基于改进RBF神经网络PID控制的液压起重机节能仿真 被引量：8

1

作者 李锐 崔宇 《中国工程机械学报》 北大核心 2020年第3期269-273,共5页

液压起重机在驱动小负载时,导致液压泵输出功率较大,造成能源浪费。对此,提出了改进径向基函数(RBF)神经网络PID控制方法,并对液压泵输出功率进行仿真。创建液压起重机平面简图,设计了负载敏感平衡阀,推导液压起重机驱动动力学方程式。... 液压起重机在驱动小负载时,导致液压泵输出功率较大,造成能源浪费。对此,提出了改进径向基函数(RBF)神经网络PID控制方法,并对液压泵输出功率进行仿真。创建液压起重机平面简图,设计了负载敏感平衡阀,推导液压起重机驱动动力学方程式。对传统RBF神经网络结构进行改进,设计了动态自适应RBF神经网络PID控制器,采用Matlab软件对液压起重机改进RBF神经网络控制效果进行仿真。结果表明:在空载或轻载工况下,悬臂在上升过程中,采用RBF神经网络PID控制与改进RBF神经网络PID控制方法,液压泵输出功率几乎一样;悬臂在下降过程中,采用改进RBF神经网络PID控制方法,液压泵输出功率较小。在空载或轻载工况下,液压起重机采用改进RBF神经网络PID控制方法,能够降低液压泵能耗损失,节约资源。 展开更多

关键词 液压起重机 改进rbf神经网络 PID控制 节能 仿真

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基于MIV-改进RBF神经网络的大坝变形监测模型 被引量：4

2

作者 宁昕扬 刘晓青 《三峡大学学报（自然科学版）》 CAS 2016年第3期1-5,共5页

针对常规径向基函数(RBF)神经网络模型无法选择显著预报因子和易陷入局部最优解的问题,建立一种融合平均影响值(MIV)、改进果蝇算法(FOA)和RBF神经网络的大坝变形监测模型.通过引入MIV对水压、温度、时效三类预报因子进行筛选,并利用改... 针对常规径向基函数(RBF)神经网络模型无法选择显著预报因子和易陷入局部最优解的问题,建立一种融合平均影响值(MIV)、改进果蝇算法(FOA)和RBF神经网络的大坝变形监测模型.通过引入MIV对水压、温度、时效三类预报因子进行筛选,并利用改进FOA算法获得RBF神经网络模型中最佳的spread值,以提高模型的稳定性和预报精度.为验证模型的有效性,以某混凝土重力坝位移监测数据为例,分别建立多元线性回归模型、常规RBF模型、MIV-RBF模型和MIV-改进RBF模型.研究结果表明MIV-改进RBF神经网络大坝变形监测模型预测稳定、精度高,预报效果好. 展开更多

关键词 MIV算法 变量筛选 改进rbf神经网络 大坝变形监测模型

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基于结构改进RBF神经网络的NO_(x)预测模型比较

3

作者 于静 金秀章 刘岳 《控制工程》 CSCD 北大核心 2023年第9期1616-1623,共8页

针对燃煤电厂选择性催化还原(selective catalytic reduction,SCR)脱硝系统入口氮氧化物浓度测量准确性的问题,提出基于结构改进的径向基函数神经网络(improvedradial basis functionneural network,IRBFNN)预测模型。采用互信息选取辅... 针对燃煤电厂选择性催化还原(selective catalytic reduction,SCR)脱硝系统入口氮氧化物浓度测量准确性的问题,提出基于结构改进的径向基函数神经网络(improvedradial basis functionneural network,IRBFNN)预测模型。采用互信息选取辅助变量作为模型的输入变量,避免变量过多或过少导致模型精度降低;利用k近邻互信息估计辅助变量的延迟时间,解决时序问题;采用调整时序的辅助变量和主导变量建立结构改进的RBF神经网络(RBFNN)预测模型;采用人工鱼群算法(artificial fish swarm algorithm,AFSA)和粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法加速验证结构改进模型的优越性,并对2种优化算法的优化能力进行分析。仿真结果表明,结构改进的RBF神经网络模型的均方根误差和平均绝对百分比误差明显高于原模型;AFSA优化后的模型精度高于PSO算法,然而其需要调节的参数较多。 展开更多

