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基于NSGA-Ⅱ算法及RBF代理模型的两级液环压缩机叶片型线耦合优化分析
1
作者 张人会 俞帅年 +2 位作者 郑直 郭广强 陈学炳 《西华大学学报(自然科学版)》 2026年第2期9-17,共9页
针对多级液环压缩机效率低、级间叶片差异性设计理论不成熟的问题,以液环压缩机两级叶轮叶片包角、进口角、出口角为叶片型线控制参数,由4阶Bezier曲线对叶片型线进行参数化控制,采用拉丁超立方抽样(LHS)构建代理模型初始样本空间,以液... 针对多级液环压缩机效率低、级间叶片差异性设计理论不成熟的问题,以液环压缩机两级叶轮叶片包角、进口角、出口角为叶片型线控制参数,由4阶Bezier曲线对叶片型线进行参数化控制,采用拉丁超立方抽样(LHS)构建代理模型初始样本空间,以液环压缩机吸气量和效率作为优化目标,基于径向基函数(RBF)代理模型与NSGA-Ⅱ算法对叶轮叶片型线进行多目标优化分析。结果可知:液环压缩机两级叶轮耦合多目标优化得到的效率最优模型比原始模型的效率提高了5.859%,吸气量最优模型比原始模型的吸气量提高了0.0107 m3/s;优化后高效率模型两级叶轮叶片型线特征一致,呈小包角、大进口角、大出口角;吸气量最优模型的一级与二级叶片型线特征有差异,二级叶片的包角大于一级;优化后吸气量最优模型和效率最优模型较原始模型的吸气能力均有较大提升,叶片尾缘涡量减小;减小两级叶轮压缩比的差值有利于提升液环压缩机的性能。 展开更多
关键词 两级液环压缩机 叶片型线 压缩比 rbf代理模型 多目标优化
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基于新型趋近律和RBF网络的并联机械臂自适应滑模控制研究
2
作者 罗云 张大斌 曹阳 《现代制造工程》 北大核心 2026年第2期35-41,共7页
针对并联机械臂动力学不确定性和负载波动对控制性能存在影响的问题,将动力学模型中的时变项和变动的负载视为总扰动,提出了一种滑模控制方法。为了提升滑模控制算法性能,提出了一种由快速趋近项和慢速趋近项组成的新型趋近律,并讨论了... 针对并联机械臂动力学不确定性和负载波动对控制性能存在影响的问题,将动力学模型中的时变项和变动的负载视为总扰动,提出了一种滑模控制方法。为了提升滑模控制算法性能,提出了一种由快速趋近项和慢速趋近项组成的新型趋近律,并讨论了新型趋近律的可达性条件和收敛时间;利用径向基函数(Radial Basis Function,RBF)网络来估计总扰动项,为了更准确地估计系统的总扰动和抑制控制器参数摄动,为RBF网络和控制器的参数设计了自适应律。基于所提出的新型趋近律和RBF网络获取的扰动值,设计了滑模控制器,并证明了控制器的稳定性,最终提出了基于新型趋近律和RBF网络的自适应滑模控制方法。仿真结果表明,所提出的控制方法具有较强的抗干扰性能和较快的响应速度,比传统趋近律控制器缩短了1/3的收敛时间,且大幅减小了控制器抖振。 展开更多
关键词 并联机械臂 滑模控制 新型趋近律 rbf网络
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基于IWOA-RBF神经网络预测的拖拉机线控液压转向系统传递函数参数辨识
3
作者 吕华伟 邓晓亭 +2 位作者 黄薛凯 孙晓旭 鲁植雄 《南京农业大学学报》 北大核心 2026年第1期197-213,共17页
[目的]拖拉机线控液压转向系统具有强非线性、时变等特性,为分析该系统运动学特性,需要建立线控液压转向系统动态模型。本文针对该问题,搭建了线控液压转向试验台架,提出利用系统参数辨识的方法作为线控液压转向系统建模方法。[方法]使... [目的]拖拉机线控液压转向系统具有强非线性、时变等特性,为分析该系统运动学特性,需要建立线控液压转向系统动态模型。本文针对该问题,搭建了线控液压转向试验台架,提出利用系统参数辨识的方法作为线控液压转向系统建模方法。[方法]使用鲸鱼优化算法(WOA)对线控液压转向系统的试验数据进行参数辨识,从而获得系统传递函数参数。为补全线控液压转向系统适用工况,采用RBF神经网络预测法对辨识得到的传递函数进行工况预测,得到线控液压转向系统动态传递函数。[结果]对辨识结果进行了试验对比验证,通过改进的鲸鱼优化算法优化得到的线控液压转向系统传递函数,在右转时与试验数据的均方根误差平均值为0.001334,在左转时与试验数据的均方根误差平均值为0.013440,通过RBF神经网络预测得到的线控液压转向系统全工况动态传递函数与试验数据的均方根误差在0.1左右。[结论]本文提出的动态模型可以精确描述线控液压转向模型的运动学特性,建模方法可行,对提高线控液压转向系统控制稳定性有重要的指导意义。 展开更多
