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基于RBF网络的四旋翼无人机姿态鲁棒自适应反步滑模控制 被引量：3
1
作者 刘金华 王远 +1 位作者 张智轩 李涛 《江苏大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2025年第1期36-42,共7页
针对存在干扰的四旋翼无人机姿态系统,设计了一种RBF网络鲁棒自适应反步滑模控制器.在反步滑模控制的基础上,通过RBF网络逼近和补偿标称控制律,采用神经网络最小参数学习法,取神经网络的权值上界估计作为神经网络的估计值,通过设计参数... 针对存在干扰的四旋翼无人机姿态系统,设计了一种RBF网络鲁棒自适应反步滑模控制器.在反步滑模控制的基础上,通过RBF网络逼近和补偿标称控制律,采用神经网络最小参数学习法,取神经网络的权值上界估计作为神经网络的估计值,通过设计参数估计自适应律来代替神经网络权值的调整,并用Lyapunov理论证明系统的稳定性.仿真结果表明:该方法相比反步滑模控制方法,在有干扰的情况下,有更短的调节时间,更好的跟踪精度,验证了本方法具有更好的抗干扰性和鲁棒性. 展开更多
关键词 四旋翼无人机 姿态控制 反步滑模控制 rbf神经网络 鲁棒自适应控制
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电动汽车电子制动系统液压力RBF网络滑模变结构控制 被引量：1
2
作者 张梅红 魏冬至 张明柱 《机械设计与研究》 北大核心 2025年第1期352-356,共5页
为了提高电动汽车电子制动系统(EBooster)的运行控制性能,设计了一种根据径向基函数(RBF)神经网络来实现液压力滑模控制的功能。建立了电子制动系统测试平台,能够实现快速原形测试,并对控制算法可靠性进行了评价。仿真结果表明:处于正... 为了提高电动汽车电子制动系统(EBooster)的运行控制性能,设计了一种根据径向基函数(RBF)神经网络来实现液压力滑模控制的功能。建立了电子制动系统测试平台,能够实现快速原形测试,并对控制算法可靠性进行了评价。仿真结果表明:处于正弦工况下时,达到稳定的系统压力状态,RBF滑模控制器形成了比传统比例-积分-微分(PID)方法更小的压力跟随误差,RBF网络可以根据实际液压负载完成滑模控制器参数的自主调节,由此实现更准确控制的状态。试验验证结果表明:能够完全满足汽车自适应巡航控制(ACC)以及自动紧急制动(AEB)两种行驶工况的要求。处于斜坡和正弦工况下,没有产生超调与抖动的现象,可以将稳态误差保持在0.1 MPa以内,误差相对值不超过2%。该研究可以为EBooster系统压力控制奠定一定的理论基础。 展开更多
关键词 电子制动系统 液压力控制 rbf滑模 快速原型
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基于RBF机制的无痕区块链隐蔽通信方案
3
作者 佘维 马天祥 +1 位作者 冯海格 刘炜 《信息网络安全》 北大核心 2025年第8期1302-1312,共11页
针对现有区块链隐蔽通信技术存在的载密交易信息永久存储、提取效率低、嵌入强度不足及隐蔽性差等问题,文章提出一种基于比特币交易替换(RBF)机制的解决方案。首先,发送方对秘密信息进行Base64编码,并通过建立码值与交易手续费率的映射... 针对现有区块链隐蔽通信技术存在的载密交易信息永久存储、提取效率低、嵌入强度不足及隐蔽性差等问题,文章提出一种基于比特币交易替换(RBF)机制的解决方案。首先,发送方对秘密信息进行Base64编码,并通过建立码值与交易手续费率的映射关系,利用交易费率传递秘密信息,显著提升单笔交易的信息嵌入容量;然后,发送方在载密交易被确认前,通过RBF机制生成替代交易并废弃原始载密交易,最终仅使替代交易上链,实现载密交易的零留存,从而避免信息永久存储带来的安全风险;‘后,接收方通过追踪载密交易的发送地址,实时监听交易状态,在原始交易被废弃前快速查询并提取嵌入信息。实验结果表明,该方法平均每字节信息的嵌入与提取时间从分钟级缩短至秒级,单笔交易的平均信息嵌入量达到6比特。该系统在隐蔽性和抗溯源能力上显著优于现有方案。 展开更多
