核反应堆冷却剂系统故障诊断动态模糊径向基神经网络模型

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作者 朱佳浩 戴滔 +1 位作者 隋阳 李枭瀚 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第11期4567-4573,共7页

针对传统的故障诊断方法难以在不确定环境下准确诊断核电厂核反应堆冷却剂系统(reactor coolant system, RCS)故障这一问题,按照以下路线建立了一种核电厂RCS故障诊断动态模糊径向基神经网络(dynamic fuzzy radial basis function neura... 针对传统的故障诊断方法难以在不确定环境下准确诊断核电厂核反应堆冷却剂系统(reactor coolant system, RCS)故障这一问题,按照以下路线建立了一种核电厂RCS故障诊断动态模糊径向基神经网络(dynamic fuzzy radial basis function neural network, DFRBFNN)模型。首先,根据RCS的故障类型和样本数据,确定DFRBFNN模型的初始结构;然后,应用径向基神经网络方法,构建了RCS故障诊断DFRBFNN初始模型,应用随机初始化方法,对DFRBFNN初始模型的去模糊层到输出层的连接权重进行初始化处理;最后,应用误差下降率法,修正DFRBFNN初始模型的结构和参数,构建了RCS故障诊断DFRBFNN模型。应用所建立的模型对冷却剂丧失、失流和蒸汽发生器管道破裂事故进行诊断,并与传统的故障诊断模型进行对比,验证了本文所建立模型的有效性。研究表明,所构建的核电厂RCS故障诊断DFRBFNN模型能够在不确定环境下准确地诊断RCS的故障。 展开更多

关键词 核电厂 核反应堆冷却剂系统 故障诊断 动态模糊径向基神经网络模型

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基于遗传算法—模糊径向基神经网络的光伏发电功率预测模型 被引量：99

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作者 叶林 陈政 +1 位作者 赵永宁 朱倩雯 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2015年第16期16-22,共7页

针对光伏发电系统出力波动问题,提出遗传算法(GA)—模糊径向基(RBF)神经网络的光伏发电功率预测模型,将功率预测值应用于光伏发电的蓄电池储能功率调节系统,以降低对电网的冲击。选择与待预测日天气类型相同、日期相近、温度欧氏距离最... 针对光伏发电系统出力波动问题,提出遗传算法(GA)—模糊径向基(RBF)神经网络的光伏发电功率预测模型,将功率预测值应用于光伏发电的蓄电池储能功率调节系统,以降低对电网的冲击。选择与待预测日天气类型相同、日期相近、温度欧氏距离最小的历史日作为相似日,把与光伏发电功率相关性大的太阳辐射强度和温度作为模型输入变量,提出K均值聚类和遗传算法的参数优化方法,建立基于GA—模糊RBF神经网络的最终预测模型。在光伏功率预测的基础上,提出一种平滑控制策略,对光伏并网功率进行有效调节,从而达到平滑光伏功率波动的目的。实例证明,所述预测模型具有较高精度,并验证了平滑功率波动控制策略的有效性。 展开更多

关键词 功率预测 遗传算法 模糊径向基神经网络 平滑功率波动

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五轴机床旋转轴误差的在机测量与模糊径向基神经网络建模 被引量：6

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作者 叶建华 高诚辉 江吉彬 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第4期826-834,共9页

