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联合改进鸽群优化RBF神经网络PID的自动驾驶机器人车速控制
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作者 周阿连 于子茵 刘刚 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第6期69-74,共6页
为提高自动驾驶机器人车速控制的精度和系统稳定性,提出一种联合改进鸽群优化RBF神经网络PID的自动驾驶机器人车速控制方法。对基本鸽群优化算法(pigeon-inspired optimization,PIO)进行改进,通过增加局部搜索机制,以提升算法全局收敛... 为提高自动驾驶机器人车速控制的精度和系统稳定性,提出一种联合改进鸽群优化RBF神经网络PID的自动驾驶机器人车速控制方法。对基本鸽群优化算法(pigeon-inspired optimization,PIO)进行改进,通过增加局部搜索机制,以提升算法全局收敛精度。设计改进的RBF神经网络,采用改进核FCM聚类算法(improved KFCM,IKFCM)初始化RBF神经网络中心,利用改进的PIO(improved PIO,IPIO)优化RBF神经网络参数配置。最后,利用IPIO和IKFCM优化后的RBF神经网络对PID参数进行自适应调整。与其它车速控制方法相比,所提方法车速控制精度提高了约1.2%,能够精准实现对机器人车速的控制。 展开更多
关键词 机器人 鸽群优化算法 rbf神经网络 PID控制 精度
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车辆主动悬架RBF神经网络的模型预测控制仿真研究
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作者 顾苏怡 蒋昌华 《中国工程机械学报》 北大核心 2025年第3期410-414,共5页
为了提升车辆行驶的稳定性和乘坐的舒适性,提出一种基于径向基函数(RBF)神经网络的模型预测控制(MPC)系统,通过仿真验证主动悬架控制系统的有效性。创建7自由度车辆主动悬架简图,定义了车辆主动悬架动力学方程式。构建主动悬架MPC系统,... 为了提升车辆行驶的稳定性和乘坐的舒适性,提出一种基于径向基函数(RBF)神经网络的模型预测控制(MPC)系统,通过仿真验证主动悬架控制系统的有效性。创建7自由度车辆主动悬架简图,定义了车辆主动悬架动力学方程式。构建主动悬架MPC系统,利用RBF神经网络结构捕捉车辆主动悬架系统的复杂动态特性,通过对大量数据的学习和训练,能够快速建立主动悬架MPC参数,最终实现对车辆主动悬架系统的精确控制。利用Matlab软件对车辆主动悬架的车身加速度、悬架位移、轮胎位移进行仿真,评估车辆不同控制策略的行驶性能。结果显示:在路面信号激励下采用MPC,车辆主动悬架的车身加速度、悬架位移、轮胎位移变化幅度较大;采用RBF神经网络的MPC,车辆主动悬架的车身加速度、悬架位移、轮胎位移变化幅度较小。所提出的RBF神经网络MPC系统,能够增强车辆主动悬架抗干扰能力,从而保持车辆行驶的稳定性和舒适性。 展开更多
关键词 车辆 主动悬架 rbf神经网络 模型预测控制 仿真
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基于改进RBF神经网络的永磁同步电机弱磁控制 被引量:1
3
作者 于丰铭 刘军 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2025年第1期99-103,共5页
针对永磁同步电机在传统单电流调节器弱磁控制下,电机控制模式切换时导致的系统稳定性差,以及传统RBF-PID控制器输出权值的非精细化更新导致的参数过拟合,收敛速度慢等问题,提出一种过渡区域切换算法,引入混合权重因子,采用余弦插值与Si... 针对永磁同步电机在传统单电流调节器弱磁控制下,电机控制模式切换时导致的系统稳定性差,以及传统RBF-PID控制器输出权值的非精细化更新导致的参数过拟合,收敛速度慢等问题,提出一种过渡区域切换算法,引入混合权重因子,采用余弦插值与Sigmoid函数做过渡区域的平滑处理,并在弱磁区引入模糊PI控制器,将自适应梯度下降法与L2正则化策略结合,改进神经网络的输出权值。仿真结果表明,设计的过渡区域切换算法,不依赖电机参数,可移植性强,优化了恒转矩区切换至弱磁区的条件,在改进RBF-PID控制器下,转速超调量仅为0.07%,负载调节时间较之传统策略减少了94%。 展开更多
