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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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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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基于自适应神经网络补偿的四旋翼PID控制策略
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作者 杜飞平 熊振宇 +1 位作者 廖飞 李婷 《兵工自动化》 北大核心 2025年第6期62-68,共7页
针对四旋翼飞行器在控制过程中的不确定性和外部扰动,提出一种自适应比例-积分-微分(proportion integration differentiation,PID)的控制策略。在外环位置控制器设计的前馈补偿比例微分(proportion derivative,PD)控制中融入了积分项,... 针对四旋翼飞行器在控制过程中的不确定性和外部扰动,提出一种自适应比例-积分-微分(proportion integration differentiation,PID)的控制策略。在外环位置控制器设计的前馈补偿比例微分(proportion derivative,PD)控制中融入了积分项,通过数学推导与仿真分析以消除系统稳态误差,同时提升跟踪精度。在内环姿态控制器设计中,采用自适应RBF神经网络对PID进行补偿性设计,经反复的算法优化与模型验证,构建出高效的控制器模型。基于所设计的四旋翼飞行器模型,结合所提控制策略进行仿真测试。实验结果表明:该方法能对系统所遭受的外部干扰进行高效自适应补偿,有效提升了系统的稳定性,表现出良好的控制能力。 展开更多
关键词 四旋翼飞行器 内外环控制 自适应pid rbf神经网络
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基于NSGA-Ⅱ与RBF神经网络的DPF结构参数优化
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作者 贾德文 郭岩琦 +2 位作者 雷基林 毕玉华 聂学选 《中国工程机械学报》 北大核心 2024年第1期1-6,共6页
为降低某型号柴油机颗粒捕集器(DPF)在运行过程中的流动阻力,并使其保持较高的捕集效率。采用试验设计方法抽取代表性样本集,并分析影响因素对DPF捕集性能影响的显著性。利用径向基函数(RBF)神经网络构建所选变量与目标函数映射关系代... 为降低某型号柴油机颗粒捕集器(DPF)在运行过程中的流动阻力,并使其保持较高的捕集效率。采用试验设计方法抽取代表性样本集,并分析影响因素对DPF捕集性能影响的显著性。利用径向基函数(RBF)神经网络构建所选变量与目标函数映射关系代理模型,并结合第二代非劣排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)与结合熵权的优劣解距离排序法(TOPSIS)得到关于目标函数的一组最优解。结果表明:该型号DPF平均压降降低了14.58%,且DPF平均捕集效率保持99%以上。 展开更多
关键词 柴油机颗粒捕集器 多目标优化 捕集性能 rbf神经网络 NSGA-Ⅱ遗传算法
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基于多目标灰狼优化算法与RBF神经网络的真空灭弧室触头结构优化设计 被引量:7
5
作者 丁璨 王周琳 +1 位作者 袁召 李江 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期543-550,共8页
在真空灭弧室触头开断过程中,合适的磁场分布有利于提高其开断性能;在合闸过程中,动、静触头间存在的电动斥力会导致触头出现弹跳现象。针对以上问题,首先建立了带铁芯式杯状纵磁触头的三维模型,进行了磁场分布与电动力的计算;为了进一... 在真空灭弧室触头开断过程中,合适的磁场分布有利于提高其开断性能;在合闸过程中,动、静触头间存在的电动斥力会导致触头出现弹跳现象。针对以上问题,首先建立了带铁芯式杯状纵磁触头的三维模型,进行了磁场分布与电动力的计算;为了进一步提高触头的性能,然后构建了以触头片开槽长度、开槽宽度、径向偏转角度、杯座斜槽高度及单个斜槽上下旋转角度为输入,电流峰值时刻触头间隙中心平面纵向磁场强度最大值、过零时刻中心点处磁滞时间、合闸时动静触头间的电动斥力分别为输出的RBF神经网络模型;最后结合RBF神经网络模型与多目标灰狼优化算法(MOGWO)对触头结构进行了优化。结果表明:与初始结构参数相比,当触头片开槽长度为19.74mm、宽度为3.94mm、径向偏转角为19.9°、杯座斜槽高度为18.0mm、斜槽上下旋转角为119.2°时,触头具有更好的磁场分布特性,且动、静触头间的电动斥力明显减小,有利于提高触头的工作性能。 展开更多
