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基于RBF神经网络整定PID的电液比例系统位置控制研究 被引量:5
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作者 陈翰文 徐巧玉 +1 位作者 徐恺 张正 《机电工程》 CAS 北大核心 2024年第3期371-381,共11页
针对凿岩机械臂的电液比例系统位置控制精度问题,提出了一种基于径向基函数(RBF)神经网络整定PID的电液比例系统位置控制方法。首先,在AMESim中搭建了阀控非对称液压缸的电液比例系统简化模型,设置了各个模块的参数;然后,利用MATLAB/Sim... 针对凿岩机械臂的电液比例系统位置控制精度问题,提出了一种基于径向基函数(RBF)神经网络整定PID的电液比例系统位置控制方法。首先,在AMESim中搭建了阀控非对称液压缸的电液比例系统简化模型,设置了各个模块的参数;然后,利用MATLAB/Simulink搭建了系统闭环控制模型,通过不断更新RBF网络模型并修正PID参数,实现了基于RBF神经网络整定PID的电液比例系统位置控制目的;结合AMESim搭建的电液比例系统模型和Simulink下搭建的控制器进行了联合仿真;最后,基于凿岩台车机械臂实验平台,进行了电液比例系统位置控制实验。仿真结果表明:在受到外部干扰的情况下,RBF神经网络整定PID控制系统能够在0.3 s内控制活塞杆重新运行至目标位置,平均响应时间为1.5 s,位置精度误差不超过5 mm。实验结果表明:与常规PID控制方法相比,RBF神经网络整定PID控制活塞杆位置精度误差降低了75%,位置精度误差在工程实际要求的10 mm范围以内,因此,RBF神经网络整定PID算法可以有效提高电液比例系统的位置控制精度,满足凿岩机械臂实际工作中对电液比例系统位置精度的控制要求。 展开更多
关键词 凿岩机械臂 径向基函数神经网络整定PID 电液比例系统位置控制精度 联合仿真 MATLAB/SIMULINK AMESIM
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基于RBF神经网络分位数回归的电力负荷概率密度预测方法 被引量:101
2
作者 何耀耀 许启发 +1 位作者 杨善林 余本功 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第1期93-98,共6页
针对电力系统短期负荷预测问题,在现有的组合预测和概率性区间预测的基础上,提出了基于RBF神经网络分位数回归的概率密度预测方法,得出未来一天中任意时期负荷的概率密度函数,可以得到比点预测和区间预测更多的有用信息,实现了对未来负... 针对电力系统短期负荷预测问题,在现有的组合预测和概率性区间预测的基础上,提出了基于RBF神经网络分位数回归的概率密度预测方法,得出未来一天中任意时期负荷的概率密度函数,可以得到比点预测和区间预测更多的有用信息,实现了对未来负荷完整概率分布的预测。中国某市实际数据的预测结果表明,提出的概率密度预测方法不仅能得出较为精确的点预测结果,而且能够获得短期负荷完整的概率密度函数预测结果。 展开更多
关键词 负荷预测 径向基函数 神经网络 分位数回归 概率密度函数
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基于PSO-RBF神经网络的锂离子电池健康状态预测 被引量:21
3
作者 张任 胥芳 +1 位作者 陈教料 潘国兵 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第21期2975-2981,共7页
针对传统方法估计锂离子电池健康状态(SOH)时内部参数测量困难等问题,提出一种基于粒子群优化径向基函数神经网络的锂离子电池SOH预测方法。通过对锂离子等效模型的研究,结合充放电过程的实验数据,确定了影响锂离子电池SOH特性的几个关... 针对传统方法估计锂离子电池健康状态(SOH)时内部参数测量困难等问题,提出一种基于粒子群优化径向基函数神经网络的锂离子电池SOH预测方法。通过对锂离子等效模型的研究,结合充放电过程的实验数据,确定了影响锂离子电池SOH特性的几个关键参数。将试验数据输入仿真模型进行网络训练和校验。仿真证明,相比BP神经网络和普通RBF神经网络,该算法的预测精度可提高20%,节省66.7%以上的优化时间。 展开更多
关键词 锂离子电池 健康状况 粒子群优先 径向基函数
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模糊RBF神经网络在专家系统知识库建立中的应用 被引量:14
4