关键词 永磁同步电机 弱磁控制 过渡区域切换算法 rbf神经网络 模糊控制
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基于RBF神经网络的4-PPPS并联机构位姿误差补偿
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作者 金奕扬 李磊 +3 位作者 许家伟 汪建华 王国伟 许润康 《现代制造工程》 北大核心 2025年第4期140-150,共11页
为了解决船舶调姿机构结构误差引起的船舶总段对接精度下降问题,以4-PPPS并联机构为研究对象,首先采用闭环矢量法建立包含32个误差项的动平台位姿误差模型,然后具体分析其中便于测量的16种结构误差参数对动平台位姿精度的影响规律。误... 为了解决船舶调姿机构结构误差引起的船舶总段对接精度下降问题,以4-PPPS并联机构为研究对象,首先采用闭环矢量法建立包含32个误差项的动平台位姿误差模型,然后具体分析其中便于测量的16种结构误差参数对动平台位姿精度的影响规律。误差分析结果表明,沿轨道方向移动副长度误差对4-PPPS并联机构运动精度影响最大,在4条支链均存在误差的情况下,Z轴方向动平台位姿误差达到1.5 mm。同时,为克服传统误差参数辨识难度较大的问题,提出一种基于鲸鱼优化算法(Whale Optimization Algorithm,WOA)优化径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络的补偿方法。该方法将位姿误差转化为驱动关节长度误差,通过神经网络建立动平台理论位姿与驱动关节长度误差的预测模型,并采用鲸鱼优化算法优化网络参数,最终获得驱动关节长度补偿量,用来修正动平台的实际位姿并完成误差补偿。经过仿真验证,该方法能够有效提升4-PPPS并联机构的运动精度,动平台在X、Y、Z轴方向的误差均值分别由0.169、0.188、0.159 mm降至0.002、0.001、0.003 mm,误差最大值分别由0.208、0.231、0.195 mm降至0.012、0.001、0.019 mm,平均位姿精度提高了85.07%,补偿效果显著。 展开更多
关键词 并联机构 误差分析 误差补偿 rbf神经网络 鲸鱼优化算法
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基于改进PSO-BP神经网络的Ni-TiC复合镀层工艺参数优化方法
5
作者 李学威 王兆浩 《电镀与精饰》 北大核心 2025年第8期76-82,共7页
在Ni-TiC复合镀层的制备过程中,由于受到参数非线性波动以及多参数间复杂作用关系的影响,其镀层制备效果不佳。为达到理想的镀层效果,本次借助脉冲负荷电沉积法制备Ni-TiC复合镀层环境,开展基于改进粒子群优化-反向传播(Particle Swarm ... 在Ni-TiC复合镀层的制备过程中,由于受到参数非线性波动以及多参数间复杂作用关系的影响,其镀层制备效果不佳。为达到理想的镀层效果,本次借助脉冲负荷电沉积法制备Ni-TiC复合镀层环境,开展基于改进粒子群优化-反向传播(Particle Swarm Optimization Backpropagation,PSO-BP)神经网络的Ni-TiC复合镀层工艺参数优化方法研究。先对Ni-TiC复合镀层工艺进行分析,探讨TiC粒子浓度、电流密度以及pH值三种工艺参数的影响,然后以此为基础,设计正交试验,开展对Ni-TiC复合镀层工艺参数的初步优化,最后以得到的正交试验结果为输入,采用BP神经网络完成Ni-TiC复合镀层工艺参数优化模型的构建与训练设计,应用改进PSO算法完成BP神经网络模型参数寻优,实现Ni-TiC复合镀层工艺参数优化。实验结果表明:应用该方法,可以实现Ni-TiC复合镀层的制备工艺参数优化,采用优化后的工艺制备的复合镀层的耐腐蚀能力更强。 展开更多
关键词 改进pso算法 BP神经网络 Ni-TiC复合镀层 工艺参数优化 正交实验 脉冲负荷电沉积方法
