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基于RBF神经网络逆系统的注射速度控制 被引量:6
1
作者 常玉清 张红燕 王姝 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第2期174-177,共4页
为了实现注射速度的精确控制,针对其非线性时变的动态特性,提出了基于神经网络逆系统的控制方法.采用M.Rafizadeh模型描述注射速度系统特性,通过求解该系统的相对阶证明了系统的可逆性.由于注射速度系统逆模型的解析形式难以获得,因此... 为了实现注射速度的精确控制,针对其非线性时变的动态特性,提出了基于神经网络逆系统的控制方法.采用M.Rafizadeh模型描述注射速度系统特性,通过求解该系统的相对阶证明了系统的可逆性.由于注射速度系统逆模型的解析形式难以获得,因此构造了基于RBF神经网络的注射速度逆系统,并将该系统与常规PID控制相结合,对注射速度实现复合控制,解决了基于RBF神经网络逆系统的开环控制效果不理想的问题.仿真实验表明,该控制系统具有良好的跟踪性能及抗干扰性能. 展开更多
关键词 注塑过程 注射速度 rbf神经网络逆系统 复合控制系统
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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
2
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神经网络的光伏并网系统自适应等效建模方法 被引量:3
3
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 变器控制 电压-频率扰动 rbf神经网络
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无轴承电动机神经网络逆系统解耦控制关键技术发展 被引量:2
4
作者 刘奕辰 朱熀秋 杨泽斌 《轴承》 北大核心 2024年第1期28-40,共13页
无轴承电动机利用一套新的悬浮力绕组产生悬浮力,使无轴承电动机成为一种多变量、强耦合的非线性系统,如何实现转速与径向位移以及径向位移之间的动态解耦控制是无轴承电动机稳定运行的关键要素之一。神经网络逆系统具有以任意精度逼近... 无轴承电动机利用一套新的悬浮力绕组产生悬浮力,使无轴承电动机成为一种多变量、强耦合的非线性系统,如何实现转速与径向位移以及径向位移之间的动态解耦控制是无轴承电动机稳定运行的关键要素之一。神经网络逆系统具有以任意精度逼近非线性函数的能力,可以有效实现无轴承电动机的解耦控制。阐述了无轴承电动机悬浮力产生的原理以及神经网络逆系统解耦原理,从纯神经网络逆系统、神经网络逆系统结合智能控制器等方面分析了国内外无轴承电动机神经网络逆系统解耦控制策略的研究现状,归纳了无轴承电动机在使用神经网络逆系统进行解耦控制时的共同和不足之处,总结了无轴承电动机神经网络逆系统解耦控制的一般设计方法,并对神经网络优化、在线训练、抗干扰能力等关键技术发展趋势进行了展望。 展开更多
关键词 滑动轴承 磁力轴承 神经网络 系统 解耦控制 智能控制
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基于ICPSO优化的PMa-BSynRM神经网络逆系统解耦控制
5
作者 刘奕辰 朱熀秋 杨泽斌 《轴承》 北大核心 2024年第7期122-131,共10页
针对永磁辅助式无轴承同步磁阻电动机(PMa-BSynRM)存在的强耦合和非线性问题,以及神经网络逆系统解耦控制收敛速度慢和易陷入局部极值的问题,提出了一种将BP神经网络与改进混沌粒子群优化(ICPSO)算法相结合的PMa-BSynRM解耦控制方法。基... 针对永磁辅助式无轴承同步磁阻电动机(PMa-BSynRM)存在的强耦合和非线性问题,以及神经网络逆系统解耦控制收敛速度慢和易陷入局部极值的问题,提出了一种将BP神经网络与改进混沌粒子群优化(ICPSO)算法相结合的PMa-BSynRM解耦控制方法。基于PMa-BSynRM的结构和工作原理建立转矩和悬浮力的数学模型并进行可逆性分析,再建立BP神经网络作为逆系统,利用ICPSO算法优化其初始连接权值,通过仿真验证优化效果,经过充分训练后,将BP神经网络与原系统串联形成伪线性系统,从而实现PMa-BSynRM的解耦控制。仿真及试验结果表明,采用ICPSO算法优化的BP神经网络逆系统收敛速度和解耦性能均优于传统神经网络逆系统,改善了PMa-BSynRM的动态与静态性能。 展开更多