关键词 拖拉机 线控液压转向 鲸鱼优化算法(WOA) 参数辨识 rbf神经网络 工况预测
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基于APO-RBF神经网络的林区能见度预测方法
4
作者 杨朔 阚江明 赵汐璇 《林业工程学报》 北大核心 2026年第2期100-107,共8页
对林区资源准确、实时的监测是林区保护的基础,使用视觉传感器对林区资源进行检测是目前最高效、最具前景的方式。能见度作为视觉检测中的重要影响因素,直接影响林区生态监测、灾害预警与环境质量评估。传统的林区能见度测量方法主要有... 对林区资源准确、实时的监测是林区保护的基础,使用视觉传感器对林区资源进行检测是目前最高效、最具前景的方式。能见度作为视觉检测中的重要影响因素,直接影响林区生态监测、灾害预警与环境质量评估。传统的林区能见度测量方法主要有设备检测法和遥感测量法。设备检测法中采用的能见度检测仪造价高、不便携。其检测原理为通过测量光的衰减程度来推算能见度,但林区内树木植被遮挡严重、环境复杂,设备可用性和可靠性大受影响;遥感测量法成本较高,受大气与云层等因素影响大,且因为卫星轨道有限,难以对特定地区提供实时监测,数据的时效性差。由于气象数据易获得、实时性高等特点,近年来通过神经网络与深度学习的方法构建基于气象数据的能见度预测模型已经成为研究趋势。本研究提出的APO(arctic puffin optimization,北极海雀优化算法)-RBF(radial basis function,径向基函数)神经网络能见度预测模型是一种结合APO和RBF神经网络的优化模型,旨在通过动态调整并选择最优RBF网络结构参数来提升其预测性能。首先选取北京市西北部多林区地带气象站与空气质量监测数据,通过对原始数据清洗、剔除、挑选得到气象数据集,划分其中70%为训练集;再通过灰色关联法筛选出对能见度影响较大的气象因素(湿度、风速、PM_(2.5)、大气压、温度),作为APO-RBF预测模型输入参数;并将预测结果与XGBoost(extreme gradient boosting,极端梯度上升)、决策树、BP(back propagation,反向传播)神经网络等能见度预测模型结果进行对比。结果表明,本研究所提出的APO-RBF神经网络能见度预测模型在测试集上的RMSE(均方根误差)为0.319,R^(2)(拟合程度)为0.902,与传统方法相比具有更好的鲁棒性和预测精度。本研究所提出的基于APO-RBF神经网络能见度预测模型为提升林区资源精确监测与灾害预警能力等方面提供了有力支持,为今后能见度的预测工作提供了理论依据。 展开更多
关键词 林区资源 能见度预测 气象数据 APO优化算法 rbf神经网络
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基于RBF神经网络的二阶不确定系统自适应滑模控制
5
作者 马强 张杨 杨珂 《现代防御技术》 北大核心 2026年第1期156-164,共9页
针对二阶不确定系统,特别是模型未知且伴随动力学扰动的复杂情况,以提升控制效能为目标展开研究。以板球系统为实验对象,提出了一种新颖的控制策略。采用RBF神经网络(RBF1)预测系统关键参数,并通过自适应算法动态调整其内部参数以确保... 针对二阶不确定系统,特别是模型未知且伴随动力学扰动的复杂情况,以提升控制效能为目标展开研究。以板球系统为实验对象,提出了一种新颖的控制策略。采用RBF神经网络(RBF1)预测系统关键参数,并通过自适应算法动态调整其内部参数以确保预测精度;基于预测模型设计了一种基于积分滑模面的滑模控制器,利用积分滑模面的特性使系统状态直接进入滑动模态,提高了系统的鲁棒性和响应速度。为进一步优化控制性能,创新性地引入第2个RBF神经网络(RBF2)来动态调整滑模控制器参数,通过梯度下降法实现参数的整定,增强了控制策略的灵活性和适应性。仿真实验表明,该控制策略在板球系统轨迹跟踪中表现优异,能够有效应对系统不确定性和扰动,展现了良好的控制性能和实际应用前景。 展开更多
