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

1

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APID-RBF神经网络的光伏MPPT方法 被引量：2

2

作者 赵子睿 潘鹏程 吴婷 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2024年第2期152-158,共7页

针对光照强度急速变化和局部阴影时光伏发电系统最大功率点追踪响应速度慢、多峰值等问题,提出一种基于RBF神经网络与自适应PID控制相结合的控制方法。首先,采用RBF神经网络对环境的实时变化直接跟踪光伏最大功率点。然后,利用自适应PI... 针对光照强度急速变化和局部阴影时光伏发电系统最大功率点追踪响应速度慢、多峰值等问题,提出一种基于RBF神经网络与自适应PID控制相结合的控制方法。首先,采用RBF神经网络对环境的实时变化直接跟踪光伏最大功率点。然后,利用自适应PID的辅助修正,抑制光伏电池输出功率的波动。神经网络能提升在复杂环境下的跟踪速度,自适应PID能增强对神经网络误差的消除能力,提升跟踪精度。仿真结果表明,APIDRBF双控策略具有稳态性能高和控制精度高等优点,能有效提高光伏发电效率和稳定性。 展开更多

关键词 局部阴影 径向基函数神经网络 自适应pid 最大功率点跟踪 光伏发电效率

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基于改进RBF神经网络PID控制的液压起重机节能仿真 被引量：8

3

作者 李锐 崔宇 《中国工程机械学报》 北大核心 2020年第3期269-273,共5页

液压起重机在驱动小负载时,导致液压泵输出功率较大,造成能源浪费。对此,提出了改进径向基函数(RBF)神经网络PID控制方法,并对液压泵输出功率进行仿真。创建液压起重机平面简图,设计了负载敏感平衡阀,推导液压起重机驱动动力学方程式。... 液压起重机在驱动小负载时,导致液压泵输出功率较大,造成能源浪费。对此,提出了改进径向基函数(RBF)神经网络PID控制方法,并对液压泵输出功率进行仿真。创建液压起重机平面简图,设计了负载敏感平衡阀,推导液压起重机驱动动力学方程式。对传统RBF神经网络结构进行改进,设计了动态自适应RBF神经网络PID控制器,采用Matlab软件对液压起重机改进RBF神经网络控制效果进行仿真。结果表明:在空载或轻载工况下,悬臂在上升过程中,采用RBF神经网络PID控制与改进RBF神经网络PID控制方法,液压泵输出功率几乎一样;悬臂在下降过程中,采用改进RBF神经网络PID控制方法,液压泵输出功率较小。在空载或轻载工况下,液压起重机采用改进RBF神经网络PID控制方法,能够降低液压泵能耗损失,节约资源。 展开更多

关键词 液压起重机 改进rbf神经网络 pid控制 节能 仿真

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RBFNN在翻车机转速PID控制中的应用

4

作者 郑德忠 王立 《控制工程》 CSCD 北大核心 2012年第5期850-854,859,共6页

根据当代物流的高速高效特点,对翻车机的转速进行基于径向积函数(RBF)神经网络辨识的自适应PID的控制,该方法是利用神经网络的自学习能力来弥补PID控制的在线运算能力,即利用RBF神经网络对PID控制中的3个重要参数实时调整,使得该种控制... 根据当代物流的高速高效特点,对翻车机的转速进行基于径向积函数(RBF)神经网络辨识的自适应PID的控制,该方法是利用神经网络的自学习能力来弥补PID控制的在线运算能力,即利用RBF神经网络对PID控制中的3个重要参数实时调整,使得该种控制方法集合了神经网络的实时自适应性和PID控制快速方便的特点,比传统的单纯PID控制更适合当代大型工业系统控制,其能够针对受控对象的某一时刻的特征迅速进行在线运算,并且提出利用递推极大似然估计法对RBFNN网络权值进行训练,可以迅速达到稳定状态,超调量很小,渐进性好,克服了实际系统控制中的稳定性与响应速度的矛盾。将其应用于翻车机角速度的优化控制中,并进行仿真,得出该控制方法的准确性与鲁棒性可以达到满意效果。 展开更多