关键词 隐蔽通信 区块链 比特币 rbf机制 派生关系
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联合改进鸽群优化RBF神经网络PID的自动驾驶机器人车速控制
4
作者 周阿连 于子茵 刘刚 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第6期69-74,共6页
为提高自动驾驶机器人车速控制的精度和系统稳定性,提出一种联合改进鸽群优化RBF神经网络PID的自动驾驶机器人车速控制方法。对基本鸽群优化算法(pigeon-inspired optimization,PIO)进行改进,通过增加局部搜索机制,以提升算法全局收敛... 为提高自动驾驶机器人车速控制的精度和系统稳定性,提出一种联合改进鸽群优化RBF神经网络PID的自动驾驶机器人车速控制方法。对基本鸽群优化算法(pigeon-inspired optimization,PIO)进行改进,通过增加局部搜索机制,以提升算法全局收敛精度。设计改进的RBF神经网络,采用改进核FCM聚类算法(improved KFCM,IKFCM)初始化RBF神经网络中心,利用改进的PIO(improved PIO,IPIO)优化RBF神经网络参数配置。最后,利用IPIO和IKFCM优化后的RBF神经网络对PID参数进行自适应调整。与其它车速控制方法相比,所提方法车速控制精度提高了约1.2%,能够精准实现对机器人车速的控制。 展开更多
关键词 机器人 鸽群优化算法 rbf神经网络 PID控制 精度
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基于WOA-SA-RBF模型的西北内陆河流域突发水污染安全评价
5
作者 靳春玲 田亮 +2 位作者 贡力 李战江 蔡惠春 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第23期10075-10083,共9页
为保障西北内陆河流域生态安全,急需开展西北地区内陆河流域突发水污染安全评价。聚焦于疏勒河流域敦煌区域,通过运用压力-状态-响应(pressure-state-response,PSR)模型框架,基于2017—2022年该流域的历史数据,采用一种融合鲸鱼优化与... 为保障西北内陆河流域生态安全,急需开展西北地区内陆河流域突发水污染安全评价。聚焦于疏勒河流域敦煌区域,通过运用压力-状态-响应(pressure-state-response,PSR)模型框架,基于2017—2022年该流域的历史数据,采用一种融合鲸鱼优化与模拟退火策略的径向基(whale optimization algorithm-simulated annealing-radial basis function,WOA-SA-RBF)神经网络模型,来评估该区域的突发水污染风险等级,并与粒子群优化算法-径向基(particle swarm optimization-radial basis function,PSO-RBF),遗传优化算法-径向基(genetic algorithm-radial basis function,GA-RBF)神经网络模型及传统评价方法优劣解距离法(technique for order preference by similarity to ideal solution,TOPSIS)法的评价结果进行对比分析。分析结果显示:疏勒河敦煌段在2017—2018年突发水污染风险水平被评定为Ⅱ级,而2019—2022年则降为Ⅲ级,显示出风险逐渐下降并趋向稳定的趋势;结果与TOPSIS法分析结果一致,与流域治理情况相符,从而有效验证本文评估模型的精度。研究成果有助于提高疏勒河流域针对突发水污染事件的预防控制能力与紧急应对效率,对西北内陆河流域的水资源管理以及祁连山区域的生态保护工作具有不可忽视的重要意义。 展开更多