关键词 真空灭弧室触头 电动斥力 rbf神经网络 磁场特性 多目标灰狼优化算法
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基于RBF神经网络与NSGA-Ⅱ算法的渣浆泵多目标参数优化 被引量:22
6
作者 王春林 冯一鸣 +2 位作者 叶剑 罗波 刘轲轲 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第10期109-115,共7页
由于渣浆泵普遍存在扬程低于设计扬程、效率低、磨损严重等问题,该文选取比转速为75的离心式渣浆泵为研究对象,运用商用CFD求解软件Flunet,选取RNG k-ε湍流模型与欧拉两相流模型对其内部流动进行计算。以离心式渣浆泵的效率、高效区作... 由于渣浆泵普遍存在扬程低于设计扬程、效率低、磨损严重等问题,该文选取比转速为75的离心式渣浆泵为研究对象,运用商用CFD求解软件Flunet,选取RNG k-ε湍流模型与欧拉两相流模型对其内部流动进行计算。以离心式渣浆泵的效率、高效区作为优化目标,结合Plackeet-Burman筛选试验,将渣浆泵叶片的进口安放角、出口安放角与叶片包角作为优化变量。采用均匀试验设计安排样本空间,利用RBF神经网络拟合优化变量与优化目标间的映射关联,基于NSGA-Ⅱ遗传算法进行多目标寻优。针对优化所得的Pareto解集,选取其中效率最优个体和高效区最优个体与优化前初始模型进行对比:分析了上述3个个体的通过数值模拟得到的性能曲线之间的差异,得到效率最优与叶片进、出口安放角、叶片包角为21.76?、23.43?、145.56?,高效区最优时为19.38?、22.68?、116.71?。通过试验验证,优化后个体性能得到显著提升,效率最优个体的效率较初始个体的效率提高了3.81%,高效区最优个体较初始个体高效区范围提高了4.33%。给出并分析了上述3个个体在叶轮流道中间剖面上固相相对速度矢量及湍动能分布、叶片工作面、叶轮后盖板的固相浓度分布差异。优化结果表明,该优化方法使叶轮的水力特性得到改善,提高了离心式渣浆泵的性能。 展开更多
关键词 数值模拟 优化 rbf神经网络 NSGA-Ⅱ遗传算法 多目标优化
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基于RBF神经网络的多变量系统PID解耦控制 被引量:21
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作者 焦竹青 屈百达 徐保国 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第3期627-630,634,共5页
针对工业生产过程中的多变量耦合系统采用传统控制方法不能达到满意的效果,提出了一种基于神经网络的PID解耦控制方案。在实验研究中,采用改进型动态BRF神经网络辨识器,在线辨识多变量系统的非线性时变模型,同时自动调整PID控制器各项参... 针对工业生产过程中的多变量耦合系统采用传统控制方法不能达到满意的效果,提出了一种基于神经网络的PID解耦控制方案。在实验研究中,采用改进型动态BRF神经网络辨识器,在线辨识多变量系统的非线性时变模型,同时自动调整PID控制器各项参数,最终实现对系统的智能化解耦控制。给出了BRF神经网络的拓扑结构和算法,并对一组二变量强耦合时变系统的控制过程进行了计算机仿真,结果表明:基于BRF神经网络的PID控制不仅超调量小、响应速度快、控制精度高,而且具有很强的鲁棒性和自适应能力。该设计方案使得解耦后的多变量系统具备了良好的动、静态特性。 展开更多
关键词 rbf神经网络 pid控制 多变量系统 解耦
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基于模糊RBF神经网络的PID及其应用 被引量:19
8
作者 欧阳磊 黄友锐 黄宜庆 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2008年第22期231-233,共3页