关键词 滑动轴承 磁力轴承 解耦控制 神经网络 系统
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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
6
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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机载LiDAR姿态角稳定装置的神经网络逆系统解耦控制研究
7
作者 李旭辉 李旭东 +3 位作者 王建军 程霄霄 聂栋栋 王光彬 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2024年第1期104-109,116,共7页
机载激光雷达(LiDAR)工作过程中,机载平台姿态角波动会造成激光扫描点云的密度分布不均匀,导致后续数字表面模型重建时精度降低,因此设计了一种推转式姿态角稳定装置,可实现机载平台姿态角波动的实时补偿。设计的姿态角稳定装置具有非... 机载激光雷达(LiDAR)工作过程中,机载平台姿态角波动会造成激光扫描点云的密度分布不均匀,导致后续数字表面模型重建时精度降低,因此设计了一种推转式姿态角稳定装置,可实现机载平台姿态角波动的实时补偿。设计的姿态角稳定装置具有非线性和强耦合的运动控制特点,为消除其运动耦合关系、提高运动控制精度,基于神经网络逆系统解耦控制策略对姿态角稳定装置进行解耦处理,取得了满意的控制效果。首先,建立了姿态角稳定装置动力学系统的多变量神经网络逆系统模型;其次,采用PID闭环反馈控制器与神经网络逆系统前馈补偿器组合的前馈-反馈复合控制器,实现控制系统的实时解耦,改善动态控制性能;最后,进行了实验验证。结果表明,设计的神经网络逆系统解耦控制方法可有效提高姿态角稳定装置控制精度,并对误差干扰具有优良鲁棒性。 展开更多
关键词 机载激光雷达 姿态角稳定装置 三轴转台 解耦控制 神经网络系统
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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
8
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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基于神经网络的船舶综合电力系统负荷组合预测研究 被引量:3
9
作者 严文博 黄云辉 +3 位作者 熊斌宇 唐金锐 王栋 周克亮 《舰船科学技术》 北大核心 2024年第7期112-120,共9页
随着纯电动船舶的高速发展,其用电负荷在电力市场交易中的影响日渐突出,为此该文提出一种船舶综合电力系统负荷神经网络组合预测方法,旨在提高预测精度。首先,分析纯电动船舶综合电力系统在多种工况下的负荷特性。然后,研究基于典型神... 随着纯电动船舶的高速发展,其用电负荷在电力市场交易中的影响日渐突出,为此该文提出一种船舶综合电力系统负荷神经网络组合预测方法,旨在提高预测精度。首先,分析纯电动船舶综合电力系统在多种工况下的负荷特性。然后,研究基于典型神经网络的船舶综合电力系统负荷预测方法,揭示其在复杂工况下预测的局限性。针对以上问题,提出了基于BP和RBF神经网络相结合的船舶综合电力系统负荷组合预测方法。此组合预测方法集合了BP和RBF神经网络模型的优势,提高了预测模型的泛化能力和容错率。最后,以江苏某纯电动船舶为实际算例,针对复杂工况下的船舶综合电力系统负荷进行对比预测。结果表明,所提方法与单一预测算法相比,预测精度从96.63%提高至98.98%。 展开更多
关键词 船舶电力系统 负荷预测 BP神经网络 rbf神经网络
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基于RBF神经网络与SLAM的全捷联导引头定位研究