作者 王雅娣 曹长修 +1 位作者 任江洪 叶仲泉 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2005年第3期175-177,共3页
提出了一种基于模糊RBF神经网络建立故障诊断专家系统知识库的新方法,采用5层神经网络,先对输入量进行模糊化处理,然后对RBF神经网络进行学习,最后进行反模糊化处理。该模型非常适合复杂的异常炉况系统在线故障诊断。
关键词 模糊rbf神经网络 知识库 模糊化 专家系统 在线故障诊断 异常 输入量 处理 新方法 复杂
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基于APDE-RBF神经网络的网络安全态势预测方法 被引量:15
5
作者 李方伟 张新跃 +1 位作者 朱江 黄卿 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2016年第12期2869-2875,共7页
为了提高径向基函数(radical basis function,RBF)神经网络对网络安全态势的预测精度,提出了一种基于吸引力传播(affinity propagation,AP)聚类和差分进化(differential evolution,DE)优化RBF神经网络的算法。首先,利用AP聚类算法对样... 为了提高径向基函数(radical basis function,RBF)神经网络对网络安全态势的预测精度,提出了一种基于吸引力传播(affinity propagation,AP)聚类和差分进化(differential evolution,DE)优化RBF神经网络的算法。首先,利用AP聚类算法对样本数据进行划分聚类,从而获得RBF的中心和网络的隐含层节点数;其次,利用AP聚类得出种群差异度,自适应地改变DE算法的缩放因子和交叉概率,对RBF的宽度和连接权值进行优化;同时为了避免陷入局部最优以及跳出局部极值点,对每一代种群的精英个体和种群差异度中心进行混沌搜索。通过仿真实验表明,此算法在泛化能力增强的同时,对网络安全态势也达到了较高的预测精度。 展开更多
关键词 径向基函数 吸引力传播聚类 差分进化 种群差异度 混沌搜索
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基于自适应模糊推理和RBF网络的桥梁安全评估 被引量:16
6
作者 王彬 徐秀丽 +2 位作者 李雪红 李枝军 张建东 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第5期164-168,共5页
为准确评估桥梁的安全性能,根据钢筋混凝土桥梁的结构特征,首先构建桥梁安全性评估指标体系,确定评估指标的分级标准;然后使用径向基函数神经网络(RBF)替代传统的BP神经网络,优化学习速度和适用范围;其次结合自适应模糊推理,建立基于自... 为准确评估桥梁的安全性能,根据钢筋混凝土桥梁的结构特征,首先构建桥梁安全性评估指标体系,确定评估指标的分级标准;然后使用径向基函数神经网络(RBF)替代传统的BP神经网络,优化学习速度和适用范围;其次结合自适应模糊推理,建立基于自适应RBF神经网络-模糊推理的桥梁安全性评估系统;最后用该系统评估某钢筋混凝土桥梁的安全性能。示例分析结果表明,大量专家评估意见调查数据,可为评估系统提供足够的输入数据,学习后的系统的输出结果与专家的评估意见误差减小,可用于评估桥梁的实时工作状态。 展开更多
关键词 钢筋混凝土桥梁 安全性评估 径向基(rbf)神经网络 自适应模糊推理 专家评估
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基于变权重RBF组合模型的煤与瓦斯突出强度预测 被引量:9
7
作者 付华 许凡 +1 位作者 徐耀松 孙朋 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2013年第8期65-70,共6页
为更准确预测煤与瓦斯突出强度,在组合算法和径向基函数(RBF)神经网络的基础上,建立变权重RBF组合模型。首先,选取最具代表性的3种单项模型:BP神经网络、支持向量回归机(SVR)、免疫遗传算法(IGA),分别建模后对样本序列进行预测,并重构... 为更准确预测煤与瓦斯突出强度,在组合算法和径向基函数(RBF)神经网络的基础上,建立变权重RBF组合模型。首先,选取最具代表性的3种单项模型:BP神经网络、支持向量回归机(SVR)、免疫遗传算法(IGA),分别建模后对样本序列进行预测,并重构预测结果数据。以重构后的预测序列为输入层,突出强度为输出层,对变权重RBF组合模型进行训练,获得各单项模型的动态权值,从而建立动态变权重RBF组合模型,最后对突出强度进行预测。结果表明:变权重RBF组合模型预测结果的平均相对误差为2.621 2%,优于各单项模型、定权重组合模型以及数据不重构组合模型。 展开更多