针对传统的PID控制器参数固定而导致在控制中效果差的问题,提出一种基于模糊RBF神经网络智能PID控制器的设计方法。该方法结合了模糊控制的推理能力强与神经网络学习能力强的特点,将模糊控制与RBF神经网络相结合以在线调整PID控制器参数... 针对传统的PID控制器参数固定而导致在控制中效果差的问题,提出一种基于模糊RBF神经网络智能PID控制器的设计方法。该方法结合了模糊控制的推理能力强与神经网络学习能力强的特点,将模糊控制与RBF神经网络相结合以在线调整PID控制器参数,整定出一组适合于控制对象的kp,ki,kd参数。将算法运用到电机控制系统的PID参数寻优中,仿真结果表明基于此算法设计的PID控制器改善了电机控制系统的动态性能和稳定性。 展开更多
关键词 模糊控制 rbf神经网络 pid控制 电机控制系统
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基于RBF神经网络的开关磁阻电机单神经元PID控制 被引量:52
9
作者 夏长亮 王明超 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第15期161-165,共5页
论文提出了一种基于径向基函数(radialbasisfunction)神经网络在线辨识的开关磁阻电机(SRM)单神经元PID自适应控制新方法。该方法针对开关磁阻电机的非线性,利用具有自学习和自适应能力的单神经元来构成开关磁阻电机的单神经元自适应控... 论文提出了一种基于径向基函数(radialbasisfunction)神经网络在线辨识的开关磁阻电机(SRM)单神经元PID自适应控制新方法。该方法针对开关磁阻电机的非线性,利用具有自学习和自适应能力的单神经元来构成开关磁阻电机的单神经元自适应控制器,不但结构简单,而且能适应环境变化,具有较强的鲁棒性。并构造了一个RBF网络对系统进行在线辨识,建立其在线参考模型,由单神经元控制器完成控制器参数的自学习,从而实现控制器参数的在线调整,能取得更好的控制效果。样机的实验结果表明,文中所提出的基于RBF神经网络辨识的开关磁阻电机单神经元自适应PID控制方法,通过在线辨识建立了过程模型并为神经元控制器提供了梯度信息,达到了在线辨识在线控制的目的,控制精度高,动态特性好。 展开更多
关键词 电机 rbf神经网络 开关磁阻电机 神经 pid控制 在线辨识
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遗传算法优化BP及RBF神经网络用于苹果气味分类 被引量:9
10
作者 赵杰文 刘木华 +1 位作者 潘胤飞 邹小波 《食品科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第2期39-42,共4页
本文研究了用遗传算法优化BP和RBF两种神经网络的方法来建立对“好”、“坏”苹果气味识别的分类模型。形容结果表明,对“好”、“坏”苹果气味进行分类时,遗传算法优化BP和RBF神经网络建立的分类模型判别准确率均大于83%。
关键词 神经网络 苹果气味 分类模型 电子鼻 遗传优化BP网络 遗传优化rbf网络
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基于RBF神经网络和重复控制PID的电动负载模拟器复合控制 被引量:7
11
作者 王修岩 刘艳敏 李宗帅 《电力科学与技术学报》 CAS 北大核心 2017年第1期84-89,共6页
针对电动负载模拟器运行过程中存在的多余力矩问题,提出RBF神经网络和重复控制PID与前馈补偿控制器相结合的电动负载模拟器复合控制方法。该方法充分利用重复控制PID的优点,加入RBF神经网络控制,形成一种具有较强的抗干扰能力、较好的... 针对电动负载模拟器运行过程中存在的多余力矩问题,提出RBF神经网络和重复控制PID与前馈补偿控制器相结合的电动负载模拟器复合控制方法。该方法充分利用重复控制PID的优点,加入RBF神经网络控制,形成一种具有较强的抗干扰能力、较好的跟踪性能和自适应能力的控制算法;结合舵机速度的前馈补偿,实现多余力矩的抑制;引入弹簧杆,降低系统有害力矩,提高系统稳定性。仿真分析验证了所提复合控制方法的有效性和可行性。 展开更多
关键词 电动负载模拟器 复合控制 rbf神经网络 重复控制pid
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基于RBF神经网络在线辨识的永磁同步电机单神经元PID矢量控制 被引量:6
12
作者 邵伍周 唐忠 +1 位作者 蔡智慧 邹云屏 《电力科学与技术学报》 CAS 2007年第2期48-52,共5页