关键词 翻车机 转速 神经网络 智能优化 径向积函数 pid控制

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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

5

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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改进Smith控制与RBF单神经元PID的换热器控制系统 被引量：1

6

作者 鲁广栋 《传感器与微系统》 CSCD 2017年第9期94-96,100,共4页

为了高效控制工质出口温度,维持换热器稳定运行,针对Smith预估控制算法及径向基函数(RBF)神经网络辨识单神经元比例—积分—微分(PID)控制算法特点,提出了Smith控制算法和RBF神经网络辨识单神经元PID相结合的控制策略,对Smith控制算法... 为了高效控制工质出口温度,维持换热器稳定运行,针对Smith预估控制算法及径向基函数(RBF)神经网络辨识单神经元比例—积分—微分(PID)控制算法特点,提出了Smith控制算法和RBF神经网络辨识单神经元PID相结合的控制策略,对Smith控制算法在结构上进行了改进,以提高RBF神经网络辨识单神经元PID控制的抗干扰能力,减少Smith控制算法对模型的依赖程度。仿真分析表明:应用于换热器工质出口温度控制系统,改进算法控制性能显著优于其它控制方法,抗干扰能力得到了大幅提高。 展开更多

关键词 改进Smith控制 径向基函数神经网络 比例—积分—微分控制 换热器温度控制

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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

7

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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基于变权重RBF组合模型的煤与瓦斯突出强度预测 被引量：9

8

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

9

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

10

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RBF神经网络控制的球杆系统位置控制实验研究 被引量：7

11

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

12

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

13

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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基于自适应PID技术的无尾飞机容错重构控制

14

作者 刘燕斌 陆宇平 《电光与控制》 北大核心 2007年第6期18-21,32,共5页

无尾飞机是新型飞机的发展方向,与传统的飞机相比,其飞行控制系统更为复杂,故障出现的概率也更大,因此重构控制系统是无尾飞机安全飞行的保障。采用基于自适应PID技术的动态逆控制来研究无尾飞机的重构控制系统,并获得了相应的仿真结果... 无尾飞机是新型飞机的发展方向,与传统的飞机相比,其飞行控制系统更为复杂,故障出现的概率也更大,因此重构控制系统是无尾飞机安全飞行的保障。采用基于自适应PID技术的动态逆控制来研究无尾飞机的重构控制系统,并获得了相应的仿真结果,证实了基于自适应PID技术的动态逆控制对故障具有较好的重构能力,比单独使用动态逆控制更有效。 展开更多

关键词 无尾飞机 飞行控制 容错重构控制 自适应pid控制 径向基神经网络

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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

15

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

16

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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神经网络分数阶PID在网络控制系统中的应用 被引量：3

17

作者 关荣根 葛锁良 《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2015年第2期171-174,共4页

文章针对网络控制系统(NCS)存在的网络延时问题,设计了一种基于RBF神经网络的分数阶PID控制器,并将该控制器应用在网络控制系统中,减小网络延时对控制系统的影响。该控制器利用RBF神经网络具有任意精度逼近非线性函数及训练速度快的优点... 文章针对网络控制系统(NCS)存在的网络延时问题,设计了一种基于RBF神经网络的分数阶PID控制器,并将该控制器应用在网络控制系统中,减小网络延时对控制系统的影响。该控制器利用RBF神经网络具有任意精度逼近非线性函数及训练速度快的优点,在线整定分数阶PID控制器,并采用分数阶PID控制器直接控制被控对象;选取Ethernet控制的弹簧-阻尼控制系统作为实验对象。实验结果表明:该控制系统具有响应速度快、控制精度高、鲁棒性强的特点,有效地减少了网络延时对NCS的影响。 展开更多