关键词 鲸鱼优化算法(WOA) 模拟退火算法(SA) 径向基神经网络模型(rbf) 突发水污染 安全评价 内陆河
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车辆主动悬架RBF神经网络的模型预测控制仿真研究
6
作者 顾苏怡 蒋昌华 《中国工程机械学报》 北大核心 2025年第3期410-414,共5页
为了提升车辆行驶的稳定性和乘坐的舒适性,提出一种基于径向基函数(RBF)神经网络的模型预测控制(MPC)系统,通过仿真验证主动悬架控制系统的有效性。创建7自由度车辆主动悬架简图,定义了车辆主动悬架动力学方程式。构建主动悬架MPC系统,... 为了提升车辆行驶的稳定性和乘坐的舒适性,提出一种基于径向基函数(RBF)神经网络的模型预测控制(MPC)系统,通过仿真验证主动悬架控制系统的有效性。创建7自由度车辆主动悬架简图,定义了车辆主动悬架动力学方程式。构建主动悬架MPC系统,利用RBF神经网络结构捕捉车辆主动悬架系统的复杂动态特性,通过对大量数据的学习和训练,能够快速建立主动悬架MPC参数,最终实现对车辆主动悬架系统的精确控制。利用Matlab软件对车辆主动悬架的车身加速度、悬架位移、轮胎位移进行仿真,评估车辆不同控制策略的行驶性能。结果显示:在路面信号激励下采用MPC,车辆主动悬架的车身加速度、悬架位移、轮胎位移变化幅度较大;采用RBF神经网络的MPC,车辆主动悬架的车身加速度、悬架位移、轮胎位移变化幅度较小。所提出的RBF神经网络MPC系统,能够增强车辆主动悬架抗干扰能力,从而保持车辆行驶的稳定性和舒适性。 展开更多
关键词 车辆 主动悬架 rbf神经网络 模型预测控制 仿真
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基于RBF神经网络的Ti-6Al-4V钛合金多轴铣削残余应力预测
7
作者 王丽博 王宗园 《机械设计与研究》 北大核心 2025年第3期238-244,共7页
残余应力作为航空发动机薄壁件表面完整性的重要指标,对薄壁件的疲劳性能有重要影响。残余应力对工艺参数存在极大的敏感性且形成机理十分复杂,了解残余应力生成与工艺参数之间的关系,准确地建立工艺参数与残余应力分布之间的映射关系... 残余应力作为航空发动机薄壁件表面完整性的重要指标,对薄壁件的疲劳性能有重要影响。残余应力对工艺参数存在极大的敏感性且形成机理十分复杂,了解残余应力生成与工艺参数之间的关系,准确地建立工艺参数与残余应力分布之间的映射关系是目前亟需解决的难题之一。针对Ti-6Al-4V钛合金多轴铣削过程,建立了基于径向基函数(RBF)神经网络的表面残余应力预测模型。首先,建立了Ti-6Al-4V钛合金多轴铣削表面残余应力三维有限元模型,并通过多轴铣削实验与X射线衍射测量实验验证了模型的有效性。实验结果表明:有限元模型在σ_(x)和σ_(y)方向上表面残余应力的平均预测误差分别为12.75%和18.93%。然后,以实验与仿真数据为样本,引入RBF神经网络建立工艺参数与表面残余应力之间的映射模型,从而实现表面残余应力的快速准确预测。验证结果表明:该模型在σ_(x)和σ_(y)方向上表面残余应力的平均预测误差为13.84%和19.53%,程序平均运行时间为7.83 s,表明文中提出的建模方法可以实现表面残余应力的快速准确预测。同时,所提出的残余应力预测模型可用于复杂弯曲薄壁结构的进一步加工优化。 展开更多
关键词 TI-6AL-4V钛合金 表面残余应力 多轴铣削 rbf神经网络 三维仿真
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一种基于改进RBF神经网络的组合导航方法
8
作者 文家燕 张锱强 +2 位作者 李克强 宾仕博 何逸波 《航天控制》 2025年第2期40-48,共9页