关键词 二阶系统 滑模控制 rbf神经网络 梯度下降法 板球控制系统
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基于EGRO-RBF的304不锈钢管材无芯弯曲成形质量预测
6
作者 苟毓俊 刘泽同 +1 位作者 陈建勋 何宗霖 《塑性工程学报》 北大核心 2026年第3期41-49,共9页
为了探究管材无芯弯曲工艺参数与成形质量的关系,提升管材无芯弯曲工艺的智能化程度,建立了基于EGRO-RBF算法的304不锈钢管材无芯弯曲成形质量预测模型。以某钢厂管材无芯弯曲相关数据作为神经网络样本集,建立径向基函数(RBF)神经网络,... 为了探究管材无芯弯曲工艺参数与成形质量的关系,提升管材无芯弯曲工艺的智能化程度,建立了基于EGRO-RBF算法的304不锈钢管材无芯弯曲成形质量预测模型。以某钢厂管材无芯弯曲相关数据作为神经网络样本集,建立径向基函数(RBF)神经网络,引入多策略改进的淘金者优化算法(EGRO)优化模型结构,将预测结果与传统RBF神经网络和GRORBF神经网络结构进行对比。结果表明,所提出的改进策略有效增强了神经网络的预测精度,能够通过无芯弯曲工艺参数较为准确地预测管材的成形质量,预测值与真实值的误差处于工业实际生产的允许范围之内。 展开更多
关键词 304不锈钢管材 无芯弯曲 rbf神经网络 GRO算法 成形质量预测
原文传递
基于RBF神经网络的单相三电平APF终端滑模控制
7
作者 杨瑞康 葛高飞 +2 位作者 张作轩 赵军波 马辉 《控制理论与应用》 北大核心 2026年第1期61-68,共8页
传统电流电压双闭环策略中,滑模控制器对于系统模型参数具有较强的依赖性,导致有源电力滤波器的电流内环控制器存在鲁棒性下降、动态响应迟缓等问题.为此,本文提出一种基于径向基函数(RBF)神经网络的双闭环滑模控制策略,以提高补偿电流... 传统电流电压双闭环策略中,滑模控制器对于系统模型参数具有较强的依赖性,导致有源电力滤波器的电流内环控制器存在鲁棒性下降、动态响应迟缓等问题.为此,本文提出一种基于径向基函数(RBF)神经网络的双闭环滑模控制策略,以提高补偿电流动态响应速度和鲁棒性.该控制策略内环采用RBF神经网络全局快速终端滑模控制器;外环采用线性滑模控制器. RBF神经网络通过在线逼近未知项以降低对模型的依赖性,全局快速终端滑模控制器用于提高系统收敛性.实验结果表明,所提控制策略能够使单相三电平有源电力滤波器在稳态和动态工况下,均展现出更优越的电流跟踪性能与更强的鲁棒性. 展开更多
关键词 有源电力滤波器 滑模控制 rbf神经网络 三电平变换器
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基于RBFNN的高速列车分数阶滑模速度跟踪控制
8
作者 韩兆玉 徐传芳 高晨旺 《铁道科学与工程学报》 北大核心 2026年第2期542-550,共9页
针对高速列车速度跟踪控制问题,考虑模型参数未知、阻力不确定以及外界干扰等因素影响,结合自适应RBF神经网络和分数阶非奇异终端滑模控制,对高速列车速度跟踪控制策略进行了研究。在构建高速列车动力学模型基础上,引入分数阶非奇异终... 针对高速列车速度跟踪控制问题,考虑模型参数未知、阻力不确定以及外界干扰等因素影响,结合自适应RBF神经网络和分数阶非奇异终端滑模控制,对高速列车速度跟踪控制策略进行了研究。