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基于IPSO-RBF神经网络的西北内陆河流域突发水污染风险评估 被引量:1
6
作者 靳春玲 蔡惠春 +2 位作者 贡力 田亮 李战江 《环境科学与技术》 CAS CSCD 北大核心 2024年第9期120-127,共8页
突发水污染事故会破坏环境、危害健康,开展西北内陆河流域突发水污染风险评估对于维护西部脆弱生态安全尤为重要。该文针对西北内陆河流域突发水污染问题,利用PSR模型遴选18个因素建立突发水污染风险评价指标体系,基于径向基神经网络模... 突发水污染事故会破坏环境、危害健康,开展西北内陆河流域突发水污染风险评估对于维护西部脆弱生态安全尤为重要。该文针对西北内陆河流域突发水污染问题,利用PSR模型遴选18个因素建立突发水污染风险评价指标体系,基于径向基神经网络模型(RBF)构建突发水污染风险评价模型。为进一步保证模型精度,采用改进惯性权重因子和学习因子的粒子群算法(IPSO)对神经网络模型参数进行优化,建立IPSO-RBF神经网络西北内陆河突发水污染风险评价模型,并运用该模型对石羊河流域武威段2017-2022年突发水污染进行风险等级评价。结果显示,石羊河流域武威段突发水污染2017-2019年风险等级为Ⅱ级,2020-2022年风险等级为Ⅲ级,结果与熵权-TOPSIS法一致,与流域治理情况相符。该研究成果有利于提升石羊河流域突发水污染的防控水平与应急处置能力,对于西北内陆河流域水资源管理以及祁连山生态保护具有重要意义。 展开更多
关键词 突发水污染 风险评估 rbf神经网络 Ipso算法 内陆河流域
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基于MI-PSO-RBF神经网络的铁路客货运量预测研究 被引量:2
7
作者 薛锋 吴林鸿 +1 位作者 汪雯文 周琳 《铁道运输与经济》 北大核心 2024年第9期123-135,共13页
准确地预测铁路客货运量对合理配置运输资源、提高铁路客货运组织工作效率有重要作用。为提高铁路客货运量的预测精度,提出一种基于MI-PSO-RBF神经网络的客货运量组合预测模型。本研究对铁路客货运量的影响因素及其内在关联进行分析,选... 准确地预测铁路客货运量对合理配置运输资源、提高铁路客货运组织工作效率有重要作用。为提高铁路客货运量的预测精度,提出一种基于MI-PSO-RBF神经网络的客货运量组合预测模型。本研究对铁路客货运量的影响因素及其内在关联进行分析,选取相关指标,利用互信息素法对指标进行筛选,构建影响因素指标体系。基于该指标体系,运用粒子群算法优化的RBF神经网络模型分别对铁路客货运量进行预测,并与传统的BP神经网络、RBF神经网络预测模型进行比较。结果显示,经过参数调整优化后的MI-PSO-RBF神经网络在铁路客运量及货运量的预测精度方面表现最佳,测试集R2分别达到了0.9481与0.9911,具有较高的精度及泛化能力,表明该组合预测模型能够进一步提升神经网络模型预测铁路客货运量精确度。 展开更多
关键词 客货运量预测 互信息素 粒子群算法 rbf神经网络 影响因素法
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基于PSO+SOM神经网络的无人机装备故障智能诊断研究
8
作者 沈延安 陈强 杨克泉 《火力与指挥控制》 北大核心 2025年第1期152-159,168,共9页
针对当前无人机装备故障人工诊断效率低、智能诊断方法少、故障识别正确率低以及SOM神经网络收敛速度慢等问题,提出一种基于PSO+SOM神经网络的故障智能诊断方法。通过改进PSO算法优化SOM神经网络和对比PSO、GA、ACO对SOM神经网络的改进... 针对当前无人机装备故障人工诊断效率低、智能诊断方法少、故障识别正确率低以及SOM神经网络收敛速度慢等问题,提出一种基于PSO+SOM神经网络的故障智能诊断方法。通过改进PSO算法优化SOM神经网络和对比PSO、GA、ACO对SOM神经网络的改进效果,以及比较LVQ、BP、传统SOM、PSO+SOM神经网络的故障诊断效果,结果表明PSO+SOM神经网络的故障诊断模型具有适度值小、判别时间短、迭代次数少、准确率高、收敛速度快的优点,为实现无人机装备故障智能诊断提供一种高效的方法。 展开更多