针对车辆在隧道、城市路段和峡谷等复杂环境中全球导航定位系统(GNSS)信号中断导致组合导航定位精度下降的问题,提出一种基于改进径向基函数神经网络(RBF)辅助容积卡尔曼滤波(CKF)的组合导航定位方法。首先,通过核主成分分析(KPCA)结合K... 针对车辆在隧道、城市路段和峡谷等复杂环境中全球导航定位系统(GNSS)信号中断导致组合导航定位精度下降的问题,提出一种基于改进径向基函数神经网络(RBF)辅助容积卡尔曼滤波(CKF)的组合导航定位方法。首先,通过核主成分分析(KPCA)结合K-means++聚类模型对组合导航融合数据进行预处理,使其分布具有代表性;其次,利用正交最小二乘法(OLS)确定RBF神经网络隐含层神经元的数量及中心值,并采用信赖域约束高斯-牛顿(TR-CGN)算法优化其参数;最后,在GNSS信号失锁时,利用训练好的改进RBF神经网络辅助非线性CKF滤波进行误差补偿。实验结果表明,该方法在不增加硬件成本的情况下,平均定位误差较自动驾驶协同定位系统降低了17.87%;与KPCA-RBF辅助的平均定位误差相比降低了54.37%,可见,所提方法有效增强了组合导航定位系统在复杂环境下的适应性和鲁棒性。 展开更多
关键词 组合导航 改进rbf OLS算法 TR-CGN算法 容积卡尔曼滤波
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基于AMCDE优化RBF神经网络的PID参数整定研究
9
作者 刘悦婷 孔繁庭 +1 位作者 李西素 王园红 《贵州大学学报(自然科学版)》 2025年第1期42-49,90,共9页
针对工业过程中PID(proportional integral derivative)参数整定难的问题,提出一种带有存储机制的自适应变异交叉策略差分进化算法(adaptive mutation crossover strategy differential evolution algorithm with storage mechanism,AMC... 针对工业过程中PID(proportional integral derivative)参数整定难的问题,提出一种带有存储机制的自适应变异交叉策略差分进化算法(adaptive mutation crossover strategy differential evolution algorithm with storage mechanism,AMCDE)的神经网络算法RBF(radial basis function)整定PID控制器参数。首先,在差分进化算法(differential evolution algorithm,DE)中引入带有存储机制的策略,对种群的个体进行实时排序,充分利用当前种群的方向信息和搜索状态;其次,通过引入自适应变异交叉策略,实现自适应调整变异交叉概率因子,有效地避免种群在迭代后期陷入局部最优解;再次,采用AMCDE算法优化RBF的初始参数,接着由RBF在线辨识得到梯度信息;最后,根据梯度信息对PID的3个参数进行在线调整。仿真实验和某乳制品公司的加热炉温度控制实验表明:与IDE-RBF-PID、GODE-RBF-PID和MCOBDE-RBF-PID相比,AMCDE-RBF-PID控制器的调节时间分别降低了62.6%、55.3%、53.6%,超调量分别降低了79.3%、66.4%、64.7%,抗干扰性能分别提高了42.5%、15.3%、14.8%,控制精度分别提高了35.6%、12.3%、11.2%。由上述结果可知:AMCDE-RBF-PID控制器的动态性能更好,抗干扰性能更强,控制精度更高。 展开更多
关键词 自适应变异交叉策略 差分进化算法 rbf神经网络 PID参数整定
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基于IDE-RBF-PID-PI的炉温串级控制系统的设计
10
作者 刘悦婷 张燕 《长春师范大学学报》 2025年第2期35-41,共7页