考虑五轴机床中的旋转轴误差会影响加工精度和在机测量结果,本文研究了旋转轴误差的在机测量与建模方法。介绍了基于标准球和机床在机测量系统的旋转轴综合误差测量方法,采用随机Hammersely序列分组规划旋转轴的测量角位置,通过自由安... 考虑五轴机床中的旋转轴误差会影响加工精度和在机测量结果,本文研究了旋转轴误差的在机测量与建模方法。介绍了基于标准球和机床在机测量系统的旋转轴综合误差测量方法,采用随机Hammersely序列分组规划旋转轴的测量角位置,通过自由安放策略确定标准球初始安装位置。然后,引入模糊减法聚类和模糊C-均值聚类(Fuzzy C-means,FCM)建立旋转轴误差的径向基(Radial basis function,RBF)神经网络预测模型。最后,进行数学透明解析,从而为误差的精确解析建模提供新途径。利用曲面的在机测量实例验证了提出的旋转轴误差测量与建模方法。结果表明:利用所建模型计算的预测位置与实测位置的距离偏差平均值为9.6μm,最大值不超过15μm;利用所建模型补偿工件的在机测量结果后,其平均值由32.5μm减小到13.6μm,最大误差也由62.3μm减小到18.6μm。结果显示,提出的测量方法操作简单,自动化程度高;模糊RBF神经网络的学习速度快、适应能力强、鲁棒性好,能满足高度非线性、强耦合的旋转轴误差建模要求。 展开更多

关键词 五轴机床 旋转轴误差 误差建模 误差测量 在机测量 模糊径向基神经网络

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基于模糊径向基神经网络和稀疏表示的毫米波图像恢复 被引量：2

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作者 尚丽 苏品刚 陈杰 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2012年第7期1871-1874,共4页

针对毫米波(MMW)图像包含大量未知噪声、图像分辨率较低的问题,考虑模糊径向基函数神经网络(F-RBFNN)的非线性滤波特性和基于K-奇异值分解(K-SVD)稀疏表示(SR)的自适应消噪特性,提出了一种级联消噪的毫米波图像恢复方法。F-RBFNN将模糊... 针对毫米波(MMW)图像包含大量未知噪声、图像分辨率较低的问题,考虑模糊径向基函数神经网络(F-RBFNN)的非线性滤波特性和基于K-奇异值分解(K-SVD)稀疏表示(SR)的自适应消噪特性,提出了一种级联消噪的毫米波图像恢复方法。F-RBFNN将模糊逻辑的知识表达和推理能力与RBFNN的快速学习能力和泛化能力结合起来,可根据实际问题调整网络结构参数,对MMW图像达到非线性滤波的目的。进一步利用K-SVD稀疏表示具有人眼视觉特性,在保持目标特征的同时可有效消噪的优点,对FRBFNN的训练结果再次进行局部图像降噪,得到分辨率较高的MMW图像。采用相对信噪比(RSNR)作为消噪图像的评价标准,实验结果表明,与F-RBFNN、K-SVD消噪、小波消噪等方法相比,基于F-RBFNN和SR的降噪方法能够获得较好的MMW图像恢复质量。 展开更多

关键词 毫米波图像 模糊径向基神经网络 稀疏表示 非线性滤波 图像消噪

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遗传算法-模糊径向基神经网络模型预测自润滑镀层耐磨性 被引量：3

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作者 王亚利 于继明 王艺 《电镀与精饰》 CAS 北大核心 2021年第7期30-34,共5页

针对传统神经网络模型存在的缺陷,引入遗传算法和模糊运算建立遗传算法-模糊径向基神经网络模型(GA-FRBFNNM),介绍了模型结构和仿真思路。以自润滑镀层耐磨性为研究主题开展正交实验,在正交实验结果中任取10组数据作为训练样本用于模型... 针对传统神经网络模型存在的缺陷,引入遗传算法和模糊运算建立遗传算法-模糊径向基神经网络模型(GA-FRBFNNM),介绍了模型结构和仿真思路。以自润滑镀层耐磨性为研究主题开展正交实验,在正交实验结果中任取10组数据作为训练样本用于模型训练,其余6组数据作为测试样本用于模型性能测试。结果表明:GAFRBFNNM的预测值更接近于真实值,其预测精度明显高于相同结构的径向基神经网络模型,验证了该模型是有效的,能够更准确预测自润滑镀层耐磨性。主要归因于引入模糊运算使得径向基神经网络全部节点都具备特定意义,另外引入遗传算法优化了训练算法,避免了模型陷入局部极小点等问题,使得模型性能得到有效提升。 展开更多

