基于改进RBF神经网络和扰动前馈的PMSM双自适应滑模控制

1

作者 陈德海 龚浩 +1 位作者 李志军 曾庆宇 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第25期10709-10718,共10页

为优化永磁同步电机(permanent magnet synchronous motor,PMSM)经典滑模控制器的抗干扰能力和启动性能,设计了一种基于径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络优化双自适应滑模控制算法。通过梯度下降法实时优化RBF神经网络的... 为优化永磁同步电机(permanent magnet synchronous motor,PMSM)经典滑模控制器的抗干扰能力和启动性能,设计了一种基于径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络优化双自适应滑模控制算法。通过梯度下降法实时优化RBF神经网络的权值,动态控制滑模中自适应趋近律的二重自适应函数;结合高阶滑膜面提高新型趋近函数的收敛速度。改进自适应学习率优化算法,动态调整学习速率,进一步改善电机控制精度、响应速度和抗干扰能力,并采用滑模扰动观测器将外界扰动及时前馈至控制器。在MATLAB/Simulink上搭建模型,并与PI、SMC、NeSMC、RBNSMC、RBNSMC+SMOD控制进行对比试验。实验结果表明,该控制算法的跟踪性能更好,能够有效增强系统的抗扰动能力,并且启动性能具有明显改善。 展开更多

关键词 永磁同步电机 径向基神经网络 滑模控制器 自适应趋近律 改进自适应学习率 扰动观测器

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基于改进粒子群-径向基神经网络模型的短期电力负荷预测 被引量：26

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作者 师彪 李郁侠 +3 位作者 于新花 闫旺 何常胜 孟欣 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2009年第17期180-184,共5页

为了准确、快速、高效地预测电网短期负荷,提出了改进的粒子群–径向基神经网络算法。用改进的粒子群算法训练径向基神经网络,实现了径向基函数神经网络的参数优化。建立了短期电力负荷预测模型,综合考虑气象、天气、日期类型等影响负... 为了准确、快速、高效地预测电网短期负荷,提出了改进的粒子群–径向基神经网络算法。用改进的粒子群算法训练径向基神经网络,实现了径向基函数神经网络的参数优化。建立了短期电力负荷预测模型,综合考虑气象、天气、日期类型等影响负荷的因素进行短期负荷预测。算例结果表明,该算法优于径向基神经网络法和粒子群–径向基网络算法,克服了径向基网络和粒子群优化方法的缺点,改善了径向基神经网络的泛化能力,输出稳定,预测精度高,收敛速度快,平均百分比误差可控制在1.2%以内。 展开更多

关键词 负荷预测 改进粒子群-径向基神经网络模型 泛化能力 预测精度

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基于改进的径向基神经网络的道岔故障诊断 被引量：2

3

作者 谭丽 赵月月 +1 位作者 温润 温斐斐 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第6期2954-2961,共8页

为实现高速铁路道岔故障智能诊断,根据信号集中监测系统的道岔动作功率曲线,提出了卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)和改进的径向基神经网络(K-Means-Extreme Learning Machine-Radial Basis Function,KERBF)相结合的... 为实现高速铁路道岔故障智能诊断,根据信号集中监测系统的道岔动作功率曲线,提出了卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)和改进的径向基神经网络(K-Means-Extreme Learning Machine-Radial Basis Function,KERBF)相结合的道岔故障智能诊断模型。首先对故障曲线图片进行预处理,通过CNN特征提取器提取故障特征。为了在不降低准确度的同时提高训练速度,采用极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)改进径向基神经网络(Radial Basis Function neural network,RBF)网络中传统的梯度更新参数方法,针对ELM随机选择中心点可能导致模型在特征学习、抽象方面的表现大大减弱的问题,使用K-Means聚类得到极限学习径向基神经网络(ELM-RBF)隐含层各单元中心点,RBF输出权值通过最小化训练误差依据Moore-Penrose广义逆矩阵理论求出,以此建立CNN-KERBF道岔故障诊断模型。通过某铁路局现场数据验证模型,CNN-KERBF道岔故障诊断模型准确度为97.18%,对比其他模型,该模型在准确度与训练速度综合性方面有较明显的改善。 展开更多

关键词 安全工程 道岔故障诊断 卷积神经网络 改进的径向基神经网络(kerbf)

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基于改进径向基神经网络的滚动轴承故障诊断 被引量：4

4

作者 赵小惠 王凯峰 +1 位作者 胡胜 卫艳芳 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2023年第3期66-69,共4页

