基于RBF网络的柴油机非线性建模

• 作者: 康景利 张健 王闽南
• 来源期刊: 内燃机学报
• 学科: 工学
• 关键词: 柴油机 非线性模型 辨识 RBF神经网络 MSOM
• 年，卷（期）: 2003,（3）
• 页码范围: 221-226
• 页数: 7页
• 分类号: TK421
• 字数: 1035字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-0909.2003.03.006

摘要

根据在柴油机试验中得到的输入和输出数据,基于RBF神经网络,建立了描述柴油机动态性能的非线性神经网络模型.提出了一个改进的自组织网络(MSOM),可以根据柴油机输入输出数据的空间分布和给定的逼近误差自动选择RBF网络的中心. RBF网络的权重用最小方差方法估计出.仿真结果表明,该非线性的神经网络模型可以准确地描述柴油在整个工作范围内的动态性能. 该模型将被用于柴油机控制系统的性能分析和控制方案设计中.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张健	北京理工大学机电工程学院	29	197	8.0	13.0
2	康景利	北京理工大学机电工程学院	27	376	11.0	19.0