提出一种基于RBF神经网络在线辨识的永磁同步电机单神经元PID矢量控制新方法,该方法针对传统的PI调节器固定参数所造成的不足,利用具有自适应能力的单神经元PID调节器和RBF神经网络相结合,实现了参数在线辨识,转速在线控制.仿真结果表... 提出一种基于RBF神经网络在线辨识的永磁同步电机单神经元PID矢量控制新方法,该方法针对传统的PI调节器固定参数所造成的不足,利用具有自适应能力的单神经元PID调节器和RBF神经网络相结合,实现了参数在线辨识,转速在线控制.仿真结果表明该方法控制精度高,动态特性好,适合于永磁同步电机的速度控制. 展开更多
关键词 永磁同步电机 矢量控制 神经 pid调节器 rbf神经网络 在线辨识
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基于免疫优化PID神经网络的污水处理系统解耦控制 被引量:4
13
作者 叶洪涛 罗飞 +2 位作者 许玉格 王瑞 何伟刚 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2011年第11期4097-4099,共3页
针对氨氮浓度和硝态氮浓度之间相互耦合,以及常规的PID控制方法难以获得满意控制效果的特点,以溶解氧浓度和内循环流量为操作变量,采用PID神经网络对氨氮浓度和硝态氮浓度进行解耦控制;针对PID神经网络连接权值容易陷入局部最优值,应用... 针对氨氮浓度和硝态氮浓度之间相互耦合,以及常规的PID控制方法难以获得满意控制效果的特点,以溶解氧浓度和内循环流量为操作变量,采用PID神经网络对氨氮浓度和硝态氮浓度进行解耦控制;针对PID神经网络连接权值容易陷入局部最优值,应用免疫算法优化PID神经网络连接权值。仿真结果表明,该方法对污水生化处理系统具有很好的解耦能力和控制品质。 展开更多
关键词 污水生化处理 解耦控制 pid神经网络 免疫优化
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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
14
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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联合图像最优特征提取及改进RBF神经网络的苹果质量估计 被引量:1
15
作者 赵敏 王成荣 李苒 《食品与机械》 CSCD 北大核心 2024年第2期125-130,183,共7页
目的:以阿克苏苹果为例,设计一种联合图像最优特征提取和改进RBF神经网络学习的苹果质量估计方法,以克服人工分级称重成本高、误差大的缺陷。方法:首先,建立苹果图像采集系统,得到苹果前景图像信息;其次,设计苹果图像特征集合最佳子集... 目的:以阿克苏苹果为例,设计一种联合图像最优特征提取和改进RBF神经网络学习的苹果质量估计方法,以克服人工分级称重成本高、误差大的缺陷。方法:首先,建立苹果图像采集系统,得到苹果前景图像信息;其次,设计苹果图像特征集合最佳子集提取策略,将最佳子集提取过程转化为目标函数优化问题,并利用改进的离散蝗虫优化算法进行求解,从而得到最佳苹果图像特征子集;最后,构建基于RBF神经网络学习的苹果质量估计模型,将最佳特征子集作为网络输入,并采用蝗虫优化算法优化配置RBF神经网络超参数,从而实现对苹果质量的有效估计。结果:所提苹果质量估计方法精度更高,质量估计值平均相对误差率为1.23%。结论:该方法可以有效实现苹果质量预估,也能够推广应用到其他类似轴对称形状的水果质量估计。 展开更多
关键词 苹果 图像处理 特征提取 rbf神经网络 蝗虫优化算法 质量估计 精度
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基于RBF神经网络模型的结构可靠度优化方法 被引量:10
16
作者 李刚 孟增 《应用数学和力学》 CSCD 北大核心 2014年第11期1271-1279,共9页
在结构构件尺寸、材料属性以及外部载荷等不确定性因素影响下,基于可靠度的优化给出了兼顾结构的成本和安全性能的安全设计方案.由于传统的可靠度优化方法采用嵌套的双层优化列式求解,因此导致计算量过大.为了克服这个问题,学者们相继... 在结构构件尺寸、材料属性以及外部载荷等不确定性因素影响下,基于可靠度的优化给出了兼顾结构的成本和安全性能的安全设计方案.由于传统的可靠度优化方法采用嵌套的双层优化列式求解,因此导致计算量过大.为了克服这个问题,学者们相继提出了解耦方法和单循环方法等方法.该文采用RBF神经网络模型用于可靠度优化问题的求解中,通过拉丁超立方方法构造代理模型,并用误差指标来验证代理模型的精确程度,同时自适应更新代理模型直至满足需求.通过与现有可靠度优化4种主流算法的比较,说明了该文提出算法的高效性和稳健性. 展开更多