针对加热炉物料出口温度大滞后的特点,提出一种改进差分进化算法的径向基神经网络的PID-PI串级控制系统,先采用IDE算法优化RBF的初始参数,再由RBF在线辨识得到梯度信息,最后根据梯度信息对PID的3个参数进行在线调整,并将3个参数应用在... 针对加热炉物料出口温度大滞后的特点,提出一种改进差分进化算法的径向基神经网络的PID-PI串级控制系统,先采用IDE算法优化RBF的初始参数,再由RBF在线辨识得到梯度信息,最后根据梯度信息对PID的3个参数进行在线调整,并将3个参数应用在主控制器调整中,副控制器采用PI控制。炉温控制系统实验结果表明,与DE-RBF-PID-PI串级控制和RBF-PID-PI串级控制相比,IDE-RBF-PID-PI串级控制抗干扰性能更强、响应速度更快、稳定性更好、控制效果更优。 展开更多
关键词 改进差分进化算法 rbf径向基神经网络 串级控制 加热炉系统
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基于LKRBF神经网络-PID的自适应卷绕机张力控制系统
11
作者 王红林 曾饮思 《自动化与仪表》 2025年第6期59-63,69,共6页
常规PID控制器在处理张力控制系统时表现不佳。在动态变化的工况下,其响应速度往往不满足快速变化的需求。基于此,提出一种LKRBF神经网络-PID的自适应卷绕机张力控制策略。利用RBF神经网络在线自学习获得最优PID参数值,使用LK-means算... 常规PID控制器在处理张力控制系统时表现不佳。在动态变化的工况下,其响应速度往往不满足快速变化的需求。基于此,提出一种LKRBF神经网络-PID的自适应卷绕机张力控制策略。利用RBF神经网络在线自学习获得最优PID参数值,使用LK-means算法改进参数初始值,制定自适应调整策略,结合莱维飞行的随机步长,独立优化权重参数,建立卷绕机张力的数学控制模型,利用MATLAB进行系统仿真分析,并在西门子卷绕系统实验平台进行模拟实验验证。实验结果表明,LKRBF神经网络-PID的自适应卷绕机张力控制策略显著提升系统的响应速度、鲁棒性和非线性适应能力,对复杂多变的工业环境下的高精度控制提供了有力的理论实践基础。 展开更多
关键词 PID 张力控制 rbf神经网络 LK-means
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基于改进PSO优化RBF神经网络的新型电力系统虚假数据攻击检测研究
12
作者 王新宇 张明月 《山东电力技术》 2025年第5期50-56,共7页
新型电力系统作为下一代电力系统,实现了系统的高效、安全、经济和环境友好的目标。然而,信息物理系统的深度融合使其面临新型的虚假数据攻击安全风险。针对此问题,提出一种基于改进粒子群(particle swarm optimization,PSO)优化径向基... 新型电力系统作为下一代电力系统,实现了系统的高效、安全、经济和环境友好的目标。然而,信息物理系统的深度融合使其面临新型的虚假数据攻击安全风险。针对此问题,提出一种基于改进粒子群(particle swarm optimization,PSO)优化径向基函数(radial basis function,RBF)的虚假数据攻击检测方法。首先,通过均值聚类方法优化RBF神经网络隐含层中心值来提高网络性能;其次,通过对权重系数和学习因子的设计,改善PSO算法的收敛性能,以优化RBF神经网络的场域基宽和权重值,进而提高RBF神经网络异常数据检测模型对虚假数据攻击的检测性能。最后,对比当前的PSO-RBF、人工蜂群优化RBF等方法,通过算例验证了本文所提检测算法可以最少提高检测率0.83%。 展开更多
关键词 虚假数据攻击 新型电力系统 改进PSO 聚类优化 rbf
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一种基于RBF神经网络的城市轨道交通列车运行速度追踪控制方法
13
作者 吴婷 《装备制造技术》 2025年第2期17-19,26,共4页