关键词 自润滑镀层 摩擦因数 遗传算法-模糊径向基神经网络模型 径向基神经网络模型

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基于模糊径向基函数神经网络的PID算法球磨机控制系统研究 被引量：20

6

作者 程启明 程尹曼 +1 位作者 郑勇 汪明媚 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第35期22-28,共7页

针对球磨机制粉系统的多变量、强耦合、非线性和时变性等特点,提出应用于球磨机对象控制的基于模糊径向基函数神经网络的PID控制算法。在这种控制系统中,PID控制器的控制参数采用模糊径向基函数神经网络进行自适应整定,系统控制参数采... 针对球磨机制粉系统的多变量、强耦合、非线性和时变性等特点,提出应用于球磨机对象控制的基于模糊径向基函数神经网络的PID控制算法。在这种控制系统中,PID控制器的控制参数采用模糊径向基函数神经网络进行自适应整定,系统控制参数采用混合优化算法,即首先采用混沌粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法进行离线粗调,再采用BP算法进行在线细调,从而快速全局收敛得到最佳的PID控制参数。Matlab仿真结果表明,该控制系统有效地解决了球磨机这种复杂对象的控制问题,该系统控制参数的优化算法收敛快、不易陷入局部极小点,系统控制跟踪快、超调小、解耦好、鲁棒性和适应性强,控制品质优于传统PID解耦控制方法。 展开更多

关键词 球磨机 模糊径向基函数神经网络 混合优化算法 早熟判据 PID控制

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采用免疫进化算法优化设计径向基函数模糊神经网络控制器 被引量：10

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作者 左兴权 李士勇 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第4期521-525,共5页

基于生物免疫系统的计算智能近年来正逐渐成为一个研究热点.针对模糊神经网络控制器难于设计的问题,提出了一种免疫进化算法用于径向基函数模糊神经网络控制器参数的优化设计.首先将控制器参数进行编码表示成个体,并由若干随机个体组成... 基于生物免疫系统的计算智能近年来正逐渐成为一个研究热点.针对模糊神经网络控制器难于设计的问题,提出了一种免疫进化算法用于径向基函数模糊神经网络控制器参数的优化设计.首先将控制器参数进行编码表示成个体,并由若干随机个体组成初始群体;然后模拟生物适应性免疫应答过程,通过扩展操作在群体中较优秀个体的小邻域内进行局部搜索,同时利用突变操作在较差个体的大邻域内搜索;最后将设计的控制器用于控制倒立摆系统,仿真结果验证了该控制器的有效性. 展开更多

关键词 人工免疫系统 优化计算 径向基函数模糊神经网络 模糊控制

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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

8

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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基于RBF神经网络集成-模糊加权输出的数字温度传感器误差补偿 被引量：20

9

作者 林海军 滕召胜 +1 位作者 杨进宝 刘让周 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第7期1675-1680,共6页

数字温度传感器存在非线性误差,在高精度测温系统中需要进行误差补偿。提出了一种基于径向基函数神经网络集成-模糊加权输出(RBFNNE-FWO)的数字温度传感器误差补偿方法:首先根据数字温度传感器的误差特征,提取特征阈值,构造三个相互独... 数字温度传感器存在非线性误差,在高精度测温系统中需要进行误差补偿。提出了一种基于径向基函数神经网络集成-模糊加权输出(RBFNNE-FWO)的数字温度传感器误差补偿方法:首先根据数字温度传感器的误差特征,提取特征阈值,构造三个相互独立的成员RBFNN;考虑到成员网络之间边界误差补偿问题,构建一种RBFNN集成输出权值模糊调节器,获得RBFNN集成输出权值,从而完成数字温度传感器的全量程误差补偿。与多种方法的比较仿真实验表明,这种RBFNNE-FWO方法的性能最佳、各成员网络边界误差最小,补偿后的数字温度传感器误差减少了两个数量级,大大提高了测温准确度。 展开更多

关键词 数字温度传感器 误差补偿 径向基函数神经网络集成-模糊加权输出 边界误差

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两种预测焊接接头力学性能的模糊神经网络 被引量：5

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作者 张永志 董俊慧 《焊接学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第11期104-107,118,共4页