关键词 可靠度 优化 rbf神经网络 效率 稳健性
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基于演化思想的RBF神经网络优化设计 被引量:3
17
作者 王银坤 王学奇 +1 位作者 肖明清 游培寒 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第1期94-95,124,共3页
基于事物演化发展的思想,尝试对传统RBF神经网络的结构进行了优化。首先从IPL算法对RBF网络的学习训练不足出发,通过调整RBF神经网络基函数的采样算子,得到一个规模可以控制的网络模型,最后给出了仿真验证结果。
关键词 演化 优化 IPL算法 rbf神经网络
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RBF神经网络的梯度下降训练方法中的学习步长优化 被引量:21
18
作者 林嘉宇 刘荧 《信号处理》 CSCD 2002年第1期43-48,共6页
梯度下降法是训练RBF神经网络的一种有效方法。和其他基于下降法的算法一样,RBF神经网络的梯度下降训练方法中也存在学习步长的取值问题。本文基于误差能量函数对学习步长的二阶Taylor展开,构造了一种优化学习步长的方法... 梯度下降法是训练RBF神经网络的一种有效方法。和其他基于下降法的算法一样,RBF神经网络的梯度下降训练方法中也存在学习步长的取值问题。本文基于误差能量函数对学习步长的二阶Taylor展开,构造了一种优化学习步长的方法,进行了较详细的推导:实验表明,本方法可有效地加速梯度下降法的收敛速度、提高其性能。该方法的思想可以用于其他基于下降法的学习步长的优化中。 展开更多
关键词 梯度下降法 学习步长优化 rbf神经网络
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料筒温度RBF神经网络PID控制器设计及仿真 被引量:8
19
作者 文生平 江静 《控制工程》 CSCD 2007年第4期369-372,共4页
针对PID控制器具有参数整定不良、性能欠佳、温度控制精度较低,无法满足当今高精密挤出成型加工需要的问题,设计了一种基于RBF神经网络的PID控制器,该控制器将神经网络能无限地逼近非线性系统、运算量小、收敛快的优点和PID控制技术有... 针对PID控制器具有参数整定不良、性能欠佳、温度控制精度较低,无法满足当今高精密挤出成型加工需要的问题,设计了一种基于RBF神经网络的PID控制器,该控制器将神经网络能无限地逼近非线性系统、运算量小、收敛快的优点和PID控制技术有机地结合起来,获得较高的温度控制精度。仿真结果表明,神经网络PID控制器能有效地缩短过渡过程时间,具有很好的稳定性和快速响应性,比普通PID控制具有更好的控制效果,可改善料筒温控系统的动、静态性能。 展开更多
关键词 料筒温度 pid控制 rbf神经网络 MATLAB
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基于动态RBF神经网络在线辨识的单神经元PID控制 被引量:22
20
作者 刘寅虎 李绍铭 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2006年第z2期804-807,共4页
针对工业控制领域中复杂非线性时变系统,提出了基于动态RBF神经网络辨识的单神经元PID控制方法。采用动态RBF神经网络辨识器在线辨识系统模型,获得PID参数在线调整信息,并由单神经元PID控制器完成控制器参数的在线自整定,实现系统的智... 针对工业控制领域中复杂非线性时变系统,提出了基于动态RBF神经网络辨识的单神经元PID控制方法。采用动态RBF神经网络辨识器在线辨识系统模型,获得PID参数在线调整信息,并由单神经元PID控制器完成控制器参数的在线自整定,实现系统的智能控制。仿真结果表明,与常规RBF神经网络辨识的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 rbf神经网络 神经 比例-积分-微分(pid) 非线性控制 最近邻聚类算法
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