关键词 煤与瓦斯突出 变权重 径向基函数(rbf) 免疫遗传算法(IGA) BP神经网络
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基于经验模态分解与RBF神经网络的混合预测 被引量:6
8
作者 李方溪 陈桂明 +2 位作者 朱露 刘希亮 李胜朝 《振动.测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2012年第5期817-822,866,共6页
为提高时间序列预测模型精度,根据各本征模态函数(intrinsic mode function,简称IMF)序列的变化特点,针对EMD-RBF神经网络隐含神经元数目及其中心数据选取问题,利用经验模态分解(empirical mode decomposition,简称EMD)的信号自适应处... 为提高时间序列预测模型精度,根据各本征模态函数(intrinsic mode function,简称IMF)序列的变化特点,针对EMD-RBF神经网络隐含神经元数目及其中心数据选取问题,利用经验模态分解(empirical mode decomposition,简称EMD)的信号自适应处理能力和径向基函数(radical basis function,简称RBF)神经网络的非线性逼近能力,提出了一种基于EMD与RBF神经网络的混合预测方法。该方法将具有类似时频特性的本征模态函数分别建立RBF神经网络预测模型,采用基于统计分析的k-均值聚类方法自适应确定RBF模型参数,最后将各IMF-RBF神经网络预测结果进行重构得到最终预测结果。仿真结果表明,该方法充分考虑到各IMF本身的特性,增强了时序的可预测性,预测性能比传统反向传播(back propagation,简称BP)神经网络和小波BP神经网络更优越。将该方法应用在某装备温控系统性能监测中,其温度参数最大预测误差远小于传感器误差,说明将该方法在该装备故障预测中是可行的。 展开更多
关键词 经验模态分解 径向基函数神经网络 预测 模态混叠
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应用RBF神经网络反演二维重力密度分布 被引量:11
9
作者 耿美霞 杨庆节 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2013年第4期651-657,676+506,共7页
密度反演以物性变化勾绘场源范围,具有模拟复杂地质体的能力和较强的适应能力,是提高重力方法解决地质问题能力的重要途径。本文利用径向基函数(RBF,Radical Basis Function)神经网络突出的非线性映射能力和泛化性,实现了重力密度二维... 密度反演以物性变化勾绘场源范围,具有模拟复杂地质体的能力和较强的适应能力,是提高重力方法解决地质问题能力的重要途径。本文利用径向基函数(RBF,Radical Basis Function)神经网络突出的非线性映射能力和泛化性,实现了重力密度二维非线性反演。模型计算证明了该方法的有效性,同时探讨了网络结构、参数的选择以及随机噪声对反演结果的影响。应用此法对中国西北地区阿门子处的重力异常进行反演计算,证实了此方法的实用性。 展开更多
关键词 密度 反演 非惟一性 rbf神经网路
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基于改进RBF神经网络的入侵检测研究 被引量:6
10
作者 田俊峰 张晶 毕志明 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第31期135-138,共4页
近年来,神经网络技术在入侵检测中得到了广泛应用,其中最具代表的是BP神经网络,但其本身所具有的局部极小性质限制了检测性能的提高。RBF神经网络在一定程度上克服了BP神经网络存在的问题,但如何确定一个合适的RBF网络隐层神经元中心个... 近年来,神经网络技术在入侵检测中得到了广泛应用,其中最具代表的是BP神经网络,但其本身所具有的局部极小性质限制了检测性能的提高。RBF神经网络在一定程度上克服了BP神经网络存在的问题,但如何确定一个合适的RBF网络隐层神经元中心个数又是保证其应用效果的关键之一。因此,将基于熵的模糊聚类和RBF神经网络相结合,提出了基于EFC的改进RBF神经网络算法,并将该方法应用于入侵检测研究。实验表明,该算法可以获得满意的性能。 展开更多
关键词 入侵检测 模糊聚类 径向基函数神经网络
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采用自组织RBF网络算法的变压器故障诊断 被引量:39
11