在现行的城市轨道交通系统中,列车运行速度的追踪控制主要依赖于区域性监测节点,这种依赖性导致了控制响应的滞后性、制动位移的偏大以及稳态误差的累积。为解决上述问题,该文提出一种基于径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网... 在现行的城市轨道交通系统中,列车运行速度的追踪控制主要依赖于区域性监测节点,这种依赖性导致了控制响应的滞后性、制动位移的偏大以及稳态误差的累积。为解决上述问题,该文提出一种基于径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络的城市轨道交通列车运行速度追踪控制方法。该方法首先运用单位移多质点模型对列车进行深入细致地分析,从而精准地捕捉到列车内部各部分的动态变化情况。然后采用多层阶追踪监测节点策略,根据列车运行速度的不同阶段进行精细划分,并实时采集关键数据。在此基础上,构建了一个基于RBF神经网络的列车运行速度追踪控制模型。该模型充分利用了RBF神经网络的强大非线性逼近能力,能够准确预测列车在各种工况下的动态行为。同时,依据列车运行特征的变化,灵活调整监测层级的对应标准,以确保追踪控制的精准性和实时性。经过测试,与现有的方法相比,本研究提出的这种方法在制动追踪控制位移、控制效果以及实时控制精度等方面均表现出显著的优势,具有极高的实际应用价值和推广潜力。 展开更多
关键词 rbf神经网络 城市轨道交通 列车运行 速度调整 跟踪控制
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基于RBF-PSO算法的浮筏隔振系统性能优化及轻量化设计 被引量：1
14
作者 徐明成 肖邵予 +1 位作者 王汝夯 张冠军 《中国舰船研究》 北大核心 2025年第4期185-193,共9页
[目的]为了解决工程中浮筏隔振系统轻量化设计过程工作量大、迭代周期长的问题,提出一种基于RBF-PSO多目标优化算法的轻量化设计方法。[方法]以板架式浮筏隔振系统为研究对象,基于ANSYS APDL建立有限元模型并分析其隔振性能和抗冲击性... [目的]为了解决工程中浮筏隔振系统轻量化设计过程工作量大、迭代周期长的问题,提出一种基于RBF-PSO多目标优化算法的轻量化设计方法。[方法]以板架式浮筏隔振系统为研究对象,基于ANSYS APDL建立有限元模型并分析其隔振性能和抗冲击性能。通过试验测试浮筏的隔振性能,并与数值仿真结果进行对比,验证数值仿真结果的准确性;采用完全有限差分法,对浮筏隔振系统进行参数灵敏度分析,通过灵敏度分析结果选择设计变量,并基于RBF-PSO多目标优化算法对浮筏进行轻量化设计。[结果]研究结果表明:轻量化设计后,筏架质量为63.03kg,相较原筏架减重31.92%。与此同时,浮筏隔振系统的隔振性能提升了2.48dB,设备的抗冲击性能也有所提升。RBF-PSO多目标优化算法优化值与数值仿真计算值误差小于1%。[结论]RBF-PSO多目标优化算法可有效应用于浮筏隔振系统的轻量化设计中。 展开更多
关键词 浮筏隔振系统 隔振 灵敏度分析 rbf神经网络 粒子群算法 轻量化设计
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基于改进RBF神经网络的永磁同步电机弱磁控制 被引量：3
15
作者 于丰铭 刘军 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2025年第1期99-103,共5页
针对永磁同步电机在传统单电流调节器弱磁控制下,电机控制模式切换时导致的系统稳定性差,以及传统RBF-PID控制器输出权值的非精细化更新导致的参数过拟合,收敛速度慢等问题,提出一种过渡区域切换算法,引入混合权重因子,采用余弦插值与Si... 针对永磁同步电机在传统单电流调节器弱磁控制下,电机控制模式切换时导致的系统稳定性差,以及传统RBF-PID控制器输出权值的非精细化更新导致的参数过拟合,收敛速度慢等问题,提出一种过渡区域切换算法,引入混合权重因子,采用余弦插值与Sigmoid函数做过渡区域的平滑处理,并在弱磁区引入模糊PI控制器,将自适应梯度下降法与L2正则化策略结合,改进神经网络的输出权值。仿真结果表明,设计的过渡区域切换算法,不依赖电机参数,可移植性强,优化了恒转矩区切换至弱磁区的条件,在改进RBF-PID控制器下,转速超调量仅为0.07%,负载调节时间较之传统策略减少了94%。 展开更多
