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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
1
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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一种基于改进RBF神经网络的组合导航方法
2
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
原文传递
基于AMCDE优化RBF神经网络的PID参数整定研究
3
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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基于改进RBF神经网络的永磁同步电机弱磁控制 被引量：3
4
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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基于动态RBF代理模型和进化算法的起重机主梁优化 被引量：2
5
作者 段雄 范小宁 《机械设计》 北大核心 2025年第3期86-94,共9页
针对基于有限元仿真模型的起重机结构优化计算成本在工程上难以接受的问题,文中结合差分进化算法和径向基代理模型提出一种基于动态径向基代理模型的全局优化策略。该策略在优化过程中通过局部开发最优解和全局探索误差最大区域的加点... 针对基于有限元仿真模型的起重机结构优化计算成本在工程上难以接受的问题,文中结合差分进化算法和径向基代理模型提出一种基于动态径向基代理模型的全局优化策略。该策略在优化过程中通过局部开发最优解和全局探索误差最大区域的加点策略构造动态径向基代理模型,并以约束函数模型的预测误差和目标函数下降程度构建优化终止条件,保证优化的全局收敛性和最优解处的模型精确性。通过数值算例和工字梁优化算例进行验证,该方法不仅能够获得全局最优解,而且明显减少了对原函数的调用次数,显著提高了优化效率。最后,结合桥式起重机桥架的有限元分析,将此方法用于解决起重机主梁优化问题。结果显示:在满足约束的条件下,主梁横截面面积减小了约22.36%,并且降低了大量的计算成本,提高了优化效率,解决了智能群算法与起重机结构有限元模型直接结合进行优化的昂贵计算成本问题。 展开更多
关键词 起重机主梁 动态径向基代理模型 差分进化算法 加点策略
原文传递
基于自适应RBF神经网络的小型铅铋快堆堆芯热工水力参数预测方法研究
6
作者 吴红 赵亚楠 +2 位作者 赵鹏程 曾深权 于涛 《核科学与工程》 北大核心 2025年第5期869-877,共9页
为实现准确、高效预测铅铋快堆关键热工参数,提高铅铋快堆热工安全评价能力,提出了一种基于自适应径向基函数(RBF)神经网络的铅铋快堆燃料元件表面温度预测方法。利用子通道分析程序SUBCHANFLOW建立小型铅铋快堆SPALLER-100堆芯子通道模... 为实现准确、高效预测铅铋快堆关键热工参数,提高铅铋快堆热工安全评价能力,提出了一种基于自适应径向基函数(RBF)神经网络的铅铋快堆燃料元件表面温度预测方法。利用子通道分析程序SUBCHANFLOW建立小型铅铋快堆SPALLER-100堆芯子通道模型,以计算得到的2000组堆芯功率分布和各冷却剂流道质量流量分布数据作为训练样本,对自适应RBF神经网络模型进行训练,实现对铅铋快堆燃料元件表面温度的预测。通过对比,证明了自适应RBF神经网络方法的有效性、优越性和泛化能力。研究表明:自适应RBF神经网络方法预测燃料包壳最高温度相对误差不超过0.5%,可用于铅铋快堆热工水力参数的快速预测。 展开更多
关键词 铅铋快堆 rbf神经网络 自适应算法 燃料包壳最高温度
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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
7
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WOA-SA-RBF模型的西北内陆河流域突发水污染安全评价
8
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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基于改进北方苍鹰算法的RBF-PID海参热泵干燥温度控制
9
作者 肖扬 李占英 张鹏飞 《大连工业大学学报》 2025年第1期73-78,共6页
