 模型训练和优化：通过仿真和实验数据的反馈，利用最小二乘法、遗传算法等方法对模型进行优化。
5. 模型验证和应用：对模型进行验证并应用于实际工程问题。
如控制、诊断等领域。
三、应用案例基于 T-S 模型的模糊辨识方法已经应用于许多领域，如控制、诊断、故障检测等。
下面以控制领域中的应用为例。
某工厂生产过程中需要对裁切机进行控制，以确保产品的质量和生产效率。
但是由于生产过程中存在各种不确定性，传统的PID 控制方法不够精确。
因此，研究人员采用了基于 T-S 模型的模糊辨识方法来建立控制模型。
基于T-S模型的烧结终点广义预测自适应控制
Ｋｅ ｏ ｄ ： ｕｎ ｎ ｈ ｏ ｇ ｏｎ （ ＴＰ）； ｋ ｇ ｇ ｎ ｕ ｚ ｄ ｌｇ ｎ ｒｌ ｅ ｒ ｄｃｉｅｃ ｎ ｒ ｌｆ ｚｙ ｙｗ ｒ ｓ ｂ ｒ ｉｇ ｔ ｒ ｕ ｈ ｐ ｉｔ Ｂ Ｔａ ａ ｉ Ｓｕ ｅ ｏ ｆ ｚｙ ｍｏ ｅ； ｅ ｅａｉ ｄ ｐ ｅ ｉｔｖ ｏ ｔｏ ｕ ｚ ｚ ｌ
ｏ ＴＰ ａ ｄ ｔ ｅｔ ｏ ｌｙ ｓ ｅ ｄ ｅ ｔ ｂ ｉｈ ｎ ｅ ｈ —Ｓ ｆ ｚ ｙ ｍｏ ｅ ｆＢＴＰ；ｈ ｎ ｄ ｓｇ ｅ ｈ ｅ ｅ ａ ｉｅ ｒ — ｆＢ ｎ ｈ ｒ ｌ ｐ ｅ ｓ ａ ｌ ｍｅ ｔ ｄ ｔ ｅＴ ｅ ｓ ｕ ｚ ｄ ｌ ｏ ｔ ｅ ， ｅ ｉ ｎ ｄ ｔ ｅｇ ｎ ｒ ｌ ｄ ｐ ｅ ｚ ｄ ｃ ｉｅ ｃ ｎ ｒ ｌ ｒ ｎ ｌ ａ ｄ ｄ ｔ ｅｆ ｚ ｙ ｃ ｍ ｐ ｎ ａ ｉｎ ｃ ｎ ｒ ｌ ｏ ａ ｈ ｅ ｅａ ａ ｔｖ ｏ ｔ ｏ ｆ ｉ ｔ ｏ ｔ ｏ ｌ ｉ ａ ｌ ｄ ｅ ｈ ｕ ｚ ｏ ｅ ｓ ｔ ｏ ｔｏ ｃ ｉｖ ｄ ｐ ｉｅ ｃ ｎ ｒ ｌ ｖ ｅｌ ｆ ｙ， ｏ ｔ ｏ ＢＴＰ ．Ｔｈ ｉｔ ｒ－ ｅｈｓｏ ｉ ｃ ｌｄ ｔ ｆａ ｓｎ ｅ ｉ ｇ ｐ ａ ｔｉ ｓ ｄ ｔ ｉ ｌｔ ｈ ｓ ｍｅ ｈ ｄ， ｉ ｌ ｔ ｎ ｒ ｓ ｌ ｈ ｗ ｈ ｔｔ ｉ ｔ ｏ ｔ ｉ ｈ ａ ａ ａ ｏ ｉ ｔ ｒｎ ｌ ｎ ｓｕ ｅ ｏ ｓｍｕ ａ ｅｔ ｉ ｔ ｏ ｓｍｕ ａ ｉ ｅ ｕ ｔ ｓ ｏ ｔ ａ ｈ ｓｍｅ ｈ ｄ ｗｉｈ ｈ ｇ ｏ ｓ ｒ ｃ ｇ ｉｉｎ ａ ｃ ｒ ｃ ， ｍａ ｌ ｖ ｒ ｈ ｏ ， ｏ ｔｏ ｉ ｓ ｓ ｏ ｔ ｔ ｉ ｍｅ ｈ ｄ ｉ ｅｆ ｃ ｉ ｅ ｅ ｏ ｎ ｔｏ ｃ ｕ ａ ｙ ｓ ｌ ｏ ｅ ｓ ｏ ｔ ｃ ｎ ｒ ｌｔｍｅ ｉ ｈ ｒ ， ｈ ｓ ｔ ｏ ｓ ｆｅ ｔｖ ．
炼铁毕业论文
正文1.概述公司一号高炉近年来由于原燃料质量不是很好,炉体冷却壁破损严重等原因,降低冶炼强度维持高炉顺行,导致焦比上升,煤比下降。
通过改善原燃料质量,降低入炉粉末,改善料柱透气性,进而降低焦比,提高煤比;通过对热风炉的中修,提高热风温度;适度富氧,提高理论燃烧温度,实施热补偿,进一步提高煤比;通过选择合理的上下部操作制度,优化高炉操作工艺,使煤气流分布合理,炉况稳定顺行,从而提高煤比。
经过一年多的努力,实现了高煤比冶炼,最高煤比达到120kg/t ,高煤比促进了高炉强化冶炼,改善了高炉技术经济指标。
2.提高煤比的措施2.1 改善原燃料质量,降低入炉粉末使用精料使用精料是高炉高产、优质、低耗的基础。
提高入炉的矿石品位，将有效地减少熔剂用量和降低渣量，既能降低高炉冶炼能耗，又可改善料柱透气性。
入炉矿石品位每提高1％，约可降低焦比1.5～2.0％,提高产量2.5～3.0％。
使用熟料,使用熔剂性烧结矿或球团矿，可大幅度提高矿石还原性能和软化温度，减少低温还原粉化率和熔剂用量，从而提高高炉中CO的利用率，节约能耗。
此外还有利于改善造渣过程，促进高炉热制度的稳定和炉况顺行。
根据中国一些炼铁厂的经验，每提高1％熟料比，约可节约燃料2～3公斤／吨生铁。
改善烧结矿强度及高温冶金性能,筛除粒度小于5毫米的矿粉，控制入炉矿石粒度和按粒度分级入炉，可以有力地改善炉料透气性和煤气分布均匀性，有利于强化冶炼。
稳定原料成分可稳定高炉冶炼，改善生铁质量。
改善烧结矿（球团矿）的还原性，提高软化温度，改进熔滴性能，对节约能耗、提高产量都很有效。
高炉内部也加强原燃料筛分工作的管理,尽量筛净焦末及小于5mm的矿石,减少入炉粉末。
通过调整矿仓给料机角度和焦仓节流闸开度,减小矿筛和焦筛上矿层及焦层厚度,延长筛分时间,减少入炉粉末,改善了料柱透气性,为进一步提高煤比创造有利条件。
提高焦炭质量,降低焦炭灰分，每降低1％,可降低焦比1.5～2.0％，提高产量2.5～3.0％。
基于T-S模糊建模的广义预测控制系统在热工过程中的应用
2 系统建模及应用
为使 y(k) 尽可能平稳地到达设定值 w，选用如下参考 ： （15） （16）
2）输出预测 为了预测 j 步以后的输出，引入 Dioaphantine 方程 ：
第 28 卷 第 7 期 2021 年 7 月
仪器仪表用户 INSTRUMENTATION
Vol.28 2021 No.7
基于T-S模糊建模的广义预测控制系统在热工过程 中的应用
孙 涛，何同祥
（华北电力大学 控制与计算机工程学院，河北 保定 071003）
