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化工自动化及仪表
第43卷
基于改进的模糊C一均值聚类算法的
接线箱分配设计与应用
刘迪成王建王歙吴
(中国海诚工程科技股份有限公司,上海200031
摘要为了解决工程设计中
接线箱分配最优化的问题,通过分析和比较各种聚类方法,对被糊C-均
值聚类算法进行改进和参数设置,通过初始化、迭代、解模糊及分裂等步骤,实现了接线箱的自动分配功
能。并设计了一种基于改进的模糊C-均値聚类算法的接线箱分配輔助軟件,可以根据不同要求自动
分配接线箱的功能,给出了软件流程,分析了实验结果,并在某设计院项目接线箱的实际布置中成功应
用
关键词模潮C-均值聚类接线箱自动分配模淛聚类软件流程
中图分类号TH862+.7文献标识码B
文章编号1000-3932(2016)09-0962-04
工程设计流程具有事情多、时间紧、任务重的紧度的在线检测,通过K均聚类算法预处理训
特点。其中,接线箱分配是工程设计中重要的一练样本,以平滑优化途径;俞树荣等结合模糊聚
环,需要考虑箱柜的位置、数量及电缆的总长度等类方法与人工神经网络技术,提高了压力容器安
问题,这不仅占用了工程师大量的时间,同时由于全评定的可靠性和水平。
所涉及的数据量巨大,即使有经验的工程师也很
在接线箱优化分配设计过程中,由于每个接
难做到线缆布置的最优化,而由于不同的配线方线箱中端子排的数量、每个端子排的端子数都有
案所产生的电缆变化量往往能达到10%~20%,设定的最大值,因此属于每一类样本数固定,而分
这不仅直接影响到工程造价,而且效率低、浪费严类数不确定的动态模糊聚类。然而,由于阈值无
重。因此,解决接线箱的优化分配设计问题具有法确定,无法简单地基于模糊等价矩阵按要求做
重要的实际意义。
到有效的分类。模糊C-均值(FCM)聚类是最为
聚类,就是把具有相似性质的事物区分开来经典的分类数给定的聚类算法,,但也有着很
加以分类。聚类分析就是用数学方法研究和处理大的局限性,如聚类数、聚类初始中心和加权指数
给定对象的分类。模糊聚类建立了样本对类别的的选择都极大地影响着聚类效果9,0?。笔者针对
不确定性描述,能够有效地对类与类之间交叉的工程设计中接线箱优化分配的实际问趣,提出
数据集进行聚类,能够更客观地反映现实世界,因种基于改进的模糊C一均值聚类的接线箱最优分
而成为聚类分析研究的主流。模糊聚类算法作为配模型。改进了文献[7,8]中的模糊C一均值聚
应用最广泛的聚类算法之一,貝有简单、收敛速度类算法,同时进行参数设置,将分配问题转换为目
快及能够处理大规模数据等优点,因此,该算法不标函数的优化题,给出了求解算法,还给出了基
仅被有效地应用于数据挖掘、模式识判及决策支于改进模糊C一均偵聚类算法的接线箱分配辅助
持等领域?,在工程设计领域也有着广泛的应软件流程的设计方案,并分析了实验结果。
用。如耿志强和朱群雄将C- means聚类应用于
FCM聚类算法
乙烯裂解炉的生产过程优化中,通过引入 Mercer
FCM将n个向量分成c个模糊组,定义每
条件的核函数,克服模糊C一均聚类在各分量个类有一个聚类中心,再根据向量与聚类中心的
方差分布不均或交叉分布情况下存在的错分现距离,形成隶属度的模糊数据集,其和总等于1,
象;刘远红等利用k- neans聚类算法识别原油
油水界面与り爵和韩九强将动态聚类用于纸张の收稿日期:206(修改
第9期
刘迪成等.基于改进的模糊C-均值聚类算法的接线箱分配设计与应用
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即
成为一个局部最小的函数,导致结果不稳
(1)定2。通过密度法选择初始聚类中心,首先计
构造日标函数J
算每个样本的密度(即以该样本为中心的一个球
形区域内样本点的个数),选取密度最大的样本
-∑A,(∑z-1)
(2
作为第1个初始聚类中心;然后在离开第1个初
利用拉格朗日乘数法,得出最佳模糊隶属度始聚类中心的球形区域外,选择密度第2大的点
矩阵和对应的聚类中心c2的计算式如下
作为第2个聚类中心,这样就避免了聚类中心过
(3
分集中的现象。依此类推,选出所有的初始聚类
中心
3系统实现
(4)3.1系统结构
基于改进的模糊C一均值聚类算法的接线箱
FCM算法是一个简单的送代过程,其步骤如下:分配系统的软件流程(图1)分为两个步骤:首先
a.初始化聚类中心;
通过模糊C-均值算法将测量点聚类成端子排
b.根据式(3)计算模糊隶属度矩阵;
然后通过同样的算法将端子排聚类成接线箱。
C.根据式(4)计算新的聚类中心;
d.计算口标函数(式(2)),若小于某确定
读取布置图測点数
阈值或相对上次口标函数改变量小于某个阈值,
通过密度法选样初始类中心
则算法停止,否则返回步骤b
2FCM聚类算法的参数设置与算法改进
确认聚类数c、柔性参数m和
终止误差8.初始化隶属度阵
影响FCM聚类算法的重要参数有两个,在进
行接线箱分配耐,二者的设置方法具体如下
「更新聚类中心
a.对于加权模糊指数m的设置, Bezdek给
更新隶属度
出的经验范围是1≤m≤5;此后又得到m=2时
计算价值函数判断相对上次价值函数
FCM算法的物理解释,认为m=2最合适"。
的该变量是小于國们e2
b.对于分类数c,由总样本个数与每个聚类
点最大值相除进行估算,即将初始目标设定为尽
去模糊化分裂算法.
输出结果
量使用最少的接线箱个数。
在FCM聚类算法迭代结東后,每个聚类中的
样本个数不一定满足小于最大值的要求。对此
图1基于改进的模糊C一均值聚类算法的
可以通过两种方法予以解决:第1种是对每一个
接线箱分配系筑程序流程
聚类点进行解模糊运算时,当一个聚类点数量已
满后,将其他本属于该聚类点的样本放入下一个3.2软件实现
最近的聚类点(即一个接线箱放满后,将放不下
基于改进的模糊C一均值聚类算法的接线箱
的测量点分配至下一个最近的接线箱):第2种方分配系统软件采用VBA语言编写,适用于Win
法是解模糊后,对聚类进行分製处理,将超过最大dows平台。在实际应用中,该软件在 AUTOCAD下
值的聚类分成多个。显然,第1种方法可以得到运行,采用Aces作为数据库进行数据处理。工
更少的聚类点数量(即接线箱数量),第2种方法程师在对话框输入对现场接线箱的要求,该软件
可以得到更小的价值函数值(即电缆总长度)
将根据要求读取布置图中的测量点信息,写入
在实际工程中,权衡接线箱和电缆的成本后,再决Aces数据库;然后通过改进的FCM算法得出接
定所使用的方法。
线箱的数量、分配和布置。
对于初始聚类中心的选取,由于该算法对初
先由工程师输入设计需求:模拟量输入
始点的依赖矢放婚果初始分类选择不当将会收敛。(AD、输出(AO)信号是否可在同一个端子排中