关键词 永磁同步电机 弱磁控制 过渡区域切换算法 rbf神经网络 模糊控制
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基于RBF-PID的棉花变量施肥控制系统设计与试验 被引量：1
16
作者 卜浩然 张立新 +2 位作者 董万城 余思遥 夏元清 《农机化研究》 北大核心 2025年第6期106-111,共6页
随着我国北斗卫星导航技术和自动控制技术的不断发展完善,精准农业技术逐渐成为研究重点。为此,基于RBF-PID控制调节算法,设计了一种以PLC为核心的变量施肥闭环控制系统,可根据北斗定位信息和不同地块施肥处方,利用步进电机驱动排肥器... 随着我国北斗卫星导航技术和自动控制技术的不断发展完善,精准农业技术逐渐成为研究重点。为此,基于RBF-PID控制调节算法,设计了一种以PLC为核心的变量施肥闭环控制系统,可根据北斗定位信息和不同地块施肥处方,利用步进电机驱动排肥器分别对N、P、K等3种肥料进行单独控制,实现精准变量施肥。最后,对控制系统的施肥性能(施肥精度、施肥均匀性)进行了试验,结果表明:排肥量最大相对误差ε为3.85%,最大均匀性变异系数σ为2.81%,满足精准施肥作业要求。 展开更多
关键词 棉花 变量施肥 rbf-PID 精准农业 北斗导航
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农田作业车的RBF-PID横向路径跟踪控制研究 被引量：2
17
作者 项波瑞 赵祚喜 +2 位作者 廖志辉 米亚龙 张清河 《农机化研究》 北大核心 2025年第4期42-49,共8页
针对农业现代化背景下大块农田环境的农用车辆路径跟踪作业的需求,采用RBF神经网络自整定PID控制参数的方法优化传统的基于增量式PID的车辆横向路径跟踪算法,建立3-6-1结构的RBF神经网络,以目标路径位置、实际行驶位置和上一周期方向盘... 针对农业现代化背景下大块农田环境的农用车辆路径跟踪作业的需求,采用RBF神经网络自整定PID控制参数的方法优化传统的基于增量式PID的车辆横向路径跟踪算法,建立3-6-1结构的RBF神经网络,以目标路径位置、实际行驶位置和上一周期方向盘转角为输入量,隐藏层设置6个神经元,输出量为方向盘转角,通过梯度下降法对PID的参数实时调整。最后,利用CarSim/Simulink对基于约翰迪尔825i Gator车型改造的农田取土采样车进行建模和仿真,结果表明:在低速(10 km/h)的U形(蛇形)路径下,平均误差为3.89 cm,最大误差为16.61 cm,标准差为5.99 cm,跟踪效果优于传统增量式PID控制,鲁棒性良好,能满足常见的农田作业车辆路径跟踪工况的作业需求。 展开更多
关键词 农田作业车 横向路径跟踪 rbf-PID CarSim/Simulink
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基于POD-RBF降阶模型的超高温气冷堆DLOFC事故温度时空分布计算方法
18
作者 丁永旺 张汉 +5 位作者 彭杵真 邬颖杰 郭炯 彭威 张平 李富 《核动力工程》 北大核心 2025年第2期107-118,共12页
超高温气冷堆(VHTR)具有核能制氢等广泛的应用领域,失冷失压(DLOFC)事故是VHTR后果最严重的设计基准事故之一,而利用全阶模型(FOM)进行大量不同参数下的DLOFC事故特性分析需要消耗大量的计算资源。对设计参数范围内的不同方案进行基于... 超高温气冷堆(VHTR)具有核能制氢等广泛的应用领域,失冷失压(DLOFC)事故是VHTR后果最严重的设计基准事故之一,而利用全阶模型(FOM)进行大量不同参数下的DLOFC事故特性分析需要消耗大量的计算资源。对设计参数范围内的不同方案进行基于降阶模型(ROM)的DLOFC事故的快速、准确计算具有重要需求和意义。本文利用TINTE程序建立了VHTR的FOM,基于本征正交分解-径向基函数插值(POD-RBF)方法实现了一个快速计算VHTR-DLOFC事故的ROM,并给出了两种方法来实现ROM的瞬态过程计算,方法1将时间等同于入口温度等输入参数;方法2对于同一参数下的不同时间步的系数整体进行计算。结果表明,两种ROM方法的计算结果最大相对误差均低于1%,且ROM计算效率远高于FOM;同时方法2的计算效率是方法1的40倍。因此,ROM可以为VHTR设计参数的优化工作提供快速计算程序。 展开更多