针对传统径向基神经网络故障模式识别时人为设置参数过大,精度不足等问题,提出了一种混沌云自适应鲸鱼算法优化径向基神经网络的滚动轴承故障诊断方法。考虑到鲸鱼算法易陷入局部最优问题,将混沌云模型与鲸鱼算法相结合,利用混沌理论的... 针对传统径向基神经网络故障模式识别时人为设置参数过大,精度不足等问题,提出了一种混沌云自适应鲸鱼算法优化径向基神经网络的滚动轴承故障诊断方法。考虑到鲸鱼算法易陷入局部最优问题,将混沌云模型与鲸鱼算法相结合,利用混沌理论的全局搜索能力,结合云模型的不确定性,可确保鲸鱼算法寻优过程中全局及局部搜索最优值,并通过4种测试函数验证了改进后的鲸鱼算法收敛性和寻优能力,以此来优化径向基神经网络隐含层权值等参数,仿真结果证明,优化后的径向基神经网络模式识别率分别比传统算法、支持向量机高出8%、12%,进一步证明了该方法的有效性。 展开更多

关键词 改进鲸鱼算法 混沌云自适应 径向基神经网络 故障诊断

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基于改进PSO和模糊RBF神经网络的退火炉温控制 被引量：12

5

作者 李界家 李晓峰 片锦香 《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第3期337-341,共5页

为提高对具有大滞后,强耦合的退火炉温度控制系统的控制精度,采用模糊径向基函数(RBF)神经网络控制炉温,并采用改进粒子群优化(PSO)算法进行优化。利用模糊推理过程与RBF神经网络所具有的函数等价性,统一系统函数。在利用改进PSO算法对... 为提高对具有大滞后,强耦合的退火炉温度控制系统的控制精度,采用模糊径向基函数(RBF)神经网络控制炉温,并采用改进粒子群优化(PSO)算法进行优化。利用模糊推理过程与RBF神经网络所具有的函数等价性,统一系统函数。在利用改进PSO算法对模糊RBF神经网络进行训练时,先利用改进PSO算法得到模糊RBF神经网络的初始权值和阀值,然后对其进行二次优化得到最终的权值和阀值。仿真结果表明:该文方法降低了超调量,缩短了响应时间,稳态误差很小,能够拟合参考模型的输出,控制效果明显优于常规PID控制。 展开更多

关键词 改进粒子群优化算法 模糊径向基函数神经网络 退火炉 温度控制 径向基函数 权值 阀值 超调量 响应时间 稳态误差

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带有神经网络干扰观测器的视线角约束制导 被引量：2

6

作者 何通 卢青 +1 位作者 周军 郭宗易 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第4期1372-1382,共11页

针对具有终端视线(line-of-sight, LOS)角约束的机动目标拦截问题,提出一种基于径向基函数(radial basis function, RBF)神经网络干扰观测器的LOS角约束制导方法。首先,考虑目标机动过程中加速度信息无法获取的情况,给出了一种基于RBF... 针对具有终端视线(line-of-sight, LOS)角约束的机动目标拦截问题,提出一种基于径向基函数(radial basis function, RBF)神经网络干扰观测器的LOS角约束制导方法。首先,考虑目标机动过程中加速度信息无法获取的情况,给出了一种基于RBF神经网络的干扰观测器,实现了对目标机动的高精度估计;其次,充分考虑终端角度约束,结合超螺旋算法思想,通过幂次项的引入设计了一种改进的滑模制导律,从而有效提升了有限过载情况下的制导精度;在此基础上,通过Lyapunov定理对算法的收敛性和稳定性分别进行了证明;最后,通过仿真验证对比了3种不同方法在4种拦截场景下的制导性能,同时针对所提方法进行了蒙特卡罗打靶仿真,仿真结果表明所给出的LOS角约束制导律对机动目标拦截精度高、鲁棒性强。 展开更多

关键词 改进滑模制导律 视线角约束 径向基函数神经网络 干扰观测器

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基于联合神经网络的传感器故障诊断与重构 被引量：1

7

作者 王让定 梁正峰 陈华辉 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2005年第2期230-234,共5页

针对可能发生的传感器故障,设计出了一种基于联合神经网络的传感器容错系统。提出了一种改进型的径向基函数神经网络,有较强的容错能力。算法包括1个主网络和n个分散网络的联合神经网络结构,各神经网络均基于改进型径向基函数算法,根据... 针对可能发生的传感器故障,设计出了一种基于联合神经网络的传感器容错系统。提出了一种改进型的径向基函数神经网络,有较强的容错能力。算法包括1个主网络和n个分散网络的联合神经网络结构,各神经网络均基于改进型径向基函数算法,根据一定的控制目标对系统中的传感器故障进行检测、识别和调节,达到了容错控制的目的。 展开更多