针对焊接过程的高度非线性、多种因素的交互作用复杂,难以预测焊后接头力学性能.以TC4钛合金TIG为基础,建立了自适应模糊神经网络(ANFIS)和模糊RBF神经网络(FRBFNN)焊接接头力学性能预测模型.以焊接工艺参数、接头力学性能作为预测模型... 针对焊接过程的高度非线性、多种因素的交互作用复杂,难以预测焊后接头力学性能.以TC4钛合金TIG为基础,建立了自适应模糊神经网络(ANFIS)和模糊RBF神经网络(FRBFNN)焊接接头力学性能预测模型.以焊接工艺参数、接头力学性能作为预测模型的输入、输出参数.利用27组试验数据对模型进行训练,用另外6组试验数据进行仿真.结果表明,两种模糊神经网络模型都具有较高的预测精度;能够用于焊接接头力学性能的预测,但在网络模型结构、训练速度、稳定性和泛化能力及反映真实情况方面,模糊RBF神经网络优于自适应模糊神经网络. 展开更多

关键词 自适应模糊神经网络 模糊径向基神经网络 焊接 力学性能 预测

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基于连接状态定位的智能变电站二次系统故障定位方法 被引量：19

11

作者 李远 苏适 +2 位作者 杨家全 王志明 潘振宁 《智慧电力》 北大核心 2024年第2期63-70,共8页

变电站二次回路及系统运行状态因设备自身及物理连接等原因具有一定的不确定性,二次系统故障定位难度较大。提出一种基于连接状态定位的智能变电站二次系统故障定位方法。首先将二次系统设备拓扑连接关系抽象为矩阵描述,二次系统设备节... 变电站二次回路及系统运行状态因设备自身及物理连接等原因具有一定的不确定性,二次系统故障定位难度较大。提出一种基于连接状态定位的智能变电站二次系统故障定位方法。首先将二次系统设备拓扑连接关系抽象为矩阵描述,二次系统设备节点状态量作为相应矩阵元素;然后通过矩阵算法对二次系统连接状态进行定位,确定与故障有关的矩阵元素;在连接状态定位后利用模糊径向基神经网络将故障相关矩阵元素与故障集中各故障情况对应,进行故障搜索定位。故障算例结果表明,所提出的二次系统故障定位方法具有较高的准确率。 展开更多

关键词 智能变电站 二次系统 连接状态 模糊径向基神经网络 故障搜索定位

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模糊RBF太阳电池最大功率点跟踪算法 被引量：2

12

作者 袁娇 李涛 +3 位作者 李文全 贺乔卿 李宸宇 马昊翔 《传感器与微系统》 CSCD 2020年第1期154-156,160,共4页

为了有效地利用太阳能,提高光伏发电系统的效率,通过分析太阳电池输出特性和最大功率点跟踪原理,结合模糊控制算法、神经网络与比例-积分-微分(PID)算法的优势,提出一种模糊径向基函数(RBF)神经网络的太阳电池最大功率点跟踪算法。利用... 为了有效地利用太阳能,提高光伏发电系统的效率,通过分析太阳电池输出特性和最大功率点跟踪原理,结合模糊控制算法、神经网络与比例-积分-微分(PID)算法的优势,提出一种模糊径向基函数(RBF)神经网络的太阳电池最大功率点跟踪算法。利用模糊RBF神经网络对PID控制器的控制参数进行自适应整定,从而精确调节光伏电池变换器的功率开关占空比,达到太阳电池最大功率点跟踪控制。仿真与实测结果表明:算法能有效提高系统的响应速度、自适应能力。 展开更多

关键词 光伏系统 模糊径向基函数神经网络 比例-积分-微分(PID)控制 最大功率点跟踪

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考虑能见度影响的公路隧道照明动态优化与智能控制 被引量：19