针对海参干燥过程中温度控制不够精准和能耗高的问题,提出了基于改进的北方苍鹰算法、径向基函数和比例-积分-微分算法的温度控制算法及热泵干燥系统设计。针对传统北方苍鹰算法初始解随机分布不均匀和容易陷入局部最优的问题,提出了在... 针对海参干燥过程中温度控制不够精准和能耗高的问题,提出了基于改进的北方苍鹰算法、径向基函数和比例-积分-微分算法的温度控制算法及热泵干燥系统设计。针对传统北方苍鹰算法初始解随机分布不均匀和容易陷入局部最优的问题,提出了在传统北方苍鹰算法加入Tent混沌映射,优化初始种群均匀性、遍历性,在第二阶段采用非线性自适应半径,并在第二阶段结束后加入差分进化算法以增加个体搜索广度的方法,增强了算法搜索最优解的能力。采用改进的北方苍鹰算法(INGO)优化RBF神经网络参数,搭建了INGO-RBF-PID温度控制算法。消融实验结果表明,在2%误差范围内,该算法的稳定性和快速性均优于传统的PID、RBF-PID和未改进的NGO-RBF-PID。在S7-1200 PLC中进行仿真验证,该算法对于温度控制系统具有较好的性能,可为海参干燥系统提供支持。 展开更多
关键词 北方苍鹰算法 rbf神经网络 PID控制 可编程控制器
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基于SSA-RBFNN的钢管混凝土界面粘结强度研究
10
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RBF神经网络的飞机油量计算方法
11
作者 罗云鹤 赵铮 《空军工程大学学报》 北大核心 2025年第2期26-33,共8页
针对目前飞机燃油测量采用的查表插值油量计算方法效率低,以及神经网络应用于飞机油箱油量计算存在的精度不高、容错性不好等问题,开展了基于径向基函数(RBF)神经网络的飞机油量计算方法研究。通过改善油箱体积特性数据库的离散分布优... 针对目前飞机燃油测量采用的查表插值油量计算方法效率低,以及神经网络应用于飞机油箱油量计算存在的精度不高、容错性不好等问题,开展了基于径向基函数(RBF)神经网络的飞机油量计算方法研究。通过改善油箱体积特性数据库的离散分布优化训练样本质量,改进神经网络训练算法提高对输入数据误差容错性,采用遗传算法优化神经网络设计参数,有效提升了RBF神经网络在油量计算中的泛化能力和训练效率。经某型飞机燃油箱计算实例和地面试验验证表明,油箱模型数据离散方法能更为准确描述油箱体积特性,与等距切割方法相比测试样本插值计算均方根误差下降34.8%。构建的RBF神经网络具有较好的计算精度,计算效率较插值计算方法提升了约5倍。改进算法与正交最小二乘法(OLS)算法相比,当输入参数存在误差时测试样本预估均方根误差下降61.5%,容错性明显提升,具有工程实用价值。 展开更多
关键词 飞机燃油测量 油量计算方法 rbf神经网络 油箱体积特性
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基于WPA-RBF算法的六维力传感器解耦方法研究
12
作者 李坤汝 侯晓娟 +1 位作者 王喆 何剑 《仪表技术与传感器》 北大核心 2025年第11期13-18,30,共7页
针对传统径向基函数(RBF)神经网络在六维力传感器解耦训练中泛化能力弱、对初始参数依赖性强等问题,提出一种基于狼群算法优化(WPA)的RBF神经网络。通过在参数空间中寻找初始参数的最优解,显著提升网络的收敛速度,并缓解局部极值与振荡... 针对传统径向基函数(RBF)神经网络在六维力传感器解耦训练中泛化能力弱、对初始参数依赖性强等问题,提出一种基于狼群算法优化(WPA)的RBF神经网络。通过在参数空间中寻找初始参数的最优解,显著提升网络的收敛速度,并缓解局部极值与振荡问题。将该算法应用于六维力传感器的输出解耦,并与BP神经网络和传统RBF神经网络进行性能对比分析。实验结果表明:基于WPA优化RBF神经网络解耦算法的均方误差为0.15,最大Ⅰ类误差为1.925,比优化前均提升了40%,且其他性能指标均优于其他2种对比算法,可以显著提高六维力传感器的解耦精度和训练效率。 展开更多
关键词 六维力传感器 狼群算法 rbf神经网络 径向基函数 非线性解耦 维间解耦
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基于差分进化算法优化RBF神经网络的雷电过电压识别
13
作者 甄杰豪 《山西电子技术》 2025年第4期47-49,54,共4页
为了提高变电站雷电过电压识别结果的正确率,提出了一种基于差分进化算法优化RBF神经网络的雷电过电压识别方法。针对不同过电压波形进行了分析,采用差分进化算法确定RBF神经网络的最优参数,构建了基于差分算法优化RBF神经网络的过电压... 为了提高变电站雷电过电压识别结果的正确率,提出了一种基于差分进化算法优化RBF神经网络的雷电过电压识别方法。针对不同过电压波形进行了分析,采用差分进化算法确定RBF神经网络的最优参数,构建了基于差分算法优化RBF神经网络的过电压识别模型。采用实际过电压监测数据进行仿真分析,结果表明,基于此所提方法只出现了1次错误,过电压识别结果的准确率高达97.5%,远高于BP神经网络和支持向量机,验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 过电压 识别 差分进化算法 rbf神经网络