作者 付强 陈特放 朱佼佼 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第6期1368-1375,共8页
针对以往神经网络常采用试凑法设计网络节点的缺陷,提出了一种自组织径向基函数(RBF)神经网络算法。该算法首先通过模糊C-均值(FCM)算法得到初始的RBF神经网络节点数和中心向量,再利用经Gaussian随机分布改进的粒子群优化(PSO)算法对初... 针对以往神经网络常采用试凑法设计网络节点的缺陷,提出了一种自组织径向基函数(RBF)神经网络算法。该算法首先通过模糊C-均值(FCM)算法得到初始的RBF神经网络节点数和中心向量,再利用经Gaussian随机分布改进的粒子群优化(PSO)算法对初始RBF神经网络节点数、中心向量、节点连接权值进行优化。利用鸢尾属数据集及葡萄酒数据集对提出的自组织RBF神经网络算法进行了仿真测试,证明该算法对于提高分类精度和优化RBF神经网络结构有一定的作用。最后,将该算法应用到电力机车牵引变压器综合测试及故障诊断系统中,结果证明所提的自组织RBF神经网络诊断算法可有效监测出原系统试验时误报和漏报的故障。 展开更多
关键词 变压器 自组织径向基函数(rbf)神经网络 Gaussian分布粒子群优化(PSO)算法 模糊C-均值(FCM)算法 故障诊断 溶解气体分析(DGA)
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基于RBF神经网络控制的球杆系统位置控制实验研究 被引量:7
12
作者 朱坚民 沈昕璐 黄之文 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2018年第12期3747-3751,共5页
针对在球杆系统位置控制实验中PID控制精度不高及BP神经网络控制训练时间较长的问题,提出一种基于含有低通滤波器的RBF神经网络动态补偿PID控制的新的控制方法,该控制系统由RBF神经网络控制器及PID控制器组成。为提高参数辨识速度以及... 针对在球杆系统位置控制实验中PID控制精度不高及BP神经网络控制训练时间较长的问题,提出一种基于含有低通滤波器的RBF神经网络动态补偿PID控制的新的控制方法,该控制系统由RBF神经网络控制器及PID控制器组成。为提高参数辨识速度以及避免局部最小值问题,采用梯度下降法更新隐含层参数,采用带有遗忘因子的最小二乘法调整输出层权值。实验结果表明,该控制方法具有比PID控制更高的精度,具有比BP神经网络更快的学习速度,低通滤波器保证了控制系统的辨识精度和稳定的控制输出,具有良好的控制效果及动静态特性。 展开更多
关键词 球杆系统 rbf(径向基函数)神经网络 PID控制 滤波器 实验研究
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基于蚁狮算法优化的BP-RBF功放行为模型研究 被引量:7
13
作者 南敬昌 杜晶晶 高明明 《微波学报》 CSCD 北大核心 2020年第6期32-37,共6页
为了准确描述射频功率放大器特性,在仿真过程中,建立一个良好的功放行为模型就变得极其关键。文中提出了一种基于蚁狮算法(Ant Lion Optimizer,ALO)优化的BP-RBF级联神经网络射频功放行为模型,首先,采用飞思卡尔半导体芯片设计射频功放... 为了准确描述射频功率放大器特性,在仿真过程中,建立一个良好的功放行为模型就变得极其关键。文中提出了一种基于蚁狮算法(Ant Lion Optimizer,ALO)优化的BP-RBF级联神经网络射频功放行为模型,首先,采用飞思卡尔半导体芯片设计射频功放电路,对从设计的电路中提取出的电压数据进行处理,然后利用蚁狮种群中的多个个体并行寻优的能力,优化BP-RBF神经网络的权值和阈值,对改进优化后的ALOBP-RBF神经网络模型进行MATLAB仿真,通过比较电压均方根误差验证模型精确性。仿真结果表明,相比于BP-RBF、GABP-RBF模型,该模型具有更高的精度、更快的收敛速度,可以精确地模拟功率放大器的特性,对射频电路的建模具有重要意义。 展开更多
关键词 神经网络建模 功率放大器 蚁狮算法 MATLAB仿真 误差反向传播神经网络-径向基函数神经网络组合
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基于RBF神经网络的导弹自动驾驶仪故障诊断 被引量:1
14
作者 钟宇 白云 黄孝文 《现代防御技术》 北大核心 2011年第2期54-59,共6页