13

作者 梁波 牛佳安 +3 位作者 李硕 杨彦斌 肖靖航 张晓坚 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第10期1783-1792,共10页

为解决不同能见度影响下公路隧道实际路面亮度变化过大以及由此引起的行车安全与能源虚耗问题,本文提出了一种能够改善公路隧道照明环境的动态优化与智能控制方法.首先,通过对不同时空条件下的公路隧道进行现场试验和数据分析,得到了隧... 为解决不同能见度影响下公路隧道实际路面亮度变化过大以及由此引起的行车安全与能源虚耗问题,本文提出了一种能够改善公路隧道照明环境的动态优化与智能控制方法.首先,通过对不同时空条件下的公路隧道进行现场试验和数据分析,得到了隧道内能见度的变化规律;其次,在公路隧道传统照明设计的基础上考虑能见度对照明环境的影响,建立了基于隧道内能见度、交通量、车速、路面亮度和照明亮度的按需照明与动态优化模型;随后,以不同地区公路隧道的实测数据为样本,结合划分出的公路隧道典型照明场景和模糊径向基神经网络算法构建了公路隧道照明智能控制模型,最后,通过仿真实验验证了所构建模型的有效性,其结果表明,本文所提出的优化控制方法能够在保证隧道照明安全性的前提下兼顾节能性. 展开更多

关键词 照明优化控制 模糊径向基神经网络 能见度 照明环境改善 仿真模拟

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真空开关高动作稳定性的永磁操动机构控制系统 被引量：16

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作者 程显 袁晓东 +1 位作者 葛国伟 朱剑鹏 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第21期4617-4626,共10页

基于永磁操动机构的真空开关被广泛应用在电力系统中,以确保真空开关在不同环境下操动的精度和动作时间稳定,可以有效提高电力系统的稳定性。该文首先对10kV真空开关操动机构的分合闸动态特性进行分析计算,并建立仿真实验模型;利用径向... 基于永磁操动机构的真空开关被广泛应用在电力系统中,以确保真空开关在不同环境下操动的精度和动作时间稳定,可以有效提高电力系统的稳定性。该文首先对10kV真空开关操动机构的分合闸动态特性进行分析计算,并建立仿真实验模型;利用径向基函数(RBF)神经网络与模糊PID自适应控制相结合的技术设计算法控制器,对机构的线圈电流与位移特性进行实时检测控制;通过仿真实验证明了该控制器在提高机构动作稳定性上的可行性。搭建实验测试平台,进行合闸对比实验,未加入算法控制器时,操动机构总体合闸时间在22.7~31.8ms;加入算法控制器后,合闸时间稳定在25.5~26.1ms。同时该算法控制器将机构合闸时间分散性由原来的±1.5ms降低为±0.3ms左右,不同环境温度下分散性依然可以保持在±0.3ms左右,证明加入该控制系统后,提高了动作时间的稳定性和有效性。 展开更多

关键词 真空断路器 永磁操动机构 模糊径向基函数神经网络 动作稳定性

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电力市场环境下的新型负荷频率控制方法 被引量：8

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作者 张建武 刘向杰 黄宏清 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2008年第12期64-69,共6页

针对电力市场环境中的两区域互联系统,研究了负荷频率控制的非线性、参数的不确定和纯迟延特性等问题,提出了一种基于模糊径向基函数神经网络的自适应控制器,即利用径向基函数神经网络进行自学习、修正与完善模糊规则,改善其动态性能。... 针对电力市场环境中的两区域互联系统,研究了负荷频率控制的非线性、参数的不确定和纯迟延特性等问题,提出了一种基于模糊径向基函数神经网络的自适应控制器,即利用径向基函数神经网络进行自学习、修正与完善模糊规则,改善其动态性能。将Matlab与Labview软件相结合进行仿真,结果表明上述方法具有较强的自适应和自学习能力,将其应用于复杂的非线性电力系统的负荷频率控制中,取得了较好的控制效果。 展开更多

关键词 负荷频率控制 模糊径向基函数(RBF)神经网络 自适应控制 电力市场

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