摘 要 ：由于过热汽温系统具有大惯性、大迟延和时变性的特性，传统的 PID 串级控制策略很难达到理模法，并利用广义预测控制算法对过热汽温系统进 行控制。针对该算法在火电厂过热汽温控制系统中进行了仿真，仿真结果表明，该算法较常规 PID 控制方法具有更 好的控制性能。
（19）
由于 ω(k+j) 都是 k 时刻以后的白噪声，则 k+j 时刻的 最优预测是 ：
写成向量形式即为 ：
（20）
（21）
采用改进模糊聚类算法的 T-S 模糊辨识方法辨识过热 汽温系统输出参数，如图 1 所示。 1.3 广义预测控制算法 1.3.1 预测模型
假设被控对象 CARIMA 模型为 ：
图3 对比两种控制方法示意图 Fig.3 Comparison of two control methods
e-100s 作为被控对象进行仿真研究，并与常规 PID（Kp=1.25， Ki=0.5）串级控制对比来评估本文所用方法的性能，得到 的仿真图如图 3 所示。
XX基于数据驱动的高炉炼铁过程的建模与优化研究
2 主要研究进展
模型预测结果
模型预测命中率
模型
未加时间序列
加入时间序列
命中率（%）
平均相对误 差（%）
均方根误 差（℃）
命中率 平均相对 均方根误 （%） 误差（%） 差（℃）
①T-S模糊 ②T-S模糊神经网络 ③BP神经网络 ④遗传优化BP算法 ⑤粒子群优化BP算法 ⑥小波神经网络
63.16 94.74 88.42 92.63 93.68 91.58
预测铁水温度
1510
1470
0
20
40
60
80
100
炉 次 /N
实际铁水温度 1520
预测铁水温度
1510
铁 水 温 度 /℃
铁 水 温 度 /℃
1500
1500
1490
1480
1470
0
20
40
60
80
100
炉 次 /N
1490 1480 1470
0
20
40
60
80
100
炉 次 /N
17 基于数据驱动的高炉炼铁过程建模与优化
区间范围内，实现优质、低耗和高产的控制目标。
11 基于数据驱动的高炉炼铁过程建模与优化
2 主要研究进展
一 数据预处理及变量选取 二 基于数据挖掘的高炉炉温建模与预测
三 基于炉温趋势的最佳喷煤量决策模型 四 高炉冶炼喷煤操作模式匹配与参数优化
12 基于数据驱动的高炉炼铁过程建模与优化
1.主要研究进展
2. 高炉入炉物料成分相对稳定； 3. 高炉基于人工操作可长期运行于平稳、高产状态； 4. 高炉基础自动化监控系统采集存储丰富历史数据，大量生产数据
基于改进神经网络模型控制高炉炼铁过程-数学建模论文
基于改进的神经网络模型的高炉炼铁预测控制摘要高炉炼铁是钢铁工业的重要组成成分，高炉炉温控制是实际生产中的重要程序，建立可以进行炉温控制的炉温预报模型对实际生产具有重要意义。
本文用铁水含硅量代表高炉炉温，通过建立多个模型并优化，对高炉炼铁铁水含硅量进行了动态预测。
针对问题一，要求建立一步和二步[Si]预测动态数学模型，首先对附件给出的数据进行预处理，修正了异常值。
通过查阅文献得知喷煤量PML和鼓风量FL与铁水含硅量[Si]之间的关系具有滞后性，因而首先建立灰色关联度模型，得出喷煤量PML和鼓风量FL与铁水含硅量[Si]之间的关系皆相差6个炉次即12个小时。
然后建立RBF神经网络模型，选取连续的m个样本学习对后一个样本进行一步预测；在二步预测过程中，以步长为二选取m 个样本对之后第二个样本进行预测。
针对问题二，要求验证问题一建立的模型的预测成功率，自主选取数据编写MATLAB 程序对问题一建立的RBF神经网络模型进行求解。
分别得到各40组的一步预测和两步预测预测值，将预测值与真实值进行比较计算，得到一步预测和二步预测模型的预测数值成功率分别为84.36%和83.04%。
再将铁水含硅量实际升降方向与预测方向比较计算得到一步预测和二步预测的预测方向成功率分别为81.58%和73.68%。
本次建立的RBF神经网络模型验证结果较为良好，可用于高炉炼铁铁水硅含量的动态预测。
针对问题三，要求建立质量指标[S]的优化数学模型，并且讨论优化后的[Si]预测控制的预期效果。
在RBF模型的基础上，建立粒子群模型对质量指标参数[S]进行优化，从而得到满足期望[S]参数。
基于优化后的数据，选取样本编写MATLAB程序对RBF神经网络模型进行求解，将得到的数据与真实值进行比较计算，得到优化后的预测数值成功率达到99.04%，效果较好。
证明经过优化后的质量指标对于[Si]的准确预测控制更加准确。
本文建立多个模型并对预测模型进行优化，得到了合理且准确率高的铁水硅含量预测模型，并且对模型的优缺点进行了合理的评价，对控制高炉炼铁炉温操作具有十分重要的参考价值。
基于T-S模糊模型的简化动态矩阵控制
分类号：学校代码：10079 密级：华北电力大学硕士学位论文题目：基于T-S模糊模型的简化动态矩阵控制英文题目：Simplified Dynamic Matrix Control based on T-S Fuzzy Model 研究生姓名：王娜专业：控制理论与控制工程研究方向：先进控制策略在过程控制中的应用导师姓名：王东风职称：副教授论文提交日期：2006年12月22日华北电力大学声明本人郑重声明：此处所提交的硕士学位论文《基于T-S模糊模型的简化动态矩阵控制》，是本人在华北电力大学攻读硕士学位期间，在导师指导下进行的研究工作和取得的研究成果。