关键词 无人机 SOM神经网络 pso算法 智能化 故障诊断
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基于迁移学习和RBF神经网络的小子样产品性能参数预测方法
9
作者 毛廷鎏 赵建印 +2 位作者 杨根庆 孙伟赫 崔爽 《兵工自动化》 北大核心 2025年第5期57-60,共4页
针对小子样产品预测模型不够精确的问题,提出一种产品性能参数预测方法。在径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络学习算法的基础上,加入迁移学习的思想,将小子样产品自身的历史测试数据和同型号同批次其他产品的测试数据当作... 针对小子样产品预测模型不够精确的问题,提出一种产品性能参数预测方法。在径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络学习算法的基础上,加入迁移学习的思想,将小子样产品自身的历史测试数据和同型号同批次其他产品的测试数据当作源领域知识来充分学习,弥补当前领域因已标签样本数据少而导致的产品性能参数预测精度差的问题。结果表明,该方法的预测精度较高。 展开更多
关键词 迁移学习 rbf神经网络 小子样产品 参数预测
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基于RBF神经网络的飞机油量计算方法
10
作者 罗云鹤 赵铮 《空军工程大学学报》 北大核心 2025年第2期26-33,共8页
针对目前飞机燃油测量采用的查表插值油量计算方法效率低,以及神经网络应用于飞机油箱油量计算存在的精度不高、容错性不好等问题,开展了基于径向基函数(RBF)神经网络的飞机油量计算方法研究。通过改善油箱体积特性数据库的离散分布优... 针对目前飞机燃油测量采用的查表插值油量计算方法效率低,以及神经网络应用于飞机油箱油量计算存在的精度不高、容错性不好等问题,开展了基于径向基函数(RBF)神经网络的飞机油量计算方法研究。通过改善油箱体积特性数据库的离散分布优化训练样本质量,改进神经网络训练算法提高对输入数据误差容错性,采用遗传算法优化神经网络设计参数,有效提升了RBF神经网络在油量计算中的泛化能力和训练效率。经某型飞机燃油箱计算实例和地面试验验证表明,油箱模型数据离散方法能更为准确描述油箱体积特性,与等距切割方法相比测试样本插值计算均方根误差下降34.8%。构建的RBF神经网络具有较好的计算精度,计算效率较插值计算方法提升了约5倍。改进算法与正交最小二乘法(OLS)算法相比,当输入参数存在误差时测试样本预估均方根误差下降61.5%,容错性明显提升,具有工程实用价值。 展开更多
关键词 飞机燃油测量 油量计算方法 rbf神经网络 油箱体积特性
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基于RBF神经网络的防空导弹武器系统作战效能评估
11
作者 张鹏 冯柯 +2 位作者 宫建成 杨小强 申金星 《系统仿真学报》 北大核心 2025年第2期529-540,共12页
针对防空导弹武器系统作战效能指标维度高、复杂性强以及评估方法主观等问题,提出基于RBF神经网络的作战效能评估方法。通过分析OODA环作战理论,构建了防空导弹武器系统作战效能指标体系。通过MATLAB实现RBF神经网络模型仿真,并应用BP、... 针对防空导弹武器系统作战效能指标维度高、复杂性强以及评估方法主观等问题,提出基于RBF神经网络的作战效能评估方法。通过分析OODA环作战理论,构建了防空导弹武器系统作战效能指标体系。通过MATLAB实现RBF神经网络模型仿真,并应用BP、PCA-BP、Elman神经网络等多种方法进行对比仿真验证。仿真结果表明:RBF神经网络模型预测评估结果与真实值更为接近,充分证明了该模型在防空导弹武器系统作战效能评估中的有效性,为指挥员作战决策提供有力支持。 展开更多
关键词 rbf神经网络 防空导弹武器系统 效能评估 作战仿真 OODA环
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基于RBF模糊神经网络的钢轨侧磨预测
12
作者 杨光 孙庆 王伟 《城市轨道交通研究》 北大核心 2025年第S1期92-95,104,共5页