在构建高速列车动力学模型基础上,引入分数阶非奇异终端滑模面,设计包含指数趋近项和幂次趋近项的改进趋近律,进而提出基于改进趋近律的分数阶非奇异终端滑模列车速度跟踪控制策略,以确保系统状态在有限时间内到达滑模面,提高系统的收敛速度并抑制系统抖振;进一步,采用自适应控制算法对列车基本阻力系数和列车质量等未知参数进行在线估计,利用RBF神经网络对附加阻力和外界干扰进行估计与补偿,提出基于自适应RBF神经网络的分数阶非奇异终端滑模列车速度跟踪控制策略,增强列车在面对参数时变不确定、线路条件变化以及外部干扰等时的适应性和鲁棒性。基于Lyapunov稳定性理论,证明了系统的稳定性。基于CRH380A型列车参数进行了仿真验证。仿真结果表明,高速列车的速度和位移跟踪误差小,收敛速度快,实现了对期望速度和位移的快速、精确跟踪。与基于传统线性滑模和整数阶非奇异终端滑模的速度跟踪控制策略相比,本文所提出的控制策略提升了跟踪精度,提高了收敛速度。 展开更多
关键词 列车速度跟踪控制 分数阶非奇异终端滑模控制 改进趋近律 rbf神经网络 自适应控制
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基于改进PSO-RBF神经网络的二泵房供水量预测
9
作者 谢萍萍 董国贵 +1 位作者 邢兵锁 汪旭 《佳木斯大学学报(自然科学版)》 2026年第3期177-180,共4页
准确预测二次加压供水泵站(二泵房)供水量可以提高居民用水的安全质量和稳定性,针对此类复杂的、非线性预测问题,常采用RBF神经网络模型来建模,较BP神经网络有更好的全局逼近能力,但RBF神经网络参数的训练耗时且有不稳定现象。采用一种... 准确预测二次加压供水泵站(二泵房)供水量可以提高居民用水的安全质量和稳定性,针对此类复杂的、非线性预测问题,常采用RBF神经网络模型来建模,较BP神经网络有更好的全局逼近能力,但RBF神经网络参数的训练耗时且有不稳定现象。采用一种改进的粒子群算法来优化RBF神经网络的相关参数,可以提高训练速度和稳定性。通过采用实际水厂二泵房的历史日用水量数据,利用改进的IPSO-RBF神经网络训练样本得出预测模型,将得到的预测模型与其它两种预测模型进行实验对比分析,改进的IPSO-RBF模型有显著优势,对二泵房供水量有很好的预测效果,有一定实用价值。 展开更多
关键词 城市供水 二泵房 供水量预测 PSO算法 rbf神经网络
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基于自适应RBF神经网络的光伏阵列故障检测方法
10
作者 邓超 严太山 +2 位作者 车佳祺 何宇诚 王昊 《动力系统与控制》 2026年第1期81-87,共7页
为应对光伏阵列故障检测的实际需求,设计了一种基于总体误差的自适应RBF神经网络算法。该算法依据网络当前训练过程的整体误差与上一次训练整体误差的对比结果,对学习速率和动量参数进行动态优化,让网络的学习方向更加清晰,有效提升了... 为应对光伏阵列故障检测的实际需求,设计了一种基于总体误差的自适应RBF神经网络算法。该算法依据网络当前训练过程的整体误差与上一次训练整体误差的对比结果,对学习速率和动量参数进行动态优化,让网络的学习方向更加清晰,有效提升了网络的学习效率。将基于总体误差的自适应RBF神经网络应用于光伏电站阵列的故障识别,借助Simulink软件平台搭建光伏阵列模型并获取不同故障状态下的运行数据,开展了针对性的故障检测实验。仿真结果表明,采用自适应RBF神经网络的故障检测方法能够实现对光伏阵列故障的高效、准确检测,展现出较好的应用价值。 展开更多
关键词 rbf神经网络 自适应算法 光伏阵列 故障检测
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基于RBF声速剖面构建模型的UUV电子轨迹增强方法
11
作者 蔡鑫源 王浩 徐琛 《舰船科学技术》 北大核心 2026年第2期122-129,共8页