关键词 改进rbf神经网络 互信息 k近邻互信息 人工鱼群算法 粒子群优化算法

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基于改进RBF神经网络的泵站机组故障诊断 被引量：3

4

作者 刘勇 任文锋 卢娜 《中国农村水利水电》 北大核心 2013年第5期145-148,共4页

泵站机组故障诊断是指在一定的工作环境下查明泵站机组系统某种功能失调的原因或性质,判断劣化状态的部位或部件,以及预测状态劣化的发展趋势等。利用改进的RBF神经网络,对经过不变矩处理的轴心轨迹特征参数进行了故障模式的自动识别,针... 泵站机组故障诊断是指在一定的工作环境下查明泵站机组系统某种功能失调的原因或性质,判断劣化状态的部位或部件,以及预测状态劣化的发展趋势等。利用改进的RBF神经网络,对经过不变矩处理的轴心轨迹特征参数进行了故障模式的自动识别,针对RBF神经网络隐层节点难以选择的的难题,提出了一种新的聚类算法改进RBF混合聚类算法。该算法,可自动确定最优的聚类区数,同时可使最终的聚类中心合理地分布在数据空间中。仿真结果验证了该方法的可行性。 展开更多

关键词 泵站机组 故障诊断 轴心轨迹 改进的rbf神经网络

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基于改进型RBF神经网络多变量系统的PID控制 被引量：21

5

作者 李绍铭 刘寅虎 《重庆大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第2期53-57,共5页

针对工业控制中多输入多输出非线性时变系统,提出了基于改进型RBF神经网络的智能PID控制方法.采用最近邻聚类算法在线构造RBF神经网络辨识器并在线辨识被控对象,对PID控制器参数进行在线调整,实现了多变量非线性时变系统的解耦控制.仿... 针对工业控制中多输入多输出非线性时变系统,提出了基于改进型RBF神经网络的智能PID控制方法.采用最近邻聚类算法在线构造RBF神经网络辨识器并在线辨识被控对象,对PID控制器参数进行在线调整,实现了多变量非线性时变系统的解耦控制.仿真结果表明,控制器能根据系统运行状态获得对应于某种最优控制规律下的PID参数,解耦后的系统具有较好的动态和静态性能,与常规RBF神经网络PID控制方法相比,该方法具有控制精度高、响应速度快的优点,并且具备较强的自适应性和鲁棒性. 展开更多

关键词 改进型rbf神经网络 非线性时变系 PID控制 最近邻聚类算法 解耦控制

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基于改进的径向基函数神经网络混合控制在电液伺服系统中的应用 被引量：2

6

作者 杨逢瑜 娄磊 +2 位作者 王顺 陈君辉 王其磊 《机床与液压》 北大核心 2009年第9期187-189,共3页

由于电液伺服系统中存在扰动和干扰,一般的控制器很难在各种条件下都取得良好的输出响应。为了解决此类问题,提出了一种基于改进的RBF神经网络混合控制策略。使用基于群组优化理论的离线优化算法来选择RBF神经网络的隐节点数目,用各种... 由于电液伺服系统中存在扰动和干扰,一般的控制器很难在各种条件下都取得良好的输出响应。为了解决此类问题,提出了一种基于改进的RBF神经网络混合控制策略。使用基于群组优化理论的离线优化算法来选择RBF神经网络的隐节点数目,用各种在线学习算法来调节隐节点的中心和估计连接权值。该混合控制器结合了改进的RBF神经网络与传统PID控制的优点,被广泛适用于船舶试验台的电液伺服系统中。试验仿真结果表明,使用这种混合控制器的伺服系统具有良好的动态特性和鲁棒性。 展开更多

关键词 电液伺服系统 改进的rbf神经网络 混合控制器

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负载敏感阀控系统改进RBF模糊PID控制分析

7

作者 齐冠然 李民 卢金生 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第5期141-144,共4页