[目的]随着地铁运营时间延长和列车运行速度提升,钢轨磨损程度日益严重,曲线段钢轨侧磨尤其严重,因此需对曲线段钢轨侧磨的影响因素与变化规律进行深入研究。[方法]分析并找出了影响钢轨侧磨产生及发展的主要因素。基于RBF(径向基)模糊... [目的]随着地铁运营时间延长和列车运行速度提升,钢轨磨损程度日益严重,曲线段钢轨侧磨尤其严重,因此需对曲线段钢轨侧磨的影响因素与变化规律进行深入研究。[方法]分析并找出了影响钢轨侧磨产生及发展的主要因素。基于RBF(径向基)模糊神经网络构建了钢轨侧磨预测模型。将钢轨侧磨主要影响因素作为该模型主要参数,并结合上海轨道交通1号线测量数据进行了仿真预测试验。[结果及结论]该模型的钢轨侧磨预测值较好地拟合了实际的钢轨侧磨变化趋势,预测误差在0~1 mm范围内。根据该模型的钢轨侧磨预测结果能够掌握钢轨侧磨的状态变化趋势,能够为指导钢轨更换或打磨作业提供数据支持。 展开更多
关键词 城市轨道交通 钢轨侧磨 rbf模糊神经网络 预测模型
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基于RBF神经网络的PM_(2.5)浓度预测
13
作者 万梓康 谢劭峰 +3 位作者 林买金 孟春阳 彭祥天 张茗斐 《环境监测管理与技术》 北大核心 2025年第4期67-72,共6页
针对传统RBF神经网络在PM_(2.5)回归预测中参数优化的问题,提出了粒子群算法优化的径向基神经网络(PSO-RBF)、鲸鱼算法优化的径向基神经网络(WOA-RBF)、北方苍鹰算法优化的径向基神经网络(NGO-RBF)和灰狼算法优化的径向基神经网络(GWO-R... 针对传统RBF神经网络在PM_(2.5)回归预测中参数优化的问题,提出了粒子群算法优化的径向基神经网络(PSO-RBF)、鲸鱼算法优化的径向基神经网络(WOA-RBF)、北方苍鹰算法优化的径向基神经网络(NGO-RBF)和灰狼算法优化的径向基神经网络(GWO-RBF)4种模型,以2021年12月1日—2022年8月31日拉萨、成都、北京和上海的大气污染物、气象因素、大气可降水量(PWV)及叶面积指数(LAI)的小时数据作为训练集,分别预测了4个城市在2022年9月、10月、11月共计91 d的PM_(2.5)质量浓度变化。结果表明:PSO-RBF模型的优化性能最为显著,相对于RBF模型,PSO-RBF模型的MAE、MAPE、RMSE、R^(2)均得到显著提升。 展开更多
关键词 PM_(2.5) rbf神经网络 粒子群算法 大气污染物 气象因素 回归预测
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基于RBF神经网络的上肢柔性外骨骼机器人自适应复合控制
14
作者 门曦凯 郭朝 《控制工程》 北大核心 2025年第4期586-594,共9页
为了提高上肢外骨骼机器人关节的柔性,结合模块化串联弹性驱动器和鲍登线,提出了一种上肢柔性外骨骼机器人。针对鲍登线产生的非线性摩擦、外界未知扰动和模型不确定性,提出了一种基于径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络的... 为了提高上肢外骨骼机器人关节的柔性,结合模块化串联弹性驱动器和鲍登线,提出了一种上肢柔性外骨骼机器人。针对鲍登线产生的非线性摩擦、外界未知扰动和模型不确定性,提出了一种基于径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络的自适应复合控制器。该控制器采用扰动观测器和RBF神经网络自适应控制器对扰动进行估计和补偿,并通过滑模控制器实现上肢柔性外骨骼机器人的跟踪控制。此外,通过李雅普诺夫理论证明了该控制器的稳定性。仿真结果表明,与传统的比例积分微分(proportional integral differential,PID)控制器和滑模控制器相比,所提控制器具有更好的扰动补偿能力、更高的跟踪控制精度和鲁棒性,实现了对上肢柔性外骨骼机器人的精准跟踪控制。 展开更多
关键词 上肢柔性外骨骼机器人 rbf神经网络 滑模控制 扰动观测器
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应用PSO-RBF神经网络预测太阳能PV/T系统的热、电性能 被引量:5