水下无人潜航器(Unmannd Underwater Vehicle,UUV)作为水下无人系统的关键装备,在海洋资源开发中发挥着重要作用。受到水下低通量弱通信复杂环境影响,UUV数据采集常态化缺失现象严重,特别是浅海环境中传统UUV跟踪模型未充分结合声损失... 水下无人潜航器(Unmannd Underwater Vehicle,UUV)作为水下无人系统的关键装备,在海洋资源开发中发挥着重要作用。受到水下低通量弱通信复杂环境影响,UUV数据采集常态化缺失现象严重,特别是浅海环境中传统UUV跟踪模型未充分结合声损失特性导致UUV航行轨迹连续性差,严重制约后续UUV态势感知功能的准确性。本文提出一种融合径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络与水下射线传播理论的水下声速反演驱动UUV轨迹优化模型。首先利用RBF神经网络逼近能力,构建声传播时间(Time of Flight,ToF)与声速剖面(Sound Speed Profile, SSP)特征的时序变化关系,精准刻画水下声速场的动态特性。然后设计时序融合聚类最小残差定位算法通过梯度索引对历史数据精准分类,并将每类不同特性的轨迹数据进行粒子群连续化处理精准补全UUV电子轨迹密度。实验表明,与传统RBF模型结合最小残差定位算法相比,本文创新提出融合声速剖面UUV跟踪模型在其轨迹优化方面精确度有效提高5.41%,验证了所提方法在复杂水下环境中的有效性和鲁棒性。 展开更多
关键词 rbf 声速剖面 UUV 轨迹增强
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基于EBKA-RBF的304不锈钢管材无芯弯曲回弹角预测
12
作者 苟毓俊 刘泽同 陈建勋 《锻压技术》 北大核心 2026年第2期47-55,共9页
为了实现对管材无芯弯曲回弹角的精确预测,以生产数据为样本集,构建了一种基于径向基函数(RBF)的神经网络模型,并采用一种经多策略增强的黑翅鸢优化算法(EBKA)对该网络进行参数优化,以提升其预测性能。同时,以某钢管厂管材无芯弯曲工艺... 为了实现对管材无芯弯曲回弹角的精确预测,以生产数据为样本集,构建了一种基于径向基函数(RBF)的神经网络模型,并采用一种经多策略增强的黑翅鸢优化算法(EBKA)对该网络进行参数优化,以提升其预测性能。同时,以某钢管厂管材无芯弯曲工艺的回弹角相关数据为测试集,通过学习和训练,分析模型预测的精度和稳定性,并与RBF神经网络和BKA-RBF神经网络的预测结果进行了对比。结果表明,建立的EBKA-RBF神经网络模型预测结果的决定系数R^(2)达到0.9966,均方根误差e_(RMSE)和平均绝对误差e_(MAE)分别为0.0646°和0.0479°,预测值与真实值之间的误差均在工业允许范围内,能够较为准确地预测回弹角,为实际生产和进一步的实验研究提供了理论指导。 展开更多
关键词 无芯弯曲 回弹角 rbf神经网络 BKA算法 高斯变异
原文传递
基于RBF的船舶调距桨螺距失控故障诊断研究
13
作者 刘润泽 侯显斌 黄英吉 《舰船科学技术》 北大核心 2026年第1期114-119,共6页
为实现船舶调距桨螺距失控故障的精准诊断,提出基于径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络的智能诊断方法。通过AMESim仿真平台构建调距桨液压系统多工况模型,模拟液压泵吸入口堵塞、液压缸内泄漏、安全阀弹簧失效等5类典型故... 为实现船舶调距桨螺距失控故障的精准诊断,提出基于径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络的智能诊断方法。通过AMESim仿真平台构建调距桨液压系统多工况模型,模拟液压泵吸入口堵塞、液压缸内泄漏、安全阀弹簧失效等5类典型故障,采集系统压力、流量及温度等9维特征参数构建数据集。采用Z-score标准化方法消除量纲差异,结合网格搜索算法优化RBF神经网络扩展参数,建立单隐层故障分类模型,并通过Matlab实现网络训练和验证。结果表明,该方法分类准确率达96%,与传统BP神经网络相比,诊断效率提升23%,误报率降低至3.8%,验证了该模型对非线性故障特征的强适应性和高可靠性。研究成果可为船舶机电设备智能诊断提供可推广技术方案。 展开更多
关键词 调距桨 rbf神经网络 故障诊断 AMESIM仿真
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基于EWOA-RBFNN的光储VSG自适应控制策略
14
