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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RBF神经网络的二阶不确定系统自适应滑模控制
4
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RBF神经网络的单相三电平APF终端滑模控制
5
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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基于自适应RBF神经网络的光伏阵列故障检测方法
6
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
7
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
8
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
9
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
10
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
11
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
12
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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基于双RBF神经网络的水利工程泵站设备运行状态监测方法
13
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：5
14
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
15
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
原文传递
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 被引量：1
16
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SA-PSO-RBF修正算法的智慧建筑数据采集方法
17
作者 林再国 胡卿 《微型电脑应用》 2026年第1期48-53,共6页
为了更好实现建筑数据采集,提出一种基于模拟退火算法—粒子群优化算法—径向基函数(SA-PSO-RBF)修正算法的智慧建筑数据采集方法。所提出的方法以STM32F407ZGT6为主控芯片,选用温湿度传感器、PM2.5传感器、二氧化碳传感器采集建筑数据... 为了更好实现建筑数据采集,提出一种基于模拟退火算法—粒子群优化算法—径向基函数(SA-PSO-RBF)修正算法的智慧建筑数据采集方法。所提出的方法以STM32F407ZGT6为主控芯片,选用温湿度传感器、PM2.5传感器、二氧化碳传感器采集建筑数据;利用箱型图和k均值聚类算法改进的支持向量数据描述(SVDD),分别对传感器采集的横向异常数据和纵向异常数据进行检测;利用SA-PSO对RBF神经网络参数进行优化,以用于对异常数据的修正,并利用四分位数概念对修正后的数据进行融合;通过Wi-Fi通信将修正后的数据上传到云平台存储,从而实现智慧建筑的监测。测试结果表明,所构建的系统采用SA-PSO-RBF对智慧建筑温湿度数据、PM2.5数据、二氧化碳数据进行修正,提升了数据的真实性。所构建的系统可实现智慧建筑数据的采集、传输、分类存储与查看,且具有低延时特点,能实时反映智慧建筑状态。 展开更多
关键词 智慧建筑 数据采集 异常数据修正 模拟退火算法 粒子群优化算法 径向基函数
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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 被引量：2
18
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 被引量：2
19
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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基于RBF机制的无痕区块链隐蔽通信方案
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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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