15
作者 何迪 王聪聪 +4 位作者 陈红兵 孙俊辉 高雪宁 王传岭 马卓越 《可再生能源》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期455-463,共9页
为准确预测太阳能光伏光热(Solar Photovoltaic/Thermal,PV/T)系统的热、电性能,文章利用PSO(Particle Swarm Optimization)算法优化了RBF(Radial Basis Function)神经网络,并基于此方法建立了太阳能PV/T系统性能的仿真预测模型,与基于... 为准确预测太阳能光伏光热(Solar Photovoltaic/Thermal,PV/T)系统的热、电性能,文章利用PSO(Particle Swarm Optimization)算法优化了RBF(Radial Basis Function)神经网络,并基于此方法建立了太阳能PV/T系统性能的仿真预测模型,与基于未优化RBF神经网络建立的预测模型进行了对比分析。同时,搭建了太阳能PV/T实验平台,通过云平台采集实验数据用于上述模型。研究结果表明:使用PSO算法优化后的RBF神经网络模型相较于未优化模型预测精度提高了20%,预测稳定性提高了30%,拟合优度R值有所提升。基于PSO-RBF神经网络建立的预测模型可精确预测太阳能PV/T系统的热、电性能。 展开更多
关键词 PV/T rbf神经网络 pso算法 模拟预测
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基于神经网络的无线电能传输自抗扰控制 被引量:1
16
作者 宋贝多 程志江 +1 位作者 刘尊祝 杨涵棣 《现代电子技术》 北大核心 2025年第6期85-90,共6页
为了实现电压型无线电能传输系统(WPT)的精确和稳定输出,解决自抗扰控制器(ADRC)参数整定复杂的问题,提出一种基于径向基(RBF)神经网络优化的ADRC控制的WPT系统。首先,建立双边LCC型WPT系统模型,并采用Hammerstein模型简化系统分析和控... 为了实现电压型无线电能传输系统(WPT)的精确和稳定输出,解决自抗扰控制器(ADRC)参数整定复杂的问题,提出一种基于径向基(RBF)神经网络优化的ADRC控制的WPT系统。首先,建立双边LCC型WPT系统模型,并采用Hammerstein模型简化系统分析和控制器设计;其次,利用RBF神经网络的在线学习能力动态优化ADRC控制器中的可调参数,以实现对系统输出电压的精确控制;最后,搭建基于RBF-ADRC的无线电能传输装置,比较RBF-ADRC和ADRC控制器的控制效果。实验结果表明,与传统ADRC控制器相比,RBF-ADRC控制器不仅解决了参数调整困难的问题,还显著提升了系统的响应速度和控制性能,验证了RBF-ADRC控制器的有效性,实现了无超调的稳定输出,并且过渡时间更短。 展开更多
关键词 无线电能传输系统 自抗扰控制 rbf神经网络 双边LCC型拓扑结构 恒压输出 径向基函数
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基于自适应RBF神经网络具有模型不确定性的四旋翼无人机指定时间预设性能控制方法 被引量:5
17
作者 张园 郑鸿基 +3 位作者 刘海涛 韦丽娇 沈德战 赵振华 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期64-73,共10页
四旋翼无人机具有强耦合和欠驱动的特点,在飞行过程中很容易受到外界干扰,进而影响整个无人机系统的稳定性和精度。为此,提出了一种基于RBF神经网络的指定时间预设性能约束控制策略。首先,针对四旋翼无人机的不确定数学模型难以精确建立... 四旋翼无人机具有强耦合和欠驱动的特点,在飞行过程中很容易受到外界干扰,进而影响整个无人机系统的稳定性和精度。为此,提出了一种基于RBF神经网络的指定时间预设性能约束控制策略。首先,针对四旋翼无人机的不确定数学模型难以精确建立,并且在执行任务过程中存在外部未知扰动问题,提出了一种基于指定时间预设性能控制方法,将四旋翼无人机的轨迹跟踪问题转换为对位置子系统和姿态子系统的期望指令跟踪问题;其次,在设计控制器过程中,为了解决“微分爆炸”问题产生的滤波器误差,引入一种新型滤波误差补偿方法,通过RBF神经网络逼近外部未知扰动,并将预测结果补偿给控制器以提高轨迹跟踪的鲁棒性。最后,应用仿真模拟方法验证无人机控制系统稳定性和性能优势,通过飞行试验验证,微风聚拢环境下实际飞行轨迹与仿真模拟结果趋于一致,自主轨迹跟踪起降位置偏差小于1 cm,证明了所提出算法的有效性。 展开更多