作者 张浩雅 邵文权 +1 位作者 吴成锋 杨鹏 《浙江电力》 2026年第1期78-89,共12页
电网功率扰动引发转动惯量与阻尼系数动态耦合失调,导致传统光储VSG(虚拟同步发电机)存在有功超调及频率波动大的问题。提出一种基于EWOA(增强鲸鱼优化算法)与RBFNN(径向基函数神经网络)的光储VSG惯量与阻尼自适应控制策略。结合VSG数... 电网功率扰动引发转动惯量与阻尼系数动态耦合失调,导致传统光储VSG(虚拟同步发电机)存在有功超调及频率波动大的问题。提出一种基于EWOA(增强鲸鱼优化算法)与RBFNN(径向基函数神经网络)的光储VSG惯量与阻尼自适应控制策略。结合VSG数学模型与小信号模型,分析惯量及阻尼参数的调节方法及其取值范围。通过引入动态参数调整及精英个体指导机制,基于EWOA实现对RBF(径向基函数)权值的全局优化,提升网络对非线性系统的逼近精度与泛化能力。优化后的RBFNN可实时调节VSG惯量与阻尼参数,实现系统动态特性的自适应控制。仿真验证表明,该策略能够有效抑制有功超调及频率偏差,尽管频率波动略有增加,但频率超调量控制在0.5%以内,满足系统运行要求;同时有效缩短系统稳定时间,提升暂态响应性能和系统动态稳定性。 展开更多
关键词 虚拟同步发电机 虚拟惯量 虚拟阻尼系数 rbfNN EWOA 自适应控制
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基于便携式近红外光谱与径向基(RBF-KAN)网络的铝矾土中氧化铝含量快速检测
15
作者 武治峰 任柯龙 +2 位作者 徐志彬 左玉昊 雷萌 《中国无机分析化学》 北大核心 2026年第2期236-249,共14页
铝矾土是生产氧化铝的重要原料,其氧化铝含量直接关系到矿石品位评价与冶炼效率控制。传统化学分析方法虽然精度较高,但操作过程繁琐、检测周期长且不具备现场快速分析的能力。近红外光谱技术因具有快速、无损、绿色等优势,为铝矾土成... 铝矾土是生产氧化铝的重要原料,其氧化铝含量直接关系到矿石品位评价与冶炼效率控制。传统化学分析方法虽然精度较高,但操作过程繁琐、检测周期长且不具备现场快速分析的能力。近红外光谱技术因具有快速、无损、绿色等优势,为铝矾土成分定量检测提供了新的解决途径。然而,在便携式检测场景下,光源稳定性、信噪比及建模鲁棒性等问题仍制约着分析精度与模型可推广性。针对上述挑战,本文提出了一种便携式近红外光谱与径向基Kolmogorov-Arnold网络(RBF-KAN)结合的铝矾土氧化铝含量快速检测方法。该方法以标准正态变量变换削弱散射效应与样品差异带来的物理噪声,并基于Kolmogorov-Arnold表示定理构建光谱-氧化铝含量映射模型。模型采用径向基函数替代传统B样条基函数,通过可学习的中心与带宽参数自适应刻画光谱的局部非线性特征,同时在网络中引入L1正则化约束以增强稀疏性和关键波段聚焦能力。实验结果表明,所提出的RBF-KAN模型在五折交叉验证下的平均均方根误差(RMSE)为1.1338%,平均绝对误差(MAE)为0.6506%,决定系数(R^(2))达到0.9414,显著优于支持向量回归、偏最小二乘回归等传统方法。权重可视化结果显示,模型在1435~1460 nm形成显著响应峰,对应O—H伸缩振动的一阶泛频吸收带,验证了其对羟基铝矿物结构特征的物理敏感性。研究表明,该方法能够在保持模型结构简洁与可解释性的同时,实现高精度、快速的氧化铝含量定量检测,为便携式近红外光谱在矿物资源现场分析与智能定量测定中的应用提供了新的技术思路和理论支撑。 展开更多
关键词 铝矾土 近红外光谱 rbf-KAN L1正则化 氧化铝预测
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基于RBF神经网络的土石坝渗透系数反演及演化规律研究
16
作者 陈功元 《陕西水利》 2026年第2期32-35,共4页