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基于RBF-PSO算法的电力系统储能设备优化选址
14
作者 曹沐 《电工技术》 2025年第14期68-71,共4页
优化选址能够显著提升储能设备在电力系统中的效用,提高电力资源配置的合理性,因此提出了基于RBF-PSO算法的电力系统储能设备优化选址方法。首先,采用PSO算法获取最优径向基函数中心,完成RBF网络的优化,利用优化后的RBF网络预测电力系... 优化选址能够显著提升储能设备在电力系统中的效用,提高电力资源配置的合理性,因此提出了基于RBF-PSO算法的电力系统储能设备优化选址方法。首先,采用PSO算法获取最优径向基函数中心,完成RBF网络的优化,利用优化后的RBF网络预测电力系统负荷;其次,根据电力负荷预测结果,将负荷波动、电压波动与日均综合成本最小化作为优化目标,建立电力系统储能设备优化选址模型;最后,设置模型的约束条件,在条件的约束下获得电力系统储能的最优布局。实验结果表明,所提方法可准确获取电力系统的负荷变化情况,在此基础上能更有效地实现储能设备选址。 展开更多
关键词 rbf网络 PSO算法 电力系统 储能设备 选址优化
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基于FA-RBF模型的无人机点云孔洞修补
15
作者 芦燊 田辉 《测绘与空间地理信息》 2025年第10期188-191,共4页
针对无人机点云数据中存在孔洞的问题,本文提出一种基于萤火虫算法(Firefly Algorithm)优化径向基函数(Radical Basis Function, RBF)神经网络的无人机点云孔洞修补方法。该方法借助FA对RBF神经网络的权值与阈值进行优化,解决RBF神经网... 针对无人机点云数据中存在孔洞的问题,本文提出一种基于萤火虫算法(Firefly Algorithm)优化径向基函数(Radical Basis Function, RBF)神经网络的无人机点云孔洞修补方法。该方法借助FA对RBF神经网络的权值与阈值进行优化,解决RBF神经网络参数选取困难、易陷入局部极值等问题。选取某市郊区的无人机点云数据作为试验数据进行试验,对比本文提出FA-RBF模型、RBF神经网络以及最小二乘支持向量机(LSSVM)的无人机点云孔洞修补结果,试验结果表明,本文提出的基于FA-RBF模型的无人机点云孔洞修补精度要优于对比算法,具有更高的稳定度与适应度,能够很好地保留复杂局部区域特征。 展开更多
关键词 无人机点云 孔洞修补 萤火虫算法 rbf神经网络 精度对比
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基于GA-RBF神经网络的物联网业务安全态势感知
16
作者 张进军 李育泽 《黑龙江工程学院学报》 2025年第1期29-34,共6页
在物联网设备动态加入或离开网络的背景下,网络拓扑结构的持续变化对静态安全感知方法的可扩展性构成了挑战。同时,现有部分识别模型过度依赖专家知识和模型训练,导致其动态适应性不足,难以确保物联网业务的流程安全。因此,对基于GA-RB... 在物联网设备动态加入或离开网络的背景下,网络拓扑结构的持续变化对静态安全感知方法的可扩展性构成了挑战。同时,现有部分识别模型过度依赖专家知识和模型训练,导致其动态适应性不足,难以确保物联网业务的流程安全。因此,对基于GA-RBF神经网络的物联网业务安全态势感知方法展开研究。该方法基于经典粗糙集理论,引入并行约简思想,利用条件熵评估特征要素的重要度,并采用约简规则去除冗余特征,从而高效提取物联网业务安全态势的关键特征。采用遗传算法对RBF神经网络进行优化,将编码后的物联网业务运行数据直接应用于网络中,通过计算适应度构建安全态势特征要素样本矩阵,并输入至RBF神经网络进行训练,以确立映射关系并获取最终的安全态势感知结果。实验结果显示,将该方法应用于大数据环境下的物联网业务链中,其态势感知结果与实际环境高度吻合,感知误差低至0.5%,平均迭代次数不超过110,均方误差仅为0.03%,响应时间最短可达120 ms。这些数据充分证明了所提方法在感知误差、精度、训练效率以及响应速度方面的优越性能,为物联网业务安全态势感知提供了有力支持。 展开更多
关键词 物联网业务 安全态势感知 rbf网络 遗传算法 要素特征
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基于RBF-PSO的垃圾焚烧炉炉温优化控制研究
17
作者 张熙 罗军 +2 位作者 林钦 薛瑞林 甘桂祥 《自动化应用》 2025年第11期266-268,273,共4页