据本人所知，除了文中特别加以标注和致谢之处外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得华北电力大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。
与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。
学位论文作者签名：日期：关于学位论文使用授权的说明本人完全了解华北电力大学有关保留、使用学位论文的规定，即：①学校有权保管、并向有关部门送交学位论文的原件与复印件；②学校可以采用影印、缩印或其它复制手段复制并保存学位论文；③学校可允许学位论文被查阅或借阅；④学校可以学术交流为目的,复制赠送和交换学位论文；⑤同意学校可以用不同方式在不同媒体上发表、传播学位论文的全部或部分内容。
(涉密的学位论文在解密后遵守此规定)作者签名：导师签名：日期：日期：摘要为了实现对非线性时变对象的高质量控制，将模糊辨识与预测控制相结合，提出了基于T-S模糊模型的简化动态矩阵控制（SDMC）方法并给出了相应的算法。
该算法以T-S模糊辨识为基础，提高了对复杂对象输出预测的能力，有利于提高预测算法的稳定性和鲁棒性。
采用简化的动态矩阵控制方式，实现简单，提高了运算速度，易于在线调整。
应用该方法对电厂主汽温对象进行了仿真研究，结果表明所提出的基于T-S模糊模型的简化动态矩阵控制方法是很有效的，对工况变化具有良好的适应性，且控制量变化平稳，具有较高的工程实用价值。
烧结毕业论文
摘要烧结矿是高炉炼铁生产的主要原料之一，烧结矿的性能和质量直接影响高炉冶炼的顺行、操作制度和技术经济指标。
本论文通过对烧结矿的还原，滴落实验，验证不同粒度的半焦、无烟煤代替焦粉作燃料的铁矿烧结技术的比较优势。
以及改变其粒度等方面对烧结进行分析、研究。
本项研究内容包括：原、燃料的物理化学性质、燃料的性能及反应性、烧结矿质量指标的评价；在不同原料配比条件下改变燃料粒度的烧结实验；烧结矿的物理化学性能和冶金性能等检测；对燃料种类和配比对烧结矿生产指标、烧结矿化学成分、矿物组成、还原性能、还原粉化性能、软熔滴落性能的影响进行评价，实验结果及其分析。
实验结果证明：半焦在>5mm粒级控制在15%的粒度下是很好的烧结燃料。
无烟煤相对做烧结燃料效果不好；<3mm粒级控制在70%左右为宜。
关键词：烧结矿，无烟煤，焦粉，半焦，矿物组成，烧结矿冶金性能，改变粒度AbstractSinter blast furnace is one of the main raw material production, performance and quality of sinter blast furnace directly affect the smooth lines, operating system and the technical and economic indicators. This paper, through the reduction of sinter, drop experiment to test different size semi-coke, anthracite instead of coke as fuel iron ore sintering technology of comparative advantage. And change its size and other aspects of sintering analysis and research.This study includes: the original, physical and chemical properties of fuels, fuel performance and responsiveness, the evaluation of sinter quality indicators; in different conditions, changes in raw material ratio of the sintering of the fuel particle size; physical and chemical properties of sinter and Metallurgical properties, such as testing; on the fuel type and the ratio of sinter production targets, sinter chemical composition, mineral composition, restore performance, restore performance of powder, soft melting dropping performance evaluation, experimental results and analysis.Experimental results show that: semi-coke in the> 5mm grain size control in 15% of the granularity is a good sintering fuel. Do sintering fuel anthracite