10
作者 王嘉楠 彭晓乐 王之昊 《兵器装备工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第7期134-141,共8页
针对全捷联导引头探测器和IMU传递函数的需要进行相位匹配的问题,利用在线学习的RBF神经网络进行相位匹配算法设计,利用Z变换进行离散化处理;针对全捷联单模和多模导引头的相位匹配算法进行了设计与分析,并通过Matlab/Simulink联合仿真... 针对全捷联导引头探测器和IMU传递函数的需要进行相位匹配的问题,利用在线学习的RBF神经网络进行相位匹配算法设计,利用Z变换进行离散化处理;针对全捷联单模和多模导引头的相位匹配算法进行了设计与分析,并通过Matlab/Simulink联合仿真实验验证了算法的效果。同时,结合SLAM系统进行同时定位矫正,提升导弹的定位精度与全捷联导引头的导引准确度。 展开更多
关键词 全捷联导引头 相位匹配 rbf神经网络 在线学习 SLAM系统
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两电机同步系统的神经网络逆控制 被引量:16
11
作者 刘国海 康梅 +2 位作者 尤德同 张浩 王富良 《江苏大学学报(自然科学版)》 EI CAS 北大核心 2006年第1期67-70,共4页
以多变量、非线性、强耦合的两电机同步控制系统为研究对象,在同步旋转坐标下,建立了两电机同步系统的数学模型,并进行了可逆性分析.采用静态神经网络加积分器构造两电机同步控制系统的逆系统,将此逆系统与原系统相串联构成复合伪线性系... 以多变量、非线性、强耦合的两电机同步控制系统为研究对象,在同步旋转坐标下,建立了两电机同步系统的数学模型,并进行了可逆性分析.采用静态神经网络加积分器构造两电机同步控制系统的逆系统,将此逆系统与原系统相串联构成复合伪线性系统.即两电机同步系统被线性化且已解耦成速度和张力两个相对独立的系统,速度环为y=s-1φ(s)型伪线性子系统,张力环为y=s-2φ(s)型伪线性子系统,再分别设计线性闭环调节器对速度环和张力环进行控制.实验结果证明了采用神经网络逆系统控制方法可以实现两电机同步调速系统的解耦控制. 展开更多
关键词 两电机同步系统 系统控制 解耦控制 神经网络 张力 速度
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发电机励磁与汽门系统解耦控制的神经网络逆系统方法 被引量:24
12
作者 戴先中 张腾 +1 位作者 张凯锋 陆翔 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第11期75-80,共6页
在分析励磁与汽门系统可逆性的基础上为输电系统中汽轮发电机组的控制提出了一种新的解耦控制器的设计方法。在系统精确模型参数未知的情况下,神经网络逆系统可将被控系统解耦成两个SISO线性子系统;然后为了满足高性能控制的要求,针对... 在分析励磁与汽门系统可逆性的基础上为输电系统中汽轮发电机组的控制提出了一种新的解耦控制器的设计方法。在系统精确模型参数未知的情况下,神经网络逆系统可将被控系统解耦成两个SISO线性子系统;然后为了满足高性能控制的要求,针对两个不同的子系统增加两个不同的线性控制器来形成闭环控制。理论分析和仿真结果表明:该控制策略较好地解决了输电系统中汽轮发电机组控制时存在的多变量、非线性、强耦合问题;实现了系统的动态解耦控制,因此可显著增强输电系统的暂态稳定性。 展开更多
关键词 汽门系统 解耦控制 神经网络 系统方法 汽轮发电机 励磁系统
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基于神经网络逆系统的发酵过程多变量解耦控制 被引量:14
13
作者 刘国海 孙玉坤 +2 位作者 全力 刘贤兴 刘星桥 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第3期245-248,274,共5页