关键词 四旋翼无人机 rbf神经网络 轨迹跟踪控制 预设性能约束 模型不确定性
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基于RBF神经网络的光伏并网系统自适应等效建模方法 被引量:3
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作者 张姝 陈豪 肖先勇 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2024年第4期77-86,共10页
针对广义负荷建模中的光伏并网系统模型难以适应不同逆变器控制和频率扰动的动态响应问题,提出了一种基于径向基函数(radialbasisfunction,RBF)神经网络的光伏并网系统自适应等效建模方法。首先,建立了光伏并网逆变器不同控制策略响应... 针对广义负荷建模中的光伏并网系统模型难以适应不同逆变器控制和频率扰动的动态响应问题,提出了一种基于径向基函数(radialbasisfunction,RBF)神经网络的光伏并网系统自适应等效建模方法。首先,建立了光伏并网逆变器不同控制策略响应波形的检测判据。然后,构建了以电压-频率扰动为输入,有功功率和无功功率为输出的光伏并网系统RBF神经网络模型。最后,在Matlab/Simulink中搭建了光伏并网系统模型,并将其接入IEEE14节点配电网进行仿真验证。结果表明,构建的光伏并网自适应等效模型能够有效辨识电压频率给定控制、有功无功给定控制、下垂控制策略类型,能够准确反映光伏并网系统在不同电压、频率扰动下的有功功率、无功功率的动态响应特性。 展开更多
关键词 光伏并网系统 等效建模 逆变器控制 电压-频率扰动 rbf神经网络
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人工神经网络在塔里木河中游流量预测中的应用
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作者 刘淇 张小莹 +2 位作者 李琳 孟万尚 谭义海 《水文》 北大核心 2025年第3期64-71,共8页
塔里木河中游河道岔道多、河水漫溢严重,为应对水文测站稀少且相距较远所引起的流量数据不足的问题,分别在定床与动床工况下提出了基于BP及RBF两种人工神经网络的塔里木河中游流量预测模型。结果表明:在定床工况下,两种预测模型均表现... 塔里木河中游河道岔道多、河水漫溢严重,为应对水文测站稀少且相距较远所引起的流量数据不足的问题,分别在定床与动床工况下提出了基于BP及RBF两种人工神经网络的塔里木河中游流量预测模型。结果表明:在定床工况下,两种预测模型均表现出较好的适应性,其中四变量(水深、水面宽、平均流速、水力半径)的预测模型准确性最高,模型准确度随着变量数量减少而下降;在动床工况下,BP预测模型准确性高于RBF模型;使用三变量及四变量训练的BP模型均能较好的预测流量,但三变量(水深、水面宽、平均流速)的数据获取更为便捷,方便使用。本研究可为塔里木河中游流量预测提供新思路,对河流管理、防洪减灾以及水资源合理配置具有实际意义。 展开更多
关键词 塔里木河 神经网络 流量 BP预测模型 rbf预测模型
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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:2
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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。 展开更多
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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