relatively ineffective; <3mm grain size control in about 70% is appropriate.Key words: sintering ,Anthracite,Coke,Char ,Mineral,composition ,Metallurgical properties of sinter ,Change the size目录1综述 (1)烧结生产概况 (1)国内烧结生产现状 (1)国外烧结生产现状 (2)烧结生产的目的 (3)烧结矿指标对高炉冶炼过程的影响 (4)生产新工艺和新技术 (6)烧结成矿机理 (10)烧结过程中的固相反应 (10)烧结过程中的液相生成 (10)烧结过程中的冷凝固结 (11)烧结矿矿相结构及物理性质对烧结矿质量的因素 (11)烧结矿指标和冶金性能的影响因素 (13)烧结生成工艺及生产的工艺流程 (16)烧结生成工艺 (16)烧结生产的工艺流程 (17)烧结原料的准备 (17)配料与混合 (17)烧结生产 (18)课题的意义 (21)2、原、燃料条件及评价 (22)烧结用原料条件 (22)2.2 烧结用燃料性质评价 (22)2.2.1 燃料的粒度 (22)燃料的基本性质 (23)燃料的工业分析、元素分析 (23)2.2.2.2. 燃料的灰成分和灰熔点 (24)2.2.3 燃料的反应性 (26)2.2.4 燃料的热分析 (26)粉末状燃料的分析 (26)2.2.4.2 颗粒状燃料的热分析 (27)原、燃料配比 (28)3、实验研究内容和方法 (29)实验方法过程及性能检测 (29)烧结矿 (29)3.1.2.落下实验 (30)3.1.3.转鼓实验 (31)3.1.4.还原实验 (31)3.1.5.滴落实验 (32)烧结矿生产和质量指标 (33)4、实验结果及分析 (34)4.1 烧结矿产量，强度，化学和矿物组成实验结果及其分析 (34)烧结料混合指标 (34)4.1.2.烧结矿的产量指标 (35)半焦、无烟煤粒度对烧结矿强度的影响 (37)烧结矿的化学成分和转鼓强度 (38)4.2 烧结矿冶金性能 (40)烧结矿的还原性能与还原粉化性能 (40)烧结矿的软化熔滴性能 (42)5、结论 (43)6、参考文献 (44)1综述烧结生产概况国内烧结生产现状自上世纪70年代以来，我国铁矿粉造块工业取得了很大的成就。
基于T-S模型的非线性系统的模糊控制
基于T-S模型的非线性系统的模糊控制基于T-S模型的非线性系统的模糊控制摘要：模糊控制是一种基于模糊逻辑原理的控制方法，可以应用于非线性系统控制中。
本文将介绍基于T-S模型的非线性系统的模糊控制方法。
首先，引入了模糊集合理论和模糊逻辑原理的基本概念。
然后，介绍了T-S模型的基本原理和建模方法。
接着，详细介绍了基于T-S模型的非线性系统的模糊控制方法，包括模糊集合的构建、模糊规则的设计、模糊规则的推理和模糊控制器的设计。
最后，通过一个示例，验证了基于T-S模型的非线性系统的模糊控制方法的有效性。
一、引言随着科学技术的不断进步，非线性系统的研究成为了热点领域。
而控制非线性系统是一个具有挑战性的任务，传统的线性控制方法在处理非线性系统时存在一些困难。
模糊控制作为一种适用于非线性系统的控制方法，具有很好的鲁棒性和适应性。
其中，基于T-S模型的非线性系统的模糊控制是一种常用的方法。
二、模糊集合与模糊逻辑2.1 模糊集合理论的基本概念模糊集合理论是模糊逻辑的基础，模糊集合是对现实世界中的不确定性问题进行建模的一种方法。
模糊集合由模糊集合函数和隶属函数共同定义。
模糊集合函数描述了一个模糊集合的隶属度，隶属度反映了一个元素属于该模糊集合的程度。
2.2 模糊逻辑的基本原理模糊逻辑是一种基于模糊集合理论的推理方法，它可以通过模糊规则的推理来实现控制。
模糊逻辑的核心思想是使用一系列模糊规则来描述输入和输出之间的关系。
模糊规则由两个部分组成，即条件部分和结论部分。
模糊控制器利用模糊规则的推理来输出控制信号。
三、T-S模型的基本原理和建模方法3.1 T-S模型的基本原理T-S模型是一种基于模糊逻辑原理的非线性系统建模方法。
T-S模型基于非线性系统的模糊化和线性化来描述非线性系统的动态特性。
它将非线性系统分解为一系列局部线性模型，并使用模糊规则来描述各个局部模型之间的切换关系。
3.2 T-S模型的建模方法T-S模型的建模方法主要包括两个步骤：模糊化和线性化。
《T-S模糊时滞系统的稳定性分析及H_∞滤波》范文
《T-S模糊时滞系统的稳定性分析及H_∞滤波》篇一T-S模糊时滞系统的稳定性分析及H∞滤波应用一、引言随着现代控制理论的发展，T-S模糊时滞系统在复杂系统建模和控制中得到了广泛应用。
然而，由于系统中存在的时滞现象和不确定性，其稳定性分析和控制问题变得尤为复杂。
本文旨在探讨T-S模糊时滞系统的稳定性分析方法，并研究H∞滤波在系统中的应用。
二、T-S模糊时滞系统概述T-S模糊时滞系统是一种基于T-S模糊模型的时滞系统，通过模糊逻辑描述系统中的不确定性和复杂性。
该系统在许多领域如航空航天、自动化制造等都有广泛的应用。
然而，由于系统中存在的时滞和不确定性，其稳定性和性能分析变得复杂。
三、T-S模糊时滞系统的稳定性分析为了分析T-S模糊时滞系统的稳定性，本文采用Lyapunov稳定性理论。