关键词 传感器故障检测 识别与调节 改进型径向基函数神经网络 联合神经网络

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改进递归最小二乘RBF神经网络溶解氧预测 被引量：9

8

作者 袁红春 潘金晶 《传感器与微系统》 CSCD 2016年第10期20-23,共4页

为提高溶解氧预测的准确性,将基于改进型递归最小二乘算法优化的径向基函数(RBF)神经网络方法应用于溶解氧预测。利用K均值聚类算法进行隐层单元中心选择;利用改进型递归最小二乘算法优化RBF神经网络隐含层到输出层的权值。仿真结果表明... 为提高溶解氧预测的准确性,将基于改进型递归最小二乘算法优化的径向基函数(RBF)神经网络方法应用于溶解氧预测。利用K均值聚类算法进行隐层单元中心选择;利用改进型递归最小二乘算法优化RBF神经网络隐含层到输出层的权值。仿真结果表明:该方法对溶解氧的预测具有较好的非线性拟合能力,预测精度优于RBF神经网络和递归最小二乘算法优化的RBF神经网络。 展开更多

关键词 溶解氧预测 改进型递归最小二乘算法 径向基函数神经网络 递归最小二乘算法

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基于MPSO-RBF神经网络的切向刚度研究

9

作者 杨红平 傅卫平 王伟 《西安理工大学学报》 CAS 北大核心 2012年第1期62-66,共5页

为了能更快速、准确地计算在多影响因素下的机械结合面切向刚度,采用改进的粒子群算法优化径向基神经网络参数,实现了两个算法的有机结合。考虑结合面的材质、表面加工方法、表面粗糙度、结合面面压、介质等影响结合面切向刚度的因素,... 为了能更快速、准确地计算在多影响因素下的机械结合面切向刚度,采用改进的粒子群算法优化径向基神经网络参数,实现了两个算法的有机结合。考虑结合面的材质、表面加工方法、表面粗糙度、结合面面压、介质等影响结合面切向刚度的因素,以实验参数作为样本,利用建立的模型进行了结合面切向刚度仿真,并对仿真结果与实验结果进行了对比分析。分析结果表明,模型预测精度可达92%以上。 展开更多

关键词 改进粒子群优化算法 径向基神经网络 机械结合面 切向刚度

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基于RAN-RBF神经网络的网络安全态势预测模型 被引量：15

10

作者 甘文道 周城 宋波 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2016年第S2期388-392,共5页

为了更准确地获悉网络安全态势的发展情况,提出了一种基于资源分配网络径向基函数(Resource Allocating Network Radical Basis Function,RAN-RBF)神经网络的网络安全态势预测(Network Security Situation Prediction,NSSP)模型。该模... 为了更准确地获悉网络安全态势的发展情况,提出了一种基于资源分配网络径向基函数(Resource Allocating Network Radical Basis Function,RAN-RBF)神经网络的网络安全态势预测(Network Security Situation Prediction,NSSP)模型。该模型采用资源分配网络算法对网络安全态势样本进行聚类,得到神经网络的隐含层节点数,引入剪枝策略删除对网络贡献不大的节点,用改进的粒子群算法(Modified Particle Swarm Optimization,MPSO)对神经网络的中心、宽度、权值进行优化,对未来网络安全态势进行预测。利用校园网网络管理部门提供的数据进行的仿真实验表明,相对于K-均值RBF神经网络预测模型,该模型可以得到更合适的RBF神经网络结构和控制参数,提高了预测精度,更加直观地反映了网络安全态势的总体情况,为网络安全管理员提供了态势图。 展开更多

关键词 资源分配网络径向基函数(RAN-RBF)神经网络 网络安全态势预测(NSSP) 改进的粒子群算法(MPSO) 态势图

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基于PCA-IPSO-RBF神经网络的沥青路面破损状况预测 被引量：6

11

作者 马子媛 李海莲 蔺望东 《大连理工大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第2期197-205,共9页