RBF神经网络对于不确定问题的处理具有明显优势,尤其适用于具有节能效果的锻压机负载敏感阀控系统。在介绍RBF神经网络结构的基础上,设计了一种采用改进RBF/模糊PID控制方案。选择经过改进的径向基函数(RBF)神经网络实现对锻压机液压驱... RBF神经网络对于不确定问题的处理具有明显优势,尤其适用于具有节能效果的锻压机负载敏感阀控系统。在介绍RBF神经网络结构的基础上,设计了一种采用改进RBF/模糊PID控制方案。选择经过改进的径向基函数(RBF)神经网络实现对锻压机液压驱动过程的PID控制,同时优化了RBF神经网络的结构。利用Matlab对各个动作下的锻压机输出功率开展了模拟测试,对比了模拟结果和改进前的输出结果。在空载与轻载条件下采用RBF/模糊PID可以获得更高的控制精度,能够实现系统的快速响应,从而降低了液压泵的输出功率,减少系统能耗,获得更优的节能效果。重载下,改进RBF/模糊PID控制效果不明显,期待后续进一步加强控制。该研究对提高液压锻压机动作精度控制和节约能源具有一定的理论指导意义,易于推广应用。 展开更多

关键词 锻压机 改进rbf神经网络 PID控制 节能

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应用改进的RBF方法预测粘土料力学指标的研究

8

作者 林志祥 欧斌 +1 位作者 王瑜 高丽 《云南农业大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2011年第2期277-279,283,共4页

坝土料力学指标是土石坝结构稳定分析的重要依据,其传统获取方法为实验方法。本文尝试采用改进RBF神经网络模型,以不同物理指标组合为输入因子,力学指标为输出项。然后,通过改进最近邻聚类算法训练模型进行测试样本模型效果检验。结果表... 坝土料力学指标是土石坝结构稳定分析的重要依据,其传统获取方法为实验方法。本文尝试采用改进RBF神经网络模型,以不同物理指标组合为输入因子,力学指标为输出项。然后,通过改进最近邻聚类算法训练模型进行测试样本模型效果检验。结果表明,改进RBF神经网络模型可以较为快速、准确地预测粘土料力学指标。 展开更多

关键词 稳定分析 物理指标 力学指标 改进rbf神经网络模型

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基于IGWO-RBF的LTE-R切换算法研究 被引量：4

9

作者 苏佳丽 伍忠东 +1 位作者 丁龙斌 刘菲菲 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2020年第8期74-80,共7页

针对高速铁路LTE-R越区切换中,A3事件下的越区切换算法容易出现乒乓效应(PPE)和无线链路连接失败(WLF)的问题,提出了粒子群优化(PSO)灰狼算法改进的RBF神经网络(IGWO-RBF)的越区切换优化算法。该算法采集大量列车以不同速度(0~100 m/s)... 针对高速铁路LTE-R越区切换中,A3事件下的越区切换算法容易出现乒乓效应(PPE)和无线链路连接失败(WLF)的问题,提出了粒子群优化(PSO)灰狼算法改进的RBF神经网络(IGWO-RBF)的越区切换优化算法。该算法采集大量列车以不同速度(0~100 m/s)运行在特定环境中时切换成功率高的切换迟滞门限(Hys)和触发延迟时间(TTT)参数集,送入改进的RBF神经网络,训练完成后得到不同速度下的Hys和TTT的拟合曲线。根据列车接收到的参考信号接收质量(RSRQ),加入自矫正项对Hys和TTT进行二次优化调整。在matlab上进行仿真实验,结果表明提出的算法减小了掉话率和乒乓切换率,提高了列车在高速环境下的切换成功率及鲁棒性。 展开更多

关键词 LTE技术 高速环境 越区切换 A3事件 改进灰狼优化的rbf神经网络(IGWO-rbf) 切换成功率

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基于多源信息融合的电网故障诊断方法研究 被引量：59

10

作者 高振兴 郭创新 +3 位作者 俞斌 骆玉海 彭明伟 杨健 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2011年第6期17-23,共7页