系统地分析了某型导弹自动驾驶仪的结构功能,在此基础上提出了采用RBF(径向基函数)神经网络对自动驾驶仪进行故障诊断的方法;提出了用Gauss(高斯)函数对获取的数据进行归一化处理的方法,再用处理后的数据训练RBF神经网络。实验结果表明... 系统地分析了某型导弹自动驾驶仪的结构功能,在此基础上提出了采用RBF(径向基函数)神经网络对自动驾驶仪进行故障诊断的方法;提出了用Gauss(高斯)函数对获取的数据进行归一化处理的方法,再用处理后的数据训练RBF神经网络。实验结果表明,训练后的神经网络能快速、准确地诊断自动驾驶仪的故障,为自动驾驶仪的故障诊断提出了一种新的方法。 展开更多
关键词 自动驾驶仪 故障诊断 rbf神经网络 Gauss函数
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基于RBF-ARX模型的绞吸挖泥船横移过程模型设计 被引量:1
15
作者 蒋爽 倪福生 +1 位作者 梁婷 戴伟 《机床与液压》 北大核心 2019年第8期22-28,共7页
由于绞吸挖泥船横移过程的影响因素众多,具有明显的非线性和时变性特征,难以精确建模来描述其动态特性。因此在对挖泥船产量形成过程详细分析的基础上,针对传统神经网络收敛速度慢、隐含层较多、训练阶段无法自适应调整网络结构的缺点,... 由于绞吸挖泥船横移过程的影响因素众多,具有明显的非线性和时变性特征,难以精确建模来描述其动态特性。因此在对挖泥船产量形成过程详细分析的基础上,针对传统神经网络收敛速度慢、隐含层较多、训练阶段无法自适应调整网络结构的缺点,采用RBF-ARX模型结构进行绞吸挖泥船产量和横移速度的建模。通过结构化非线性参数优化方法SNPOM,离线识别出RBF-ARX模型的线性和非线性参数,并利用仿真对所建模型和真实数据的误差进行对比。仿真结果表明:所建立的绞吸式挖泥船横移过程模型能够比较准确描述系统在全局范围内的动态特性,与挖泥船的实际产量输出拟合较好。 展开更多
关键词 绞吸式挖泥船 横移过程模型 rbf-ARX SNPOM
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基于SenV-RBF的个人信用评分模型 被引量:2
16
作者 季峰 李勇 +1 位作者 宋加山 方兆本 《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2007年第7期767-772,共6页
将基于敏感性分析的RBF(radical basis function)网络应用于个人信用风险评估中,在训练中通过引入最大输出敏感度来度量隐藏神经元的数目及其径向基函数的中心,并构建了用于识别两类模式的基于SenV-RBF网络的个人信用评分模型.该模型对... 将基于敏感性分析的RBF(radical basis function)网络应用于个人信用风险评估中,在训练中通过引入最大输出敏感度来度量隐藏神经元的数目及其径向基函数的中心,并构建了用于识别两类模式的基于SenV-RBF网络的个人信用评分模型.该模型对数据分布无任何要求,其在个人信用评分领域的运用,克服了统计等方法对假设较强的要求以及静态反映信用风险的缺点.经过比较分析,基于SenV-RBF网络的个人信用评分模型在分类的准确性和稳健性方面要优于传统的RBF,且精度可以达到支持向量机的水平. 展开更多
关键词 敏感性分析 径向基函数 信用评分 模式分类
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基于RAN-RBF神经网络的网络安全态势预测模型 被引量:15
17
作者 甘文道 周城 宋波 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2016年第S2期388-392,共5页
为了更准确地获悉网络安全态势的发展情况,提出了一种基于资源分配网络径向基函数(Resource Allocating Network Radical Basis Function,RAN-RBF)神经网络的网络安全态势预测(Network Security Situation Prediction,NSSP)模型。该模... 为了更准确地获悉网络安全态势的发展情况,提出了一种基于资源分配网络径向基函数(Resource Allocating Network Radical Basis Function,RAN-RBF)神经网络的网络安全态势预测(Network Security Situation Prediction,NSSP)模型。该模型采用资源分配网络算法对网络安全态势样本进行聚类,得到神经网络的隐含层节点数,引入剪枝策略删除对网络贡献不大的节点,用改进的粒子群算法(Modified Particle Swarm Optimization,MPSO)对神经网络的中心、宽度、权值进行优化,对未来网络安全态势进行预测。利用校园网网络管理部门提供的数据进行的仿真实验表明,相对于K-均值RBF神经网络预测模型,该模型可以得到更合适的RBF神经网络结构和控制参数,提高了预测精度,更加直观地反映了网络安全态势的总体情况,为网络安全管理员提供了态势图。 展开更多