关键词 超高温气冷堆(VHTR) 本征正交分解(POD) 径向基函数(rbf)插值 降阶模型(ROM)
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基于SSA-RBFNN的钢管混凝土界面粘结强度研究
19
作者 刘文博 杨喜娟 +1 位作者 王力 李子奇 《中国安全生产科学技术》 北大核心 2025年第3期148-155,共8页
为了改善传统径向基神经网络(RBFNN)存在对样本数据依赖性强、参数选择复杂、收敛速度慢等缺陷。将麻雀搜索算法(SSA)应用于RBFNN预测模型,提出基于SSA-RBFNN的CFST界面粘结强度预测模型,收集319组数据建立数据库,选取8种影响因素作为... 为了改善传统径向基神经网络(RBFNN)存在对样本数据依赖性强、参数选择复杂、收敛速度慢等缺陷。将麻雀搜索算法(SSA)应用于RBFNN预测模型,提出基于SSA-RBFNN的CFST界面粘结强度预测模型,收集319组数据建立数据库,选取8种影响因素作为输入层参数和界面粘结强度作为输出层参数,分别建立RBFNN和SSA-RBFNN模型。通过平均绝对百分比误差(MAPE)和决定系数(R 2)等指标,将2种机器学习模型与6种现有公式进行比较,评估它们在预测精度和稳定性方面的表现。研究结果表明:2种机器学习模型比公式精度更高。其中,SSA-RBFNN模型有更好的预测性能,更有助于高效预测CFST的界面粘结强度。研究结果可为CFST结构工程设计提供相应的预测方法和技术支持,可以帮助工程师在设计和施工过程中更好地评估结构的承载能力和安全性。 展开更多
关键词 rbf神经网络 麻雀搜索算法 钢管混凝土 界面粘结强度 机器学习模型
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基于模糊RBF滑模控制的被动式电液负载模拟器力加载策略研究
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作者 李航 罗小辉 曹树平 《机床与液压》 北大核心 2025年第12期98-105,共8页
针对大负载工作条件以及系统中存在的舵机运动干扰等问题,以300 kN惯性负载被动式电液负载模拟器为研究对象,在扰动频率不低于2 Hz的工况下开展力加载精度提升试验。考虑实际工作过程中非线性因素与不确定性因素的影响,建立系统非线性... 针对大负载工作条件以及系统中存在的舵机运动干扰等问题,以300 kN惯性负载被动式电液负载模拟器为研究对象,在扰动频率不低于2 Hz的工况下开展力加载精度提升试验。考虑实际工作过程中非线性因素与不确定性因素的影响,建立系统非线性数学模型;基于神经网络能够逼近任意非线性函数的优势,结合滑模控制理论与模糊RBF神经网络算法,设计一种模糊RBF滑模控制器,通过模糊RBF神经网络输出值对滑模控制律中的未知项进行估计补偿,使模糊RBF滑模控制器不再依赖系统的准确参数;根据Lyapunov稳定性理论得到神经网络学习率,并证明控制器的稳定性;最后在MATLAB/Simulink环境下搭建数值仿真平台进行仿真试验。结果表明:与PID控制器、RBF神经网络滑模控制器相比,所设计的模糊RBF滑模控制器具有优良的力加载跟踪效果以及良好的抗干扰能力。 展开更多
关键词 电液负载模拟器 非线性模型 滑模控制 模糊rbf神经网络 加载精度
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