发酵过程是时变、非线性、不确定的多变量耦合系统,高性能的解耦控制一直是追求的目标。将逆系统方法与神经网络相结合,提出了一种基于神经网络逆系统的发酵过程解耦控制方法。根据发酵过程的特点,给出了相应的数学模型,并证明了系统的... 发酵过程是时变、非线性、不确定的多变量耦合系统,高性能的解耦控制一直是追求的目标。将逆系统方法与神经网络相结合,提出了一种基于神经网络逆系统的发酵过程解耦控制方法。根据发酵过程的特点,给出了相应的数学模型,并证明了系统的可逆性,进一步构造神经网络逆系统并与发酵系统串联复合成伪线性系统,再设计线性闭环调节器实现高性能解耦控制。仿真结果表明,提出的解耦控制方法能够适应过程模型的不确定性和参数的时变性,具有较强的鲁棒性,克服了解析逆系统解耦控制方案依赖于过程模型和对模型参数的变化很敏感的缺点。 展开更多
关键词 系统 解耦控制 神经网络 发酵过程
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连续非线性系统的神经网络α阶逆系统控制方法 被引量:36
14
作者 戴先中 刘军 冯纯伯 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 1998年第4期463-468,共6页
对连续非线性系统,采用连续系统的设计方法,利用神经网络对非线性函数的逼近能力加上用来表征系统动态特性的若干积分器,构造工程上可实现的原系统的神经网络α阶逆系统(将α阶逆系统直接与原系统串接,构成α阶积分伪线性复合系统... 对连续非线性系统,采用连续系统的设计方法,利用神经网络对非线性函数的逼近能力加上用来表征系统动态特性的若干积分器,构造工程上可实现的原系统的神经网络α阶逆系统(将α阶逆系统直接与原系统串接,构成α阶积分伪线性复合系统),并对α阶积分伪线性复合系统设计线性控制器,实现对原非线性系统的有效控制.仿真结果表明,该方法适用于较一般的线性、非线性连续系统,且结构简单,易于工程实现. 展开更多
关键词 系统 神经网络 辨识 控制 连续非线性系统
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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
15
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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基于神经网络逆系统的感应电机变频系统解耦控制 被引量:12
16
作者 张浩 刘国海 +1 位作者 尤德同 盛占石 《江苏大学学报(自然科学版)》 EI CAS 2002年第2期88-91,共4页
感应电机反馈线性化方法的优点之一 ,是在电机参数准确已知的前提下 ,可将感应电机数学模型解耦为相互独立的转速子系统和磁通子系统 但是电机参数是时变的 ,不易精确获得 ,为进一步完善反馈线性化方法 ,提高调速性能 ,本文应用神经网... 感应电机反馈线性化方法的优点之一 ,是在电机参数准确已知的前提下 ,可将感应电机数学模型解耦为相互独立的转速子系统和磁通子系统 但是电机参数是时变的 ,不易精确获得 ,为进一步完善反馈线性化方法 ,提高调速性能 ,本文应用神经网络逆系统控制理论 ,使用神经网络直接替代现有解耦控制方法中的对应逆系统模型 ,理论分析与实验的结果表明 :该方法成功地实现了转速与磁链的解耦 。 展开更多
关键词 神经网络 系统 解耦控制 交流电机 感应电机 变频系统
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感应电机的神经网络逆系统线性化解耦控制 被引量:27
17
作者 戴先中 张兴华 +1 位作者 刘国海 张磊 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第1期112-117,共6页
提出了一种新的感应电机的线性化解耦控制方法,其特点是不依赖于对象的精确数学模型与参数。通过用静态神经网络加积分器来构造感应电机的逆系统,将感应电机这一多变量、非线性、强耦合的复杂对象动态解耦成转速与转子磁链两个二阶线性... 提出了一种新的感应电机的线性化解耦控制方法,其特点是不依赖于对象的精确数学模型与参数。通过用静态神经网络加积分器来构造感应电机的逆系统,将感应电机这一多变量、非线性、强耦合的复杂对象动态解耦成转速与转子磁链两个二阶线性子系统,然后运用线性系统理论进行综合。仿真与初步的实验结果表明系统具有优良的静态及动态解耦性能,且对电机参数的变化与负载扰动具有较强的鲁棒性。 展开更多
