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关于“基于RBF神经网络观测器的非线性系统鲁棒故障检测方法”一文的疑问
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作者 陈玉东 施颂椒 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第5期811-812,共2页
指出了文献 [1]中存在的问题 ,给出了改正结果 .
关键词 故障检测 rbf神经网络 观测器 非线性系统
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基于分布式观测器的航天器姿态接管神经网络自适应控制
2
作者 骆轩宇 刘闯 岳晓奎 《宇航学报》 北大核心 2025年第8期1642-1653,共12页
针对多个服务卫星接管非合作航天器的姿态跟踪控制问题,考虑模型参数未知、执行机构故障、外界扰动等因素,提出了一种基于分布式观测器的航天器姿态接管神经网络自适应控制方法。该方法通过径向基函数(RBF)神经网络,实现对参数未知非线... 针对多个服务卫星接管非合作航天器的姿态跟踪控制问题,考虑模型参数未知、执行机构故障、外界扰动等因素,提出了一种基于分布式观测器的航天器姿态接管神经网络自适应控制方法。该方法通过径向基函数(RBF)神经网络,实现对参数未知非线性动力学模型的逼近;通过基于神经网络观测器的分布式状态观测器,解决了仅有部分卫星对目标进行测量的问题,实现了在模型未知情况下对组合体航天器的观测一致性;通过设计自适应补偿控制律,随执行机构故障调整控制参数,实现了对参考姿态运动的跟踪控制。将本文设计的控制方法应用于非合作航天器的姿态接管问题,仿真结果表明其能实现对组合体航天器姿态跟踪的精确控制。 展开更多
关键词 非合作航天器 径向基函数神经网络 自适应控制 分布式观测器 姿态接管控制
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基于HBF神经网络观测器的PMSM无模型预测电流控制
3
作者 马炳图 杜钦君 +2 位作者 张婷 李伟强 刘家合 《仪器仪表学报》 北大核心 2025年第8期376-386,共11页
针对风电机组变桨系统永磁同步电机(PMSM)在复杂运行环境中参数时变引发的模型失配难题,提出了一种融合超局部建模、HBF神经网络观测器以及改进双矢量调制的PMSM无模型预测电流控制(HBF-MFPCC)方案。根据一阶超局部模型原理构建了PMSM... 针对风电机组变桨系统永磁同步电机(PMSM)在复杂运行环境中参数时变引发的模型失配难题,提出了一种融合超局部建模、HBF神经网络观测器以及改进双矢量调制的PMSM无模型预测电流控制(HBF-MFPCC)方案。根据一阶超局部模型原理构建了PMSM无模型预测电流控制的预测模型,仅需使用电机的电流和电压等历史信息即可预测未来时刻的电流值,彻底摆脱对电机电阻、电感和磁链等参数的依赖,解决了传统模型预测电流控制(MPCC)依赖于精确电机参数的问题;设计了一种HBF神经网络观测器来对预测模型的集总误差进行快速辨识,采用决策树优化基函数中心与宽度,该观测器具有较高的辨识速度和适应性,能够有效提高预测模型的准确度;采用一种改进的双矢量最优占空比调制策略,从19组电压矢量组合中选择最优矢量作用于逆变器,并通过自适应时长分配抑制电流纹波,提高电流的跟踪性能。仿真和实验结果表明,在模拟极端参数失配的工况下,提出的HBF-MFPCC策略相比MPCC策略能够使电流跟踪误差降低50%,谐波失真率降低28%;设计的HBF神经网络观测器能够使电流跟踪误差降低53%,谐波失真率降低55%;改进双矢量调制方法能够使电流跟踪误差降低24%,谐波失真率降低11%;该方案能够显著提高系统的鲁棒性且保证良好的电流跟踪性能。 展开更多
关键词 风力发电机 永磁同步电机 无模型预测电流控制 一阶超局部模型 神经网络观测器 双矢量控制
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基于扰动观测器的双容液位系统RBF神经网络滑模控制 被引量:1
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作者 张克 于海生 +1 位作者 孟祥祥 颜克甲 《控制工程》 CSCD 北大核心 2024年第5期954-960,共7页
针对双容液位系统存在的外部扰动、模型参数不确定等问题,设计了一种基于非线性扰动观测器(nonlinear disturbance observer,NDOB)的径向基函数神经网络滑模控制(radial basis function neural network sliding mode control,RNNSMC)方... 针对双容液位系统存在的外部扰动、模型参数不确定等问题,设计了一种基于非线性扰动观测器(nonlinear disturbance observer,NDOB)的径向基函数神经网络滑模控制(radial basis function neural network sliding mode control,RNNSMC)方法。建立双容液位系统数学模型,采用积分型滑模面来提高系统的鲁棒性,在常规积分滑模控制的基础上,通过RBF神经网络(RBF neural network,RNN)对系统的非线性函数进行逼近,并设计非线性扰动观测器估计外部扰动,选用Lyapunov稳定性判据证明了控制策略的闭环稳定性。仿真结果表明,所提控制策略与积分滑模控制(integral sliding mode control,ISMC)方法相比,不需要精确的数学模型,且控制精度更高,抗干扰能力更强。 展开更多