考虑到电力系统自动化水平及通信、广域测量技术的发展,提出了一种综合SCADA开关量、故障录波器电气量及WAMS系统电气量的多源信息融合电网故障诊断方法。该方法将蕴含故障信息的电气量分析与开关量诊断相结合,对电网故障采集的电气量... 考虑到电力系统自动化水平及通信、广域测量技术的发展,提出了一种综合SCADA开关量、故障录波器电气量及WAMS系统电气量的多源信息融合电网故障诊断方法。该方法将蕴含故障信息的电气量分析与开关量诊断相结合,对电网故障采集的电气量通过小波能量分析提取故障特征,采用蕴含时序贝叶斯网络对保护、断路器开关量进行故障推理,定义了能量畸变故障度、能量故障度、改进RBF神经网络故障度及时序贝叶斯故障度衡量线路故障程度,并作为证据体采用改进D-S证据理论进行信息融合,进而通过模糊C-均值聚类方法给出故障诊断决策。PSCAD仿真及Matlab与Java混合编程计算表明,所提出的电网故障辅助诊断新方法相对传统开关量诊断,准确度得到了提高,具有工程实用价值和良好的应用前景。 展开更多

关键词 故障诊断 小波能量谱 改进rbf神经网络 时序贝叶斯网络 改进D-S理论 信息融合 FCM

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采用分层多源信息融合的电网故障诊断方法 被引量：20

11

作者 郭创新 高振兴 +4 位作者 刘毅 彭明伟 毕建权 杨健 骆玉海 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第12期2976-2983,共8页

鉴于调度自动化水平及通信、广域测量技术的发展,提出了一种分层多源信息融合的电网故障诊断方法,以开关量诊断层和多源信息融合诊断层2个层次,在基于SCADA系统开关量实现电网单一故障快速诊断的同时,综合开关量信息与故障录波器及WAMS... 鉴于调度自动化水平及通信、广域测量技术的发展,提出了一种分层多源信息融合的电网故障诊断方法,以开关量诊断层和多源信息融合诊断层2个层次,在基于SCADA系统开关量实现电网单一故障快速诊断的同时,综合开关量信息与故障录波器及WAMS的电气量信息,着力解决保护、断路器拒动、误动造成的多元件停电的故障诊断。仿真算例计算表明,此方法的分层模式增强了故障诊断针对性,并在多源信息融合诊断时减少了对电气量数据的需求,能有效降低保护、开关拒动误动对电网故障诊断的影响,提高了准确度,具有良好的工程实用价值。 展开更多

关键词 分层故障诊断 小波能量 改进rbf神经网络 改进D-S证据理论 同步向量测量单元 信息融合 模糊C均值聚类法

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基于集成学习的铁路隧道空洞敲击检查声音识别 被引量：6

12

作者 高磊 刘振奎 +2 位作者 张昊宇 魏晓悦 张奎 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2022年第14期58-63,83,共7页

隧道衬砌空洞敲击检查方法是目前铁路隧道中应用最多的检查方法,但其空洞识别和数据的记录均靠人工完成。为实现铁路隧道空洞敲击检查声音智能识别,将采集到的隧道敲击检查音频文件进行预处理,选取645个声音样本,提取24维梅尔频率倒谱系... 隧道衬砌空洞敲击检查方法是目前铁路隧道中应用最多的检查方法,但其空洞识别和数据的记录均靠人工完成。为实现铁路隧道空洞敲击检查声音智能识别,将采集到的隧道敲击检查音频文件进行预处理,选取645个声音样本,提取24维梅尔频率倒谱系数(Mel frequency cepstrum coefficients,MFCC)作为声音样本的声学特征参数,通过集成算法(梯度提升决策树GBDT)训练样本声学特征,建立隧道空洞敲击检查声音分类模型,最后将该模型应用于实际铁路隧道空洞敲击检查声音识别分类。实例研究表明:与优化的支持向量机(cross-validation-support vector machine,CV-SVM)模型和改进径向基神经网络(particle swarm optimization algorithm-radial basis function neural network,PSO-RBF)模型相比,GBDT集成算法模型具有更高的准确率和更少的运算时间,在面对异常数据时具有更强的稳定性,能够准确地根据铁路隧道空洞敲击检查声音诊断衬砌后是否存在空洞。 展开更多

关键词 铁路隧道 声音识别 梅尔频率倒谱系数(MFCC) 梯度提升决策树 支持向量机(SVM) 改进rbf神经网络

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