关键词 感应电机 神经网络 系统 线性化解耦控制 数学模型 矢量控制
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基于RBF神经网络的火灾报警系统失效概率预测 被引量:12
18
作者 宋英华 王亚楠 +1 位作者 吕伟 刘丹 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第5期1740-1744,共5页
报警系统失效主要包括漏报、误报,对系统进行失效概率预测,可以帮助判断设备质量优劣,评估系统效能。利用Matlab软件编程,通过神经网络预测失效概率。根据不同场所正在使用的火灾报警器的失效数据作为原始数据,归纳总结失效原因,建立事... 报警系统失效主要包括漏报、误报,对系统进行失效概率预测,可以帮助判断设备质量优劣,评估系统效能。利用Matlab软件编程,通过神经网络预测失效概率。根据不同场所正在使用的火灾报警器的失效数据作为原始数据,归纳总结失效原因,建立事故树,结合专家打分法与模糊理论得到网络的输入值与输出值。通过网络训练,得到可以对系统失效概率进行预测的RBF神经网络,测算效率大幅提高。以70组不同品牌、用途的火灾报警系统作为算例,通过训练数据,最终达到输入底事件发生概率可直接输出顶事件发生概率的目的。结果表明,RBF神经网络相较于BP网络与事故树算得的失效概率具有更高的拟合度,RBF神经网络模型在进行系统失效概率预测时具有可靠性。 展开更多
关键词 安全工程 火灾报警系统 失效概率 事故树 rbf神经网络
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神经网络逆系统及其在电力系统控制中的应用 被引量:14
19
作者 戴先中 陈珩 +3 位作者 何丹 张腾 陆达君 沈建强 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2001年第3期11-17,29,共8页
阐述和证明了基于输入输出微分方程描述的系统可逆性的充分条件 ,并给出了相应的解析逆系统的实现方法。文中同时研究了采用积分器和静态神经网络组成动态神经网络结构的方法 ,并将这种神经网络结构与逆系统理论相结合 ,提出了神经网络... 阐述和证明了基于输入输出微分方程描述的系统可逆性的充分条件 ,并给出了相应的解析逆系统的实现方法。文中同时研究了采用积分器和静态神经网络组成动态神经网络结构的方法 ,并将这种神经网络结构与逆系统理论相结合 ,提出了神经网络 α阶逆系统的结构及其实现步骤 ,运用该神经网络α阶逆系统对 TCSC控制器进行了设计。实际系统的仿真结果证实了所设计控制策略的有效性。 展开更多
关键词 神经网络 系统 电力系统 协调控制 暂态稳定性
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RBF神经网络在单轴旋转惯导系统轴向陀螺漂移辨识中的应用 被引量:10
20
作者 于旭东 魏学通 +1 位作者 李莹 龙兴武 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第3期48-52,共5页
在激光陀螺单轴旋转惯性导航系统中,单轴旋转可以自动补偿垂直于旋转轴上的惯性器件误差,却不能消除旋转轴方向上惯性器件的误差,因此单轴旋转惯性导航系统的导航精度主要由轴向陀螺漂移决定。提出了一种基于径向基函数神经网络的轴向... 在激光陀螺单轴旋转惯性导航系统中,单轴旋转可以自动补偿垂直于旋转轴上的惯性器件误差,却不能消除旋转轴方向上惯性器件的误差,因此单轴旋转惯性导航系统的导航精度主要由轴向陀螺漂移决定。提出了一种基于径向基函数神经网络的轴向陀螺漂移辨识方法,利用系统纬度误差和温度变化量作为训练集,针对系统热态、冷态两种情况对RBF神经网络进行训练,对轴向陀螺漂移的辨识精度达到0.0003°/h。试验结果表明:该方法能够有效地辨识轴向陀螺漂移,使系统达到较高的导航精度,满足实际应用的需要。 展开更多
关键词 激光陀螺 惯导系统 单轴旋转 陀螺漂移 rbf神经网络
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