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刊名：特种铸造及有色合金
发表时间：2011-01-01
摘要:
提出了一种基于FARX和RBFNN的压铸机液压系统故障诊断新方法.模糊化之后的ARX模型不仅保留了其自回归系数对故障状态变化规律反映非常敏感的特性,而且能够实现对非线性故障特征更准确的描述.故障诊断中首先对目标系统的故障状态建立FARX模型,提取其故障特征作为RBF网络训练样本,根据RBF网络的输出结果确定故障类型.仿真实例验证了此方法的准确性和有效性.
刊名：信息与控制
发表时间：2006-03-01
摘要:
提出了一种用于PWM单位功率因数整流器的神经网络(neural network,NN)控制方法.运用预测电流对电压型PWM整流器的有功、无功电流实现解耦,电压环采用基于径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络自适应调整参数的PI控制器.仿真结果表明,这种PI控制器可以在线调整PI参数,快速跟踪整流器的变化过程,使PWM整流器获得较好的动、静态特性,并对电网负载扰动有较强的适应能力.
刊名：河北省科学院学报
发表时间：2002-04-01
摘要:
针对复杂工业过程中存在的时滞、慢时变、强干扰等非线性控制对象提出一种利用径向基函数神经网络(RBFNN)作为预测模型,改进最优保留遗传算法(MEGA)作为滚动优化策略的非线性预测控制算法.仿真结果表明该算法具有较强的鲁棒性和抗时变性能.
刊名：科技与创新
发表时间：2008-08-01
摘要:
将神经网络和PID控制相结合,提出了一种神经网络整定的PID控制策略,并将其应用于交流伺服系统的控制.利用一个两层神经网络在线自适应调整PID控制器的参数,从而使系统的静态和动态性能指标较为理想.径向基函数神经网络用来辨识交流伺服系统的Jacobian信息,其学习算法采用正交最小二乘算法,首先得到径向基函数神经网络的结构.然后用BP算法对该网络的权值进行训练使它逼近给定的函数.实验结果表明,该交流伺服系统具有响应速度快、稳态精度高和鲁棒性强等特点.
刊名：计算机测量与控制
发表时间：2012-02-01
摘要:
目前通过油料常规质量指标和成分结构信息进行油料种类识别的方法因所需仪器设备多,分析测试过程复杂而缺乏实用性和推广价值;在分析油品理化性能指标与其类别间的相关关系及神经网络的特点后,以最简单方式提取尽可能多的特征参数为原则,通过表观特征参数的途径,设计了一种简单小巧的装置,可同时提取油料密度、粘度、吸光度、电导率和介电常数等参数的特征向量,提出了用RBF神经网络进行油料种类识别的方法,并给出了实现算法；实验结果及应用情况表明,该方法识别效果比较理想,为当前油料种类识别问题给出了一种新的解决途径.
刊名：轻工机械
发表时间：2003-01-01
摘要:
介绍了气垫式流浆箱的控制参数、控制方法、控制方案以及其中存在的问题,提出了一种基于径向基函数(RBF)网络辨识与控制的神经网络内模控制(NNIMC),从理论上探讨了此方案的可行性.
刊名：高技术通讯
发表时间：2009-01-01
摘要:
针对因全球定位系统(GPS)信号失效导致捷联式组合导航系统SINS/GPS组合导航系统发散的问题,设计了一种基于神经网络辅助观测的智能组合导航算法.该方法在GPS信号有效时训练神经网络,当GPS失效后利用神经网络自主重构组合导航系统,将神经网络的输出信息作为观测量构建新的Kalman滤波器,以实现对捷联惯性导航系统误差的连续反馈校正,从而实现了高精度的连续导航.该方法得到了仿真验证,从仿真结果可以看出,在GPS短时失效的情况下,该方法有效抑制了姿态角、速度和位置的发散现象,提高了组合导航系统的精度和可靠性.
刊名：电力系统自动化
发表时间：2004-10-01
摘要:
首先分析了传统的基于K均值聚类算法径向基函数神经网络(RBFNN)的缺点,即需要人为确定隐含层神经元数量,并且不同的初始化方法有不同的聚类结果和学习误差.然后提出了一种新的RBFNN算法--两层迭代聚类算法,能根据样本的分布情况自动计算RBFNN隐含层神经元数量、中心向量和宽度.将实测的MJF-30-6型发电机正常运行、转子励磁绕组故障运行和定子绕组故障时定转子径向振动信号作为学习样本,运用文中所述算法与传统的RBFNN算法比较,结果表明,基于两层迭代聚类算法的RBFNN具有较小的学习误差.
刊名：高技术通讯
发表时间：2007-08-01
摘要:
针对现有的固体氧化物燃料电池(SOFC)模型过于复杂的弊端,提出了一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的建模方法,用具有径向基函数(RBF)核函数的LS-SVM建立了SOFC电堆的非线性模型.应用仿真对建模的有效性和精度进行了检验,并与径向基函数神经网络(RBFNN)模型的辨识效果进行了比较.仿真结果证明,与RBFNN模型相比,LS-SVM模型具有较高的预测精度,这表明用LS-SVM对SOFC电堆进行建模是可行的.该LS-SVM模型的建立,对SOFC系统控制策略的研究具有一定的实用价值.
刊名：高技术通讯
发表时间：2009-06-01
摘要:
针对电液伺服系统固有的流量-压力特性等非线性因素使得采用传递函数等传统方法难以获得电液伺服系统的精确模型的问题,详细研究了电液伺服系统的神经网络建模方法.研究了两种最常见的神经网络,即多层感知器神经网络和径向基函数神经网络,采用5种典型学习算法构造了3种多层感知器神经网络和2种径向基函数神经网络,并结合自动定深电液伺服系统的工程实例,详细分析了这5种神经网络在电液伺服系统中的建模性能.研究结果表明,采用正交最小二乘算法的径向基函数神经网络最适合电液伺服系统的建模.
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