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作者：王印松1,2,3;王智麒1
单位：1.华北电力大学自动化系;2.保定市综合能源系统状态检测与优化调控重点实验室;3.河北省发电过程仿真与优化控制技术创新中心
摘要：为提高对流量调节阀建模的实时性和预测性，该文采用信息熵模型融合的方法建立一种数字孪生模型。首先，从动力学、流体力学等数学角度建立调节阀对象的机理模型；然后采用改进的K均值算法和多级相似度识别策略进行数据挖掘，再用极限学习机建立数据驱动模型；接下来根据实时输入数据，计算每一种模型所在窗格内的相对误差序列信息熵，并由此计算待融合模型的权重系数，实现模型的在线融合；最后，通过相似度阈值判断，保证模型结果的可靠性。将该方法通过DAMADICS仿真平台应用于气动调节阀进行验证，流量和阀门开度预测结果 MAPE分别为0.304 9%、3.416 2%,RMSE分别为0.323 075 m3/h、0.026 437 m，结果表明：模型满足不同工况条件下的精确性和鲁棒性要求。
关键词：调节阀;数字孪生;模型融合;DAMADICS平台