关键词 网络控制系统 rbf神经网络 分数阶pid控制器

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基于改进差分进化算法的RBF神经网络在股指预测中的应用 被引量：5

18

作者 韩颖 《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2014年第11期1397-1401,共5页

为了提高径向基函数(RBF)神经网络的预测性能,文章提出改进的差分进化算法(IDE),通过引入混合变异策略和局部算子来增强算法的收敛速率和局部搜索能力,用改进的差分进化算法对径向基函数神经网络的网络结构参数进行优化,建立了IDE-RBF... 为了提高径向基函数(RBF)神经网络的预测性能,文章提出改进的差分进化算法(IDE),通过引入混合变异策略和局部算子来增强算法的收敛速率和局部搜索能力,用改进的差分进化算法对径向基函数神经网络的网络结构参数进行优化,建立了IDE-RBF神经网络股指预测模型,并以上证综指为例进行了实证分析。实证结果表明,IDE-RBF神经网络的预测效果明显优于其他预测模型。 展开更多

关键词 股指预测 改进差分进化算法 RB F神经网络 混合变异策略 局部算子

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基于FOA-RBF神经网络的机械类实验课程目标达成度评价 被引量：5

19

作者 宋鹍 刘立堃 +2 位作者 杨涛 杨瑜 路世青 《实验室研究与探索》 CAS 北大核心 2022年第5期216-221,257,共7页

在本科机械类专业教学体系中,面向解决复杂工程问题实验课程的课程目标达成度评价是工程教育认证中该类专业毕业要求、培养目标达成度评价的基石。针对重庆理工大学机械工程学院的机械类基础实验课程,构建了实验课程目标达成度评价体系... 在本科机械类专业教学体系中,面向解决复杂工程问题实验课程的课程目标达成度评价是工程教育认证中该类专业毕业要求、培养目标达成度评价的基石。针对重庆理工大学机械工程学院的机械类基础实验课程,构建了实验课程目标达成度评价体系,提出了一种基于果蝇优化算法(FOA)的径向基函数(RBF)神经网络评价模型,以学生实验项目成绩为输入,课程目标达成度为输出,通过实际学生样本对该评价模型及3种经典神经网络模型进行对比验证。结果表明,FOA-RBF评价模型的平均误差、均方差和最大相对误差均为最优,且其相对误差在49%以内,泛化能力强,对专业实验课程目标达成度预估效果理想,为专业工程教育认证工作提供了科学、量化的评估数据支撑。 展开更多

关键词 实验课程 课程目标 达成度评价 果蝇优化算法 径向基函数 神经网络

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模糊RBF太阳电池最大功率点跟踪算法 被引量：2

20

作者 袁娇 李涛 +3 位作者 李文全 贺乔卿 李宸宇 马昊翔 《传感器与微系统》 CSCD 2020年第1期154-156,160,共4页

为了有效地利用太阳能,提高光伏发电系统的效率,通过分析太阳电池输出特性和最大功率点跟踪原理,结合模糊控制算法、神经网络与比例-积分-微分(PID)算法的优势,提出一种模糊径向基函数(RBF)神经网络的太阳电池最大功率点跟踪算法。利用... 为了有效地利用太阳能,提高光伏发电系统的效率,通过分析太阳电池输出特性和最大功率点跟踪原理,结合模糊控制算法、神经网络与比例-积分-微分(PID)算法的优势,提出一种模糊径向基函数(RBF)神经网络的太阳电池最大功率点跟踪算法。利用模糊RBF神经网络对PID控制器的控制参数进行自适应整定,从而精确调节光伏电池变换器的功率开关占空比,达到太阳电池最大功率点跟踪控制。仿真与实测结果表明:算法能有效提高系统的响应速度、自适应能力。 展开更多

关键词 光伏系统 模糊径向基函数神经网络 比例-积分-微分(pid)控制 最大功率点跟踪

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