首先，构建适当的Lyapunov函数，通过求导和分析其性质，推导出系统稳定的充分条件。
此外，本文还考虑了系统中可能存在的不确定性因素，如参数变化、外部干扰等，通过引入鲁棒控制方法，提高系统的稳定性和鲁棒性。
四、H∞滤波在T-S模糊时滞系统中的应用H∞滤波是一种有效的信号处理和滤波方法，可以抑制系统中的噪声和干扰。
在T-S模糊时滞系统中，H∞滤波可以用于估计系统的状态和输出，提高系统的性能和鲁棒性。
本文研究了H∞滤波在T-S模糊时滞系统中的应用，通过设计合适的滤波器，实现系统的状态估计和噪声抑制。
同时，本文还探讨了H∞滤波与控制器设计的结合，以提高系统的整体性能。
五、实验与结果分析为了验证本文提出的T-S模糊时滞系统稳定性分析及H∞滤波应用的有效性，我们进行了实验研究。
通过模拟不同场景下的T-S模糊时滞系统，分析系统的稳定性和性能。
实验结果表明，本文提出的稳定性分析方法和H∞滤波应用可以有效地提高T-S 模糊时滞系统的稳定性和性能。
同时，我们还对实验结果进行了详细的分析和讨论，为进一步的研究和应用提供了参考。
六、结论与展望本文研究了T-S模糊时滞系统的稳定性分析及H∞滤波的应用。
烧结球团论文五篇
烧结球团论文五篇第一篇：烧结球团论文烧结工艺在环保以及提高烧结矿品味的讨论摘要：随着现在钢铁业的快速发展，我国的烧结球工艺也得到了长足的进步，而我们也不应当忽略在环境保护方面的问题。
面对着越来越严峻的资源问题，如何提高烧结工艺的效率也是一个不容忽视的问题。
关键词：烧结设备环保安钢精矿粉矿进入新世纪以来，随着钢铁工业的快速发展，我国烧结球团行业也随之快速发展，无论是在烧结球团产量、质量，还是在工艺和技术装备方面都取得了长足的进步，自动化水平也大大提高。
烧结技术自20世纪60年代起得到了迅速的发展，主要的表现在以下几个方面：烧结设备向大型化发展，目前已有600m的烧结机。
烧结机得大型化的技术经济效益明显。
当以100m烧结单位面积基建费用为1计算，则有150m、200m、300m烧结机，分别为0.9、0.8、0.75。
当烧结面积增大时，劳动生产率也会提高，而烧结矿的成本也随之降低。
烧结设备的大型化后，生产过程的自动化程度也越来越高。
目前先进的烧结生产从烧结配料、返矿和燃料用量、混合料水份、料槽厚度、点火温度、台车温度，一直到烧结终点及冷却温度等，都实现了自动控制。
个人认为在烧结工艺设备的方面环保高效将是主旋律。
22222最近十年期间，许多的钢铁厂迁出市区走向郊区，这是与我国的环保的方向相向的。
众所周知烧结也是污染大户，如何能更好的使其与环境共存就是一个主要的话题。
重工业与蓝天碧水不是鱼与熊掌不可兼得。
例如我们可以在烧结工艺中安置静电除尘器，可以大大的提高除尘的效果，除尘效率可达到96%以上。
减少风机的噪音也会是一个新的突破点。
另外也要控制单位有害物质的排放量，以减少有害的物质排入环境中，而对于尾矿的处理则要用例如生物或者化学方法来处理，比如假如嗜金属累的细菌微生物来降解或回收废矿中的重金属，也可根据尾矿中的化学物质的性质加入与之相关的中和剂。
而且烧结高效的方面则主要集中在如何提高烧结矿品味方面。
虽然这是个老生长谈的问题吧下面以安阳钢铁厂为例。
烧结技术毕业论文
烧结技术毕业论文烧结技术是一种重要的制造工艺，可以用来制造多种材料和产品，尤其在金属、陶瓷、电子等领域有着广泛应用。
本文以烧结技术为主题，介绍了烧结技术的原理、特点、应用及未来发展方向等方面的内容。
一、烧结技术的原理烧结技术是一种将粉末材料通过高温加热并压制成形的制造工艺。
其原理是将粉末材料经过混合后，通过模具压制成形，然后在高温条件下进行烧结处理。
在烧结过程中，由于温度的升高，粉末材料颗粒之间的原子间能发生扩散、融合，最终相互结合成为致密的块状材料。
因此，烧结技术最大的特点是可以制备高致密度的材料，具有优异的物理、力学性能。
二、烧结技术的特点1. 可以制备高致密度的材料。
由于粉末材料在烧结过程中得到了充分的热处理，因此可以得到高致密度、均匀性好的材料。
2. 可以制备复杂的形状。
烧结技术可以通过模具的加工制作出复杂的形状和结构，可以满足复杂产品的需要。
3. 可以控制材料的结构和性能。
通过在烧结过程中调整热处理条件，可以得到具有不同结构和性能的材料。
4. 高效、节能。
烧结过程中，由于热源和原料之间的接触面积大，热量传递效率高，因此可以节约能源，提高制造效率。
三、烧结技术的应用烧结技术在金属和陶瓷材料的制造、电子材料和器件制造、粉末冶金等领域都有广泛应用。
1. 金属材料的制造。
以钢铁为例，高温烧结可以使铁的纤维结构变得更加均匀，提高强度和硬度，同时能够使铁的化学性质变得更加稳定。
2. 陶瓷材料的制造。
陶瓷材料中的高温烧结技术，使得陶瓷材料得到致密的结构，提高了其强度、硬度和防折性，同时使得陶瓷具有耐高温、抗腐蚀的能力。
3. 电子材料和器件制造。
烧结技术在电子材料的制造和器件制造中也有广泛应用。
通过烧结制造的电子材料具有更好的导电性和电化学性能，能够广泛应用于各种电子器件和电化学应用领域。
4. 粉末冶金。
烧结技术也是粉末冶金技术的关键步骤之一，其烧结后的材料具有均匀的结构和优异的物理和化学属性。
四、烧结技术的未来发展方向对于烧结技术的研究与开发，相关专家和学者提出了一些方向的建议。