关键词 资源分配网络径向基函数(RAN-rbf)神经网络 网络安全态势预测(NSSP) 改进的粒子群算法(MPSO) 态势图
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基于RBF神经网络的快速伺服刀架迟滞特性建模 被引量:1
18
作者 王晓慧 丁智 +2 位作者 刘宝权 王军生 张岩 《东南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第A01期217-220,共4页
为了减小压电陶瓷固有的迟滞非线性特点对快速伺服刀架(FTS)控制精度的影响,提出了一种基于RBF神经网络的快速伺服刀架迟滞特性建模方法.利用拓展输入空间法建立了FTS迟滞系统的RBF神经网络模型,通过引入指数型迟滞算子,将FTS系统的输... 为了减小压电陶瓷固有的迟滞非线性特点对快速伺服刀架(FTS)控制精度的影响,提出了一种基于RBF神经网络的快速伺服刀架迟滞特性建模方法.利用拓展输入空间法建立了FTS迟滞系统的RBF神经网络模型,通过引入指数型迟滞算子,将FTS系统的输入与迟滞算子的输出一起作为RBF神经网络的输入向量,实现了FTS迟滞系统由多值映射到单值映射的转换,进而利用神经网络对其进行建模.为了更精确地跟踪快速伺服刀架的迟滞位移曲线,通过增加调整系数σ来对迟滞算子进行改进.实验表明,该迟滞模型可以很好地预测快速伺服刀架的迟滞位移曲线,模型的验证均方差MSE=5.163 3×10-6. 展开更多
关键词 快速伺服刀架 迟滞算子 rbf神经网络迟滞模型
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基于RBF神经网络模糊PID控制的电液伺服系统 被引量:35
19
作者 赵岩 周秦源 +2 位作者 邵念锋 卢日荣 胡贤哲 《机电工程》 CAS 北大核心 2022年第2期244-249,共6页
采用普通PID控制的复杂电液伺服控制系统(液压驱动的控制系统)存在控制柔顺性不佳的问题,达不到理想的控制效果,为了提高电液伺服系统的控制特性,提出了一种基于径向基神经网络(RBF)模糊PID的控制策略。首先,理论推导了伺服阀控液压缸... 采用普通PID控制的复杂电液伺服控制系统(液压驱动的控制系统)存在控制柔顺性不佳的问题,达不到理想的控制效果,为了提高电液伺服系统的控制特性,提出了一种基于径向基神经网络(RBF)模糊PID的控制策略。首先,理论推导了伺服阀控液压缸的状态空间方程,建立了液压系统相关的数字模型;然后,在普通PID控制策略的基础上,提出了一种基于径向基(RBF)神经网络的模糊PID控制策略,并结合电液伺服系统的特性,调整了其模糊控制规则;最后,在空载和负载两种工况下,对该电液伺服系统进行了MATLAB/Simulink仿真,并对基于不同控制策略的电液伺服系统的特性进行了对比分析,验证了基于径向基(RBF)神经网络的模糊PID控制策略的优越性。研究结果表明:在空载工况下,普通PID控制和模糊PID控制的响应速度都在10 s以上,超调量较大,且加入负载后调整时间较长,对于负载干扰后的恢复能力较差;而RBF神经网络模糊PID控制在空载工况下的控制响应速度仅为4.23 s,超调量降低为4.16%,加入负载后,整定2.56 s后即可回归稳定状态;基于RBF神经网络模糊PID控制策略的抗干扰性更好、鲁棒性更强,可以更好地满足电液伺服系统的控制要求。 展开更多
关键词 电液伺服系统 径向基(rbf)神经网络 模糊PID控制 MATLAB/SIMULINK仿真
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基于模糊控制与RBF神经网络的桃树病虫害发生预测
20
作者 翟云飞 孔蕊 +1 位作者 胡雪莹 任振辉 《湖北农业科学》 北大核心 2013年第2期451-454,共4页
将模糊控制引入到径向基函数(RBF)神经网络中,采用模糊控制与RBF神经网络相结合的方式建立预测模型,对河北顺平地区种植的桃树进行病虫害发生预测。仿真结果表明,该预测模型相对误差小,并解决了人工神经网络缺乏处理不确定性和模糊信息... 将模糊控制引入到径向基函数(RBF)神经网络中,采用模糊控制与RBF神经网络相结合的方式建立预测模型,对河北顺平地区种植的桃树进行病虫害发生预测。仿真结果表明,该预测模型相对误差小,并解决了人工神经网络缺乏处理不确定性和模糊信息能力的缺点,预测预报及时、准确。 展开更多
关键词 桃树 病虫害预测 径向基函数(rbf)神经网络 模糊控制 MATLAB仿真
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