关键词 rbf神经网络 滑模控制 双容液位系统 非线性扰动观测器 外部扰动
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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
5
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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基于自适应扰动观测器的旋转弹神经网络过载驾驶仪设计
6
作者 王伟 杨婧 +2 位作者 南宇翔 李俊辉 王雨辰 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第11期3841-3855,共15页
旋转弹在飞行过程中受多种干扰的影响,包括跨域飞行气动参数剧烈变化引起的模型不确定性以及飞行过程中受到的外部扰动。为了解决高动态飞行环境中双通道旋转弹的鲁棒控制问题,基于轨迹线性化控制方法,设计伪逆反馈控制器。采用径向基... 旋转弹在飞行过程中受多种干扰的影响,包括跨域飞行气动参数剧烈变化引起的模型不确定性以及飞行过程中受到的外部扰动。为了解决高动态飞行环境中双通道旋转弹的鲁棒控制问题,基于轨迹线性化控制方法,设计伪逆反馈控制器。采用径向基函数神经网络,设计自适应前馈补偿控制器,有效实现对模型不确定性的精确逼近。将神经网络逼近误差和外部扰动处理为总扰动,并基于固定时间稳定理论设计一种自适应扰动观测器,实现对总扰动的精确估计及补偿。通过Lyapunov理论,严格证明了闭环系统的最终一致有界性。通过数值仿真验证了所设计方法的有效性。 展开更多
关键词 旋转弹 双通道控制 径向基函数神经网络 自适应扰动观测器 固定时间稳定理论
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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
7
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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基于观测器和事件触发的分数阶非线性系统神经网络控制 被引量:2
8
作者 游星星 陶栩 +3 位作者 郭斌 向国菲 刘凯 佃松宜 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第10期1735-1744,共10页
针对一类分数阶非线性系统的跟踪控制问题,本文提出了一种自适应神经网络事件触发控制方案.首先,利用径向基函数神经网络来逼近未知的非线性函数,构造了基于神经网络的状态观测器估计原系统状态.然后,在控制器设计中引入了事件触发策略... 针对一类分数阶非线性系统的跟踪控制问题,本文提出了一种自适应神经网络事件触发控制方案.首先,利用径向基函数神经网络来逼近未知的非线性函数,构造了基于神经网络的状态观测器估计原系统状态.然后,在控制器设计中引入了事件触发策略,通过Lyapunov方法分析了闭环系统的稳定性.本文提出了一个新条件来估计事件触发条件的时间间隔下限,避免了Zeno现象.理论分析表明,提出的控制方案不仅能确保跟踪误差收敛到原点附近的邻域内,而且保证了闭环系统中所有信号的有界性.最后,分数阶互联电力系统仿真展示了方案的有效性. 展开更多
关键词 分数阶非线性系统 观测器 神经网络控制 事件触发控制 动态面控制
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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
9
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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基于改进RBF神经网络的永磁同步电机弱磁控制 被引量:3
10
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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基于参数辨识的永磁同步直线电机循环神经网络多维观测器 被引量:1
11
作者 宋琳 聂子玲 +2 位作者 孙军 周杨威 李华玉 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第22期7059-7072,共14页