基于T-S模型的烧结终点广义预测自适应控制
基于T-S模型的烧结终点广义预测自适应控制王宏文;李耀婷;荆锴;徐津娜【摘要】针对铁矿石的烧结过程具有时滞、非线性、不确定等特性,在研究了烧结工艺和烧结终点子系统的部分参数选型的基础上提出一种基于T- S(Takagi Sugeno)模糊模型的烧结终点的预测控制方法.首先,根据烧结终点和台车速度之间的动态非线性化关系,建立烧结终点的T-S模糊模型；然后,在此基础上进行广义预测控制器的设计；最后加入了模糊补偿控制,以实现对烧结终点的自适应控制.利用某烧结厂产生的历史数据对该方法进行仿真实验,结果表明该方法具有较高的辨识精度,超调量小,控制时间短,方法有效.%For iron ore sintering process with time delay.nonlinearity,uncertainty and other characteristics, BTP generalized predictive adaptive control based on T - S fuzzy model was proposed based on studying the sintering and BTP subsystem selection of some parameters. First,according to dynamic nonlinear relationship of BTP and the trolley speed establishmented the T-S fuzzy model ofBTP;then,designed the generalized pre-dictive controller (finally, added the fuzzy compensation control to achieve adaptive control of BTP. The histori-cal data of a sintering plant is used to simulate thismethod,simulation results show that this method with high recognition accuracy,small overshoot,control time is short,this method is effective.【期刊名称】《电气传动》【年(卷),期】2012(042)004【总页数】6页(P33-38)【关键词】烧结终点;Takagi Sugeno模糊模型;广义预测控制;模糊补偿【作者】王宏文;李耀婷;荆锴;徐津娜【作者单位】河北工业大学控制科学与工程学院,天津300130;河北工业大学控制科学与工程学院,天津300130;河北工业大学控制科学与工程学院,天津300130;河北工业大学控制科学与工程学院,天津300130【正文语种】中文【中图分类】TP2731 引言烧结过程是高炉炼铁的重要环节，其产品烧结矿是高炉炼铁的主要原料。
T-S型模糊控制器在热风炉燃烧过程的应用
T-S型模糊控制器在热风炉燃烧过程的应用谭玉倩【摘要】针对热风炉燃烧过程的复杂性、参数不确定性和非线性,特别是山钢股份莱芜分公司煤气压力波动频繁,结合现场操作人员经验,采用T-S型模糊控制器根据煤气压力和拱顶温度的变化对煤气阀门做出相应的调整,应用结果表明.该模型的应用实现了燃烧过程的优化控制,节约能源,易于实现.【期刊名称】《冶金动力》【年(卷),期】2019(000)002【总页数】4页(P72-75)【关键词】热风炉;燃烧过程;煤气压力;拱顶温度;T-S型模糊控制器【作者】谭玉倩【作者单位】山信软件莱芜自动化分公司,山东莱芜 271104【正文语种】中文【中图分类】TF578前言目前，国内钢铁企业热风炉烧炉过程大部分由人工手动调节，操作人员根据热风炉的拱顶温度，通过调节煤气和空气调节阀开度，来增减煤气及空气的流量大小，判定给出热风炉烧炉的空燃比，逐步寻找合理的空燃比[1]。
热风炉自动燃烧系统应用专家推理和模糊控制等技术，实现烧炉状态判定和控制策略选择，通过空燃比寻优和煤气流量控制，保证烧炉过程处于最佳配比状态，提高送风温度，降低煤气消耗。
1 工艺简介热风炉是燃烧→闷炉→送风→闷炉→燃烧的重复过程，在燃烧期间蓄热室格子砖吸收热量，送风期间将热量传递给冷空气，加热后的冷空气送入高炉。
热风炉的燃烧可以分为：快速加热期和蓄热期，如图1所示。
2 系统结构设计快速加热期根据人工操作得出不同初始温度和烧炉时间下，煤气、空气调节阀开度设定规则表。
热风炉烧炉过程中最佳燃烧带的取值范围随着煤气热值和其他参数的变化而变化，为了实现热风炉燃烧的优化控制，需要及时根据系统运行状态确定最佳燃烧带，整个系统包括下列模块：专家协调控制器，空燃比模糊控制器、流量给定计算模块和流量调节阀前馈协调器。
其中空燃比模糊控制器完成对空燃比的寻优，即优化设定。
专家协调控制器通过拱顶温度以及废气温度检测值和设定值识别燃烧状态，之后选择对应的控制系统。