针对现有路面破损状况评价指数较为单一且无法准确预测路面实际破损发展趋势的问题,为探究路面使用指标、路面性能指标和路面环境指标对路面破损状况的影响,提出基于改进粒子群优化(IPSO)与径向基(RBF)神经网络耦合的沥青路面破损预测模... 针对现有路面破损状况评价指数较为单一且无法准确预测路面实际破损发展趋势的问题,为探究路面使用指标、路面性能指标和路面环境指标对路面破损状况的影响,提出基于改进粒子群优化(IPSO)与径向基(RBF)神经网络耦合的沥青路面破损预测模型.首先,利用灰色关联分析和主成分分析(PCA)筛选出主要影响因子;然后,通过改进粒子群惯性权重因子,调整粒子全局和局部寻优能力,并利用IPSO算法训练RBF模型中的参数;最后,以主成分分析降维后数据为输入,建立路面破损状况的IPSO-RBF神经网络预测模型.实例研究表明,PCA-IPSO-RBF神经网络预测模型预测平均绝对误差为0.8416.因此,针对复杂非线性路面破损状况预测问题,该模型能够准确预测沥青路面破损状况,为路面养护决策提供有力支持. 展开更多

关键词 道路工程 路面破损状况预测 径向基神经网络 沥青路面 改进粒子群优化 主成分分析

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应用Elman神经网络的混沌时间序列预测 被引量：9

12

作者 张兴会 刘玲 +1 位作者 陈增强 袁著祉 《华东理工大学学报（社会科学版）》 CAS 2002年第S1期30-33,共4页

利用改进的 Elman神经网络对 3个典型的混沌时间序列在不同的噪声水平下进行预测 ,探讨了神经网络学习与泛化之间的关系 ,通过试凑法给出了 Elman最优的隐节点个数。并利用3种指标对预测结果进行了评估 ,结果显示

关键词 沌时间序列 预测 改进型Elman神经网络 径向基函数神经网络

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基于RBFNN自适应网格的温度场热点追踪声学方法研究

13

作者 王哲 孔倩 +2 位作者 姜根山 赵义豪 刘月超 《计量学报》 北大核心 2025年第8期1118-1126,共9页

为提高声学层析成像温度场重建性能及热点追踪能力,建立了基于改进的径向基函数神经网络(IMRBFNN)声学温度场重建模型,并提出基于温度梯度自适应的网格划分和布点方案。该方法在RBFNN隐藏层加入多项式作为修正项建立IMRBFNN重建模型。... 为提高声学层析成像温度场重建性能及热点追踪能力,建立了基于改进的径向基函数神经网络(IMRBFNN)声学温度场重建模型,并提出基于温度梯度自适应的网格划分和布点方案。该方法在RBFNN隐藏层加入多项式作为修正项建立IMRBFNN重建模型。首先将测量区域均匀划分网格进行初始温度场重建,依据温度梯度信息创建概率分布数组,在区域内填充不同尺寸、相互之间无覆盖的圆,然后应用Voronoi多边形镶嵌法则对区域进行多边形划分,对分布点重建温度场。与经典最小二乘法、Tikhonov正则化方法对比,该方法可有效将温度场信息可视化并追踪热点位置,单热点温度场重建误差<2%。在自主研发的声波测温实验系统中,可检测到加热器移动0.25 m时的热点成像。仿真和实验均表明该声学方法能有效实现温度场热点追踪。 展开更多

关键词 温度场重建 热点追踪 声学层析成像 网格自适应 改进径向基函数神经网络

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基于改进PSO-RBFNN的海洋蛋白酶发酵过程软测量 被引量：7

14

作者 朱湘临 凌婧 +2 位作者 王博 郝建华 丁煜函 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第3期1221-1227,共7页

针对海洋蛋白酶(marine protease,MP)发酵过程中某些关键参量难以在线检测,离线测量存在大滞后、易染菌的问题,提出了一种基于改进的粒子群-径向基神经网络(PSO-RBFNN)的MP发酵过程软测量建模方法。首先采用指数下降惯性权重(exponentia... 针对海洋蛋白酶(marine protease,MP)发酵过程中某些关键参量难以在线检测,离线测量存在大滞后、易染菌的问题,提出了一种基于改进的粒子群-径向基神经网络(PSO-RBFNN)的MP发酵过程软测量建模方法。首先采用指数下降惯性权重(exponential decreasing inertia weight,EDIW)策略对粒子群算法进行改进,克服了固定惯性权重和自适应惯性权重的粒子群算法易于陷入局部极小,进化后期收敛速度慢以及全局搜索能力弱的缺点;然后,采用改进后的粒子群算法对径向基神经网络连接权值进行在线优化,确定RBFNN拓扑结构;最后,根据MP发酵过程的输入/输出向量构建RBFNN软测量模型。实验仿真结果表明,EDIW策略改进的PSO-RBFNN软测量模型训练时间缩短了40%左右,模型预测精度提高了3%以上。 展开更多

