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基于混合算法下RBF神经网络的执行机构非线性特性在线辨识与补偿
被引量：
3
1
作者
刘鑫屏
陈艺文
董子健
《动力工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第5期792-801,共10页
针对控制系统中执行机构非线性特性在线辨识及补偿问题,研究了一种基于变步长核最小均方(SVSKLMS)和遗传算法结合的混合径向基(VHRBF)神经网络。利用径向基(RBF)神经网络不依赖于精确的数学模型即可得到被控对象信息的特点,建立了控制...
针对控制系统中执行机构非线性特性在线辨识及补偿问题,研究了一种基于变步长核最小均方(SVSKLMS)和遗传算法结合的混合径向基(VHRBF)神经网络。利用径向基(RBF)神经网络不依赖于精确的数学模型即可得到被控对象信息的特点,建立了控制系统执行机构的非线性特性模型;为解决传统RBF神经网络辨识性能差的问题,使用遗传算法(GA)对神经网络的中心向量和方差进行优化,利用SVSKLMS算法对RBF神经网络模型中的权重进行优化,进而得到最佳的RBF神经网络。基于VHRBF神经网络及其逆模型补偿器对执行机构非线性特性进行在线辨识及补偿。仿真结果表明:与其他算法训练下的RBF神经网络相比,所提出的VHRBF神经网络能够精确辨识并补偿执行机构的非线性特性,并且具有更快的收敛速度、更优的收敛性能。
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关键词
RBF神经网络
在线辨识与补偿
执行机构
非线性特性
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职称材料
题名
基于混合算法下RBF神经网络的执行机构非线性特性在线辨识与补偿
被引量：
3
1
作者
刘鑫屏
陈艺文
董子健
机构
华北电力大学控制与计算机工程学院
出处
《动力工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第5期792-801,共10页
基金
国家重点研发计划资助项目(2017YFB0902100)
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2021MS090)。
文摘
针对控制系统中执行机构非线性特性在线辨识及补偿问题,研究了一种基于变步长核最小均方(SVSKLMS)和遗传算法结合的混合径向基(VHRBF)神经网络。利用径向基(RBF)神经网络不依赖于精确的数学模型即可得到被控对象信息的特点,建立了控制系统执行机构的非线性特性模型;为解决传统RBF神经网络辨识性能差的问题,使用遗传算法(GA)对神经网络的中心向量和方差进行优化,利用SVSKLMS算法对RBF神经网络模型中的权重进行优化,进而得到最佳的RBF神经网络。基于VHRBF神经网络及其逆模型补偿器对执行机构非线性特性进行在线辨识及补偿。仿真结果表明:与其他算法训练下的RBF神经网络相比,所提出的VHRBF神经网络能够精确辨识并补偿执行机构的非线性特性,并且具有更快的收敛速度、更优的收敛性能。
关键词
RBF神经网络
在线辨识与补偿
执行机构
非线性特性
Keywords
radial basis function neural network
online identification and compensation
actuator
nonlinear characteristics
分类号
TP273.5 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于混合算法下RBF神经网络的执行机构非线性特性在线辨识与补偿
刘鑫屏
陈艺文
董子健
《动力工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024
3
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