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基于T-S模糊模型的炼铁烧结过程建模毕业论文目录第一章课题描述 (1)1.1炼铁烧结介绍 (1)1.2 T-S模糊模型介绍： (2)1.3 T-S模糊模型的特点： (4)1.4 本论文的大致工作： (5)第二章基础知识 (6)2.1模糊集合的基本概念 (6)2.2模糊集合的基本运算： (8)2.3模糊C均值聚类（FCM）算法 (9)2.4最小二乘法 (10)2.5 逐步回归方法： (11)第三章炼铁烧结的工艺流程 (15)3.1原料的准备： (16)3.2配料与混合： (16)3.3烧结生产： (17)3.4烧结过程中用到的化学反应： (19)第四章运用T-S模糊模型对炼铁烧结过程进行建模 (21)4.1 从各类公式中总结整个构建模型的过程 (21)4.2 利用T-S模糊模型对炼铁烧结数据进行仿真 (22)4.2.1 确定T-S模糊模型的后件结构 (24)4.2.2确定T-S模糊模型的前件参数与结构 (24)4.2.3 确定模糊模型的后件参数 (24)4.3 利用MATLAB对模型进行仿真 (24)第五章结论 (27)致谢 (29)第一章课题描述1.1炼铁烧结介绍炼铁烧结的过程其实就是使用粉末状和细砂状的含铁材料经过化学反应和人工冶制，生产出具有十分不错的冶铁性能的精铁矿，是高炉炼铁前不可缺少的步骤之一。
在炼铁烧结中，减少高炉的燃料热损耗是所有炼铁厂的首要任务，但是想要全面提高人造烧结矿的质量还要加强常温的强度，所以要达到这个目的，就要提高烧炉原材料的还原性，还要加强焦炭以及煤粉的利用率，并降低燃耗。
炼铁厂一般先要将加工的铁矿粉和自然界的精矿石进行打磨和筛选，按照规定来使用颗粒半径小于8mm的铁矿粉，同时颗粒半径小于8mm的返矿粉可冶铁厂生产出来的废料，例如硫酸渣，高炉炉尘，轧钢皮等按照规定比例延迟后，再调整高炉的热量多少和酸碱度的大小和熔剂，例如：石灰石、生石灰、消石灰，将所有的准备工作做好之后再将高炉点火。
因为燃料进行化学时放出的大量热量，燃料层生产出许多的液相，可以有助于把没有融化的精铁粉变成块状铁矿石，综上所述就是烧结矿。
可以看出，炼铁烧结的工艺是将铁粉造块的过程，主要依赖的是热量的多少和盐碱度的大小和原料的比例。
从前钢铁厂只是直接用自然中的铁矿石拿来冶铁，由于工业革命使得钢铁产业迅猛发展，同时市场对钢铁的需求也日益增长，多以人们开始逐渐开发贫矿石和含有许多金属的复合矿，通过许多方法处理过后得到精铁矿，然后将半径小于8mm的精矿粉烧结造块再开始炼铁。
从第一步的炼铁烧结来讲，它属于一种人工生产精矿石的生产手段，人们依赖于这种方法使得地球上许多的贫矿石可以通过烧结手段变成精铁矿来满足高需求的高炉冶铁和人们对优质精矿石的需求，同时也是大自然中的资源得到充分利用，也是的高炉炼铁工艺得到了充分的发展。
从材料的利用来讲，在高炉炼铁的过程中生产出来的富矿粉、高炉炉尘、转炉炉尘、轧钢皮、铁屑、硫酸渣等其他钢铁及化工工业的若干废料也得到了充分的利用，变成了冶铁工程中能够满足人们需求的优质人造精矿石，也做到了变废为宝。
再从工厂的可持续发展角度来讲，高炉使用烧结过的精铁矿可以帮助钢铁高产，能量损耗最低，设备使用更持久。
因为与自然中的天然矿石来比，烧结过后的矿石的化学成分稳定、颗粒度均匀、还原性较高、冶铁性能好，所有的条件都可以保证高炉炼铁的稳定运行，其中烧结矿通过加入一定比例的熔剂，获得了自熔性和熔剂性，从而减少了石灰石等燃料，使得高炉温度降低，生产指标得到改善。
最后从环保的角度来讲，炼铁烧结可以帮助减少高炉炼铁过程中生产的硫元素和氟元素等有害物质，同时省略了高炉炼铁的脱硫过程也提高了生铁的质量。
1.2 T-S模糊模型介绍：为控制对象建立模型是控制的前提和基础，同样也是对系统进行分析、设计、预测、控制和决策的基本前提，但是在实际运用中有许多的情况无法了解被控制的对象的数学模型，尤其是在系统正常工作的过程中数学模型的参数无时无刻不在发生变化，所以传统的控制技术很难解决问题，其中许多都是无法做到的数学模型，还有就是一个含有许多高阶的非线性方程组，所以要做到精确控制并且要做到动态控制，找到一个精确的数学模型就变得尤为重要。
在这样困难的背景下，数字计算机起到了很大的作用，作为离线科学计算，同样也作为在线检测控制在系统控制工作中都被广泛开发和使用，数字计算机可以给系统辨识提供离线的计算与实时计算并且有准确和高效的特点。
实际问题的需要和科学技术的成熟，使得人们从基本上开发系统辨识的方法，在现实工作中为系统控制开发应用条件。
系统控制被开发和研究了几十年后，系统辨识的确定过程已经变成了系统研究中不可缺少的学科之一。
系统辨识的整个过程包括了传统控制理论的深度和广泛性，在实际当中的指导意义也是十分重要，正因如此，使得系统辨识的理论发展十分迅速。
对于整个系统来说，模型其实就是参数和信息相互作用的抽象描述形式，但是模型与系统不是完全相同的，模型仅仅是系统的部分特性的逼近描述，这是模型具有的近似性，它只是表现特定系统的工作规律，是一种以偏概全的近似描述方法。
不同形式的模型差距很大，例如物理模型和数学模型，在数学模型中有含有参数模型和非参数模型。
其中非参数模型就是表现实际系统在运行过程中直接表达的响应曲线的模型；而参数模型是用微分方程组表达的参数方程。
无论是哪一种方式都是为了实现系统仿真和系统预测还有设计、控制等方面的需要。
在建立数学模型中有两大基本方法，一种是测试法，它是直接利用系统输入和输出的新号来推测整个被控对象的数学模型。