关键词 海洋蛋白酶 改进粒子群算法 径向基神经网络 软测量模型

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基于改进型K-means聚类的温度插值算法 被引量：6

15

作者 杜景林 沈晓燕 《计算机工程与设计》 北大核心 2016年第11期2992-2998,共7页

针对K-means聚类算法对初始聚类中心敏感和易陷入局部最优解的缺点及初始聚类中心对聚类结果的影响,提出一种基于改进型K-means聚类和正交最小二乘法的RBFNN算法。利用改进型K-means聚类算法对输入样本数据进行聚类处理,自适应地确定RB... 针对K-means聚类算法对初始聚类中心敏感和易陷入局部最优解的缺点及初始聚类中心对聚类结果的影响,提出一种基于改进型K-means聚类和正交最小二乘法的RBFNN算法。利用改进型K-means聚类算法对输入样本数据进行聚类处理,自适应地确定RBFNN隐含层的初始参数,利用正交最小二乘法求隐含层权值,建立RBFNN温度空间插值模型,用已有温度数据加以验证。实验结果表明,该算法能够解决K-means聚类算法对初始聚类中心敏感和易陷入局部最优解的问题,具有较高的插值精度。 展开更多

关键词 改进型K-means聚类算法 聚类中心 径向基神经网络 正交最小二乘法 温度插值

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基于改进自抗扰PMSM位置控制 被引量：4

16

作者 白国长 娄轲 马超群 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2022年第10期74-78,共5页

为提高永磁同步电机控制系统抗负载扰动和电机电气参数时变的能力,提出一种基于ADRC通过最小二乘参数辨识的方法,将电机电气参数实时辨识获得电流环内外扰动总和反馈到电流环自抗扰控制器中,并采用径向基神经网络(RBF)方法对非线性扩张... 为提高永磁同步电机控制系统抗负载扰动和电机电气参数时变的能力,提出一种基于ADRC通过最小二乘参数辨识的方法,将电机电气参数实时辨识获得电流环内外扰动总和反馈到电流环自抗扰控制器中,并采用径向基神经网络(RBF)方法对非线性扩张观测器(NLESO)参数进行在线整定,获得最优参数,从而对上述扰动进行精确补偿。实验结果表明该方法改进控制器将观测器参数由三个且范围在±106减少为两个参数、调节范围在0~1,当负载扰动由0突增至3.9 N·m时,位置误差波动由原来的41.05%降低至4.21%,同时在小于100 r/min的低速时速度波动由原来的15.52%降低至2.00%;当输入位置角度信号,位置角度误差由原来的4.06%降低至0.89%,进一步提高了电机控制系统位置控制精度和抗扰动能力。 展开更多

关键词 自抗扰控制 改进自抗扰控制 递推最小二乘法 径向基神经网络 位置控制

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需求侧响应下基于负荷特性的改进短期负荷预测方法 被引量：26

17

作者 刘云 张杭 张爱民 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2018年第13期126-133,共8页

为了提高需求侧电力负荷预测精度,针对需求侧自身特点,提出了基于负荷特性的改进短期负荷预测方法。依据需求侧负荷特性与属性聚类算法结合的方法完成两级需求侧负荷分类,并使用优化改进粒子群优化径向基神经网络(MPSO-RBF)和最小二乘... 为了提高需求侧电力负荷预测精度,针对需求侧自身特点,提出了基于负荷特性的改进短期负荷预测方法。依据需求侧负荷特性与属性聚类算法结合的方法完成两级需求侧负荷分类,并使用优化改进粒子群优化径向基神经网络(MPSO-RBF)和最小二乘支持向量机回归模型(LS-SVM)等算法建立短期预测模型进行负荷预测。利用该方法对某工业园区用电负荷进行预测,并与实际用电负荷数据和利用传统预测模型以及单一模型预测方法进行了比较分析。预测结果平均相对误差表明,基于负荷特性的改进短期负荷预测方法是有效和实用的,既能得到准确的负荷预测结果,方便需求侧用户就地进行各类负荷针对性调控,又方便管理者宏观掌控需求侧用户负荷情况,有效推动能源互联网的发展。 展开更多

关键词 需求侧响应 属性聚类 改进粒子群优化径向基神经网络 最小二乘支持向量机 短期负荷预测

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基于改进EMD和RBFNN的短期风速预测模型 被引量：5