该文研究了一种基于智能在线扩展卡尔曼滤波的永磁同步直线电机高精度循环神经网络多维观测器。首先,为了提高观测器精度,建立了两相旋转坐标系下带有互感和时延扰动的直线电机数学模型;其次,基于此模型设计了循环神经网络多维观测器,... 该文研究了一种基于智能在线扩展卡尔曼滤波的永磁同步直线电机高精度循环神经网络多维观测器。首先,为了提高观测器精度,建立了两相旋转坐标系下带有互感和时延扰动的直线电机数学模型;其次,基于此模型设计了循环神经网络多维观测器,并实现了磁链和速度的高精度在线观测;然后,针对系统参数时变的问题,提出了一种智能在线扩展卡尔曼滤波多参数辨识算法,提高了参数辨识的精准度;最后,搭建基于MT1050的半实物永磁同步直线电机控制平台,实验结果验证了所提观测器的准确性和高效性。 展开更多
关键词 永磁同步直线电机 循环神经网络多维观测器 参数辨识 收敛性分析
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基于RBF神经网络的4-PPPS并联机构位姿误差补偿
12
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RBF神经网络的舰载火炮反演控制
13
作者 陈佳铭 侯远龙 +2 位作者 黄伟 崔庆新 张亮伟 《火力与指挥控制》 北大核心 2025年第8期205-210,共6页
针对舰载火炮在海面上受到海浪扰动影响其射击精准度问题,设计一种RBF神经网络反演控制的控制策略,对舰载火炮的随动系统位置环进行控制。是建立舰炮伺服系统的数学模型,获得的状态空间方程基于Lyapunov函数设计反演控制律,对其中的不... 针对舰载火炮在海面上受到海浪扰动影响其射击精准度问题,设计一种RBF神经网络反演控制的控制策略,对舰载火炮的随动系统位置环进行控制。是建立舰炮伺服系统的数学模型,获得的状态空间方程基于Lyapunov函数设计反演控制律,对其中的不确定项采用神经网络RBF进行逼近。有效地将RBF与反演控制相结合。利用matlab软件仿真,结果表明:该控制方法可以提高伺服系统的响应速度、抗干扰能力和跟踪精度,使其具备更高的稳定性。 展开更多
关键词 舰载火炮 交流伺服系统 反演控制 rbf神经网络
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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 被引量:1
14
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神经网络自适应滑模控制技术的舰载机牵引车稳定性研究
15
作者 王阳 于鸿彬 《兵器装备工程学报》 北大核心 2025年第9期322-332,共11页
针对舰载机牵引车在舰船甲板上工作时受到海浪干扰而行驶失稳问题,设计了一种基于RBF神经网络的自适应滑模控制器。以舰载机牵引系统为研究对象,建立了舰载机牵引系统的动力学模型,利用RBF神经网络的学习能力和自适应特性对海浪环境下... 针对舰载机牵引车在舰船甲板上工作时受到海浪干扰而行驶失稳问题,设计了一种基于RBF神经网络的自适应滑模控制器。以舰载机牵引系统为研究对象,建立了舰载机牵引系统的动力学模型,利用RBF神经网络的学习能力和自适应特性对海浪环境下牵引车的未知干扰进行分析预测,对外界引起的不确定项和扰动量的上限进行自适应逼近,并通过构造Lyapunov函数导出自适应律,切换函数采用饱和函数代替符号函数,可以有效减弱趋近过程中产生的抖振。为验证该方法的稳定性,在Matlab/Simulink中搭建舰载机牵引系统运动控制仿真模型,将该控制器与普通滑模控制器进行对比分析。仿真结果表明:RBF神经网络自适应滑模控制器的整体控制效果明显优于普通滑模控制器的控制效果,使舰载机牵引车控制系统即使在海浪干扰环境下仍具有可靠的稳定性能,同时具有较强的抗干扰能力和良好的位置轨迹跟踪能力。 展开更多
关键词 舰载机牵引车 系统动力学模型 自适应滑模控制 rbf神经网络 稳定性
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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
16
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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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
17
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
18
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模糊神经网络的钢轨侧磨预测
19
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
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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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