其实系统辨识就是根据系统的部分特征来测出输入和输出的相互作用关系描述的问题。
另一种是机理分析法，这种方式首先要确定系统本身属于哪种机理（例如经济机理，社会机理，物理机理，化学规律），再根据已有的规律确立系统模型，这种方式要求对系统工艺和规律研究特别熟悉，其中包括数据、定理、规律的准确研究。
从系统辨识的角度来说，机理分析法更加具有实用性，由于人们对非线性多变的系统的结构和调整其运作的机理没有一定的了解，所以从理论分析的角复杂系统度构造出数学模型是十分困难的，所以系统辨识可以帮助解决上不明确机理的系统建模。
系统辨识与机理建模它们之间的不同点取决于在建模过程中的知识源，其中，机理建模运用的是对物理公式的分析与改善，但是系统辨识大部分是分析数据。
T-S模糊模型的组成：Ri：If x1 is Ai1 and x2 is Ai2 and…and xr is AirThen yi=pi0+pi1x1+pi2x2+…+ pirxr结构中的R的含义是模型中的第i条模糊规则，x表示系统的i个输入变量，其实就是我们所说的前件变量，A表示的是i个前件变量中每一个变量相对应的隶属函数，有被称之为前提参数；其中P表示后件参数。
前件中If-then的形式虽然是模糊表述，但后件中采用的逻辑规则却是严密的精确量，换句话来讲，后件表述的是系统精确输入量的线性函数，综上所述就是T-S模糊模型的基本组成，次种模型的语言规则是辨识方法的基础，通过专有的辨识方式来确定模糊系统的输入量和输出量，对系统进行辨识后得到了输入输出的控制规则基，将控制规则基组合后便是建立的模糊模型。
在建立模糊系统的过程中，先要将输入量和输出量按照对应的模糊规则配对，但是输入和输出的数目很大的时候，这个系统就不是有实际性的系统。
所以面对样本的数量十分庞大的问题时，需要一个特殊的方法来解决。
其中用到的方式就是聚类技术，它是可以把输入量和输出量的数据分组，让每一个组的数据对应一个模糊规则，通过T-S模糊模型的系统辨识，得出数目不多的输入量和输出量的非线性关系的规则，用这样的方式已经取得较高的成果。
在T-S模糊模型的建模过程中，规则的确定和生成是建模的困难过程，一般情况模糊规则很难定出，其实T-S模糊模型的建模十分依赖聚类的算法优化参数，从中得出模糊规则，通过不断改善的学习方法提高模糊规则的精确度，从而提高模糊控制的性能，可以看出模糊辨识在模糊模型建模中起到了决定性的因素。
若要对非线性复杂系统进行辨识通常用到两种方法：第一种方法是根据需要控制系统的已知信息，通过近似的方式来选择非线性模型，其局限性是明显的缺陷；第二种方法是直接用线性模型近似表达非线性模型，当然这种方式有严重的系统误差。
模糊模型的本质其实是一种非线性模型，通过模糊集的特点善于表达具有动态特性的系统，并且运用模糊模型这样的万能逼近器，可以到达任何非线性时变系统的任何精度，所以模糊模型淘汰了传统对非线性系统的建模方式。
虽然模糊模型看似粗糙，但能对复杂的非线性系统个日出定量的围描述。
模糊辨识其实就是寻找模糊规则的过程，其目的是获取和展开模糊控制规则的。
大致可以分为四种方式：（1）自主学习（2）为被控对象建模（3）参考专家的经验和知识（4）为操作者的控制行为建模1.3 T-S模糊模型的特点：T-S模糊模型的优点其实有很多，规则前件其实就是模糊变量的输入值，而我们所说的规则后件其实就是表示输入量和输出量之间关系的线性函数，它首先将整个系统的控制过程分段，这是模糊聚类的过程，再将每一段的模糊规则用线性关系表示，最后再使用隶属函数把每一段线性函数连接起来，变成了全局非线性函数。
在此过程中局部线性化函数得到了充分的利用，因为此类模式能够解决模糊模型中遇到的高阶问题，同时又有结构简单，近似性好的优点，这是在解决系统中的非线性关系中被广泛应用的方法。
由于最终建立的模糊模型结果是用线性函数所描述的，所以系统方便于使用古典的控制理论对整个系统进行分析。
虽然这种T-S模糊模型建模被人们广泛的开发和利用，但是建模过程依然是一个繁琐的过程，因为其中模糊辨识和参数运算的步骤计算量庞大和复杂，所以要精确进行。
在T-S模糊模型中同样也有缺陷，尤其在结构辨识方面。
在建立T-S 模糊模型中两个重要的步骤就是模型的结构辨识和模型的参数辨识，其中结构辨识又是由结论结构辨识和前提结构辨识组成，就是我们所说的结构中的前件和后件，同样，参数地辨识又是由前提参数和结论参数的辨识构成。
我们在进行建模时，要注意结论结构的辨识对最终建模结构的影响度最大，其次是前提结构辨识，影响最小的是参数辨识，所以我们的首要任务是对输入变量进行过滤，得到最合适的输入输出量的分组，然后对数据进行模糊聚类，由此可以得到模糊模型的前件结构与应用的参数值，最后的方法就是运用著名的最小二乘法来对模糊模型中的后件参数进行辨识。
若要解决前件结构辨识问题，基于目标函数的模糊C均值聚类算法（简称FCM聚类算法）是最好的选择，因为此方法具有无需拥有先检测数据量集合的经验，直接通过计算就能够得出可供系统参考的模糊集合。
若要完成后件结构的辨识，就可以使用我们所说的逐步回归法，使用时，首先要找到对输出量影响最大的输入量，再在此基础上对结果运用聚类方法，这样做的优点就是使模糊模型的后件结构更加简单，又使在模糊聚类过程中的计算量大大减少。