18

作者 尹子中 陈众 +3 位作者 黄健 俞晓鹏 邱强杰 文亮 《广东电力》 2016年第4期34-38,44,共6页

为提高短期风速预测精度,提出改进经验模态分解法(empirical mode decomposition,EMD)与径向基函数神经网络(radial basis function neural network,RBFNN)相结合的短期风速预测模型。首先,利用极值点对称延拓法对预处理过的风速序列进... 为提高短期风速预测精度,提出改进经验模态分解法(empirical mode decomposition,EMD)与径向基函数神经网络(radial basis function neural network,RBFNN)相结合的短期风速预测模型。首先,利用极值点对称延拓法对预处理过的风速序列进行处理,以抑制传统EMD在分解过程中所引起的边缘效应,并引用分段三次埃米特插值法解决传统EMD包络线的过冲或欠冲问题;然后,利用改进EMD将风速序列分解成各本征模态(intrinsic mode function,IMF)分量,再针对各分量分别构建各自的RBFNN模型进行预测;最后,将各分量的预测结果进行重构、叠加,得到最终的原始风速预测值。实验结果表明,改进的EMD-RBFNN预测模型能有效地提高风速预测精度,并具有一定的应用价值。 展开更多

关键词 风速预测 改进经验模态分解法 径向基函数神经网络

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基于改进均匀设计表框架结构损伤识别方法与实验验证 被引量：2

19

作者 付伟庆 邵会辰 张春巍 《科学技术与工程》 北大核心 2020年第15期6174-6181,共8页

为对框架结构柱破坏进行无损识别,提出一种基于改进均匀设计表确定结构损伤样本数据库,使用神经网络与平面单元模态应变能变化率进行损伤定位和程度识别的方法。提出应用正交设计优化均匀设计,以解决均匀设计试验点过少的缺陷。该方法... 为对框架结构柱破坏进行无损识别,提出一种基于改进均匀设计表确定结构损伤样本数据库,使用神经网络与平面单元模态应变能变化率进行损伤定位和程度识别的方法。提出应用正交设计优化均匀设计,以解决均匀设计试验点过少的缺陷。该方法以平面单元模态应变能变化率作为损伤指标,采用改进均匀设计表,选择具有代表性的损伤工况作为广义回归神经网络(general regression neural network,GRNN)的训练样本,对损伤位置进行识别;在确定损伤位置的前提下,利用径向基(radical basis function,RBF)神经网络对损伤程度进行识别。通过分步方法确定框架柱构件的损伤位置与损伤程度。数值模拟与试验验证了所提出方法的有效性。平面单元模态应变能变化率识别指标克服了空间结构模态振型不完备的缺陷,两步识别法避免神经网络训练时不收敛、趋于局部最小值等缺陷。该方法可用于框架结构柱损伤的位置确定和损伤程度识别。 展开更多

关键词 损伤识别 广义回归神经网络 径向基神经网络 改进均匀设计表 框架结构

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基于改进自适应积分视线制导方法的欠驱动无人水面艇路径跟踪控制 被引量：7

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作者 白一鸣 刘磊 韩新洁 《上海海事大学学报》 北大核心 2021年第4期12-19,52,共9页

为提高无人水面艇(unmanned surface vehicle,USV)对复杂海况的适应性,针对欠驱动USV的路径跟踪控制问题,设计基于改进的自适应积分视线(improved adaptive integral line-of-sight,IAILOS)制导方法和径向基神经网络(radial basis funct... 为提高无人水面艇(unmanned surface vehicle,USV)对复杂海况的适应性,针对欠驱动USV的路径跟踪控制问题,设计基于改进的自适应积分视线(improved adaptive integral line-of-sight,IAILOS)制导方法和径向基神经网络(radial basis function neural network,RBFNN)的积分滑模路径跟踪控制器。在IAILOS制导方法中,引入降阶的扩张状态观测器估计未知时变洋流速度,从而使得该制导方法不仅可以估计时变漂角,而且可以补偿未知时变洋流的扰动。利用RBFNN的无限逼近特性来估计USV动力学模型中的不确定项和未知的外部环境干扰。通过稳定性分析和仿真对比实验,验证了本文所设计的控制器的准确性和鲁棒性。 展开更多

关键词 无人水面艇(USV) 路径跟踪控制 改进的自适应积分视线(IAILOS)制导方法 径向基神经网络(RBFNN) 滑模控制

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