土石坝渗透系数的动态变化影响坝体渗流特性和稳定性。以某水库土石坝为研究对象,基于有限元数值模拟,构建渗流模型,结合RBF神经网络训练与反演,分析坝体水平与竖向渗透系数的演化规律。结果表明:(1)反演出的各向异性渗透系数中,随着年... 土石坝渗透系数的动态变化影响坝体渗流特性和稳定性。以某水库土石坝为研究对象,基于有限元数值模拟,构建渗流模型,结合RBF神经网络训练与反演,分析坝体水平与竖向渗透系数的演化规律。结果表明:(1)反演出的各向异性渗透系数中,随着年份的增加,水平渗透系数在逐渐减小,竖向渗透系数在逐渐增大;(2)反演出的各向同性渗透系数随着年份的增加在逐渐增大;(3)各向同性渗透系数得到的渗透压力曲线接近实测渗透压力曲线,说明RBF神经网络模型训练得到的各向同性渗透系数精度更高。 展开更多
关键词 土石坝 rbf神经网络模型 渗透系数反演 数值模拟
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基于RBF神经网络的永磁同步电机转速双幂次滑模控制研究
17
作者 李鑫磊 《赤峰学院学报(自然科学版)》 2026年第2期71-78,共8页
本文针对永磁同步电机(PMSM)转速控制系统中存在的模型不确定性、外部负载扰动及传统滑模控制收敛速度较慢的问题,提出一种基于RBF神经网络的双幂次滑模控制策略,旨在提升系统动态响应速度、稳态精度与抗干扰能力。建立PMSM在旋转坐标... 本文针对永磁同步电机(PMSM)转速控制系统中存在的模型不确定性、外部负载扰动及传统滑模控制收敛速度较慢的问题,提出一种基于RBF神经网络的双幂次滑模控制策略,旨在提升系统动态响应速度、稳态精度与抗干扰能力。建立PMSM在旋转坐标系下的数学模型,考虑参数摄动与负载扰动构成的集总不确定性,设计了双幂次滑模面,使系统在大误差与小误差状态下均具备快速收敛能力,并引入RBF神经网络在线逼近集总扰动,将其补偿至控制律中,降低切换增益,抑制抖振,通过Lyapunov理论证明系统稳定性。仿真结果表明,所提控制策略,转速响应快,超调量小,抗负载扰动能力显著增强,且控制输入抖振较小,系统鲁棒性与控制精度得到有效提升。得出结论:基于RBF神经网络的双幂次滑模控制方法能够有效解决PMSM转速控制中收敛速度慢、抖振严重及抗扰能力弱的问题,为高性能电机驱动系统提供了一种可行的智能控制方案。 展开更多
关键词 永磁同步电机 滑模控制 rbf神经网络 双幂次趋近律
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基于双RBF神经网络的水利工程泵站设备运行状态监测方法
18
作者 高孝强 李伟 《水利技术监督》 2026年第1期38-41,97,共5页
为提升水利工程泵站设备诊断精度与智能化管理水平,保障工程稳定运行,文章提出基于双RBF神经网络的水利工程泵站设备运行状态监测方法。以设备噪声为监测依据,利用ZigBee技术采集数据,通过MFCC系数构建特征向量,基于双RBF网络实现自校... 为提升水利工程泵站设备诊断精度与智能化管理水平,保障工程稳定运行,文章提出基于双RBF神经网络的水利工程泵站设备运行状态监测方法。以设备噪声为监测依据,利用ZigBee技术采集数据,通过MFCC系数构建特征向量,基于双RBF网络实现自校正与自学习。实验表明,该方法拟合优度超0.94能够精准识别设备运行状态,特征提取鲁棒性良好。该方法研究结果为泵站设备运维提供可靠支持,有效提升水利工程泵站设备运行状态监测的准确性与有效性。 展开更多
关键词 水利工程 泵站设备 双rbf神经网络 状态监测 ZIGBEE技术
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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：6
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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：4
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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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