在垃圾焚烧炉的运行过程中,炉温是重要参数。因此,维持正常稳定的炉温是垃圾焚烧炉稳定、经济运行良好以及保证垃圾焚烧处理效果和抑制污染物生成的关键。分析了影响垃圾焚烧炉炉温的因素,采用RBF神经网络和粒子群优化算法建立了垃圾焚... 在垃圾焚烧炉的运行过程中,炉温是重要参数。因此,维持正常稳定的炉温是垃圾焚烧炉稳定、经济运行良好以及保证垃圾焚烧处理效果和抑制污染物生成的关键。分析了影响垃圾焚烧炉炉温的因素,采用RBF神经网络和粒子群优化算法建立了垃圾焚烧炉的工况寻优模型,同时结合燃烧段一次风流量多元线性回归控制模型,对垃圾焚烧炉炉温进行优化控制,并在这些模型的基础上进行了仿真实验。研究表明,RBF-PSO能适应垃圾焚烧炉炉温控制的要求,增强炉温控制的稳定性。 展开更多
关键词 垃圾焚烧 炉膛温度 rbf神经网络 粒子群优化算法
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基于AP聚类算法的RBF神经网络风速预测方法的研究
18
作者 李昊 张煜成 《太阳能》 2025年第2期54-61,共8页
近年来,江苏地区在迎峰度夏期间出现了较大的电能供给缺口,电力系统频率失稳的风险增加,因此,在电力保供工作中,稳定的风电输出功率愈发重要。考虑到风能的随机性和间歇性,准确的风速预测可以降低风电入网时的附加成本,协助电力系统调... 近年来,江苏地区在迎峰度夏期间出现了较大的电能供给缺口,电力系统频率失稳的风险增加,因此,在电力保供工作中,稳定的风电输出功率愈发重要。考虑到风能的随机性和间歇性,准确的风速预测可以降低风电入网时的附加成本,协助电力系统调度部门调整调度计划,提升电力系统的风电消纳与稳定运行能力。从提高超短期风速预测精度的角度出发,提出了1种基于近邻传播(AP)聚类算法的径向基函数(RBF)神经网络风速预测方法(即“AP-RBF方法”)。首先建立AP-RBF模型,然后以江苏地区某风电场实地采集的实际风速数据为例进行算例分析,对AP-RBF模型的预测效果进行了验证,并对各类预测方法的预测精度和预测效率进行了对比分析。研究结果表明:1)AP-RBF方法通过采用“先计算聚类结果,再计算权值矩阵”的预测模式,克服了传统聚类方法对初值敏感的缺点。2)与常规预测方法相比,AP-RBF方法在整体预测精度上表现最佳,且在保证训练数据质量的基础上具有较快的预测速度。AP-RBF方法的应用对提高风电消纳能力与电力系统频率稳定性具有重要意义。 展开更多
关键词 清洁能源 风速 风电 近邻传播聚类算法 径向基函数神经网络 风速预测 精度分析
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基于RBF神经网络的电机轴承故障诊断 被引量：1
19
作者 乔维德 《陕西理工大学学报(自然科学版)》 2025年第4期35-41,共7页
为诊断电机轴承故障,建立了一种基于小波包分解法、蝙蝠-蛙跳算法及改进粒子群算法的电机轴承故障诊断径向基函数(RBF)神经网络模型。电机轴承故障信号特征向量通过小波包分解法提取,将蝙蝠-蛙跳算法用于RBF神经网络初始结构参数优化,... 为诊断电机轴承故障,建立了一种基于小波包分解法、蝙蝠-蛙跳算法及改进粒子群算法的电机轴承故障诊断径向基函数(RBF)神经网络模型。电机轴承故障信号特征向量通过小波包分解法提取,将蝙蝠-蛙跳算法用于RBF神经网络初始结构参数优化,采用改进粒子群算法和电机故障样本对RBF神经网络进行训练和测试。仿真实验表明该模型诊断电机轴承故障优势明显,诊断速度快,诊断准确性好、精度高,满足电机轴承故障有效诊断的需要,具有一定的参考价值与应用前景。 展开更多
关键词 电机轴承故障 rbf神经网络 小波分析 蝙蝠-蛙跳算法
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基于RBF神经网络的车门耐撞性优化设计
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作者 冷川 刘家员 《汽车实用技术》 2025年第21期31-37,共7页
文章应用径向基函数(RBF)神经网络与多目标遗传算法,对汽车车门进行高效的耐撞性优化设计。在HyperMesh软件中建立车门侧面碰撞的有限元模型,对其进行耐撞性分析。以车门关键部件厚度为设计变量,采用哈默斯雷试验设计方法生成分布合理... 文章应用径向基函数(RBF)神经网络与多目标遗传算法,对汽车车门进行高效的耐撞性优化设计。在HyperMesh软件中建立车门侧面碰撞的有限元模型,对其进行耐撞性分析。以车门关键部件厚度为设计变量,采用哈默斯雷试验设计方法生成分布合理的样本点进行计算,对计算结果应用RBF神经网络方法构建了车门质量、吸能值、最大碰撞力和侵入量的近似模型。以车门吸能值最大与质量最小为目标,以车门最大碰撞力与侵入量为约束,应用多目标遗传算法对近似模型进行优化设计。优化后的车门在最大碰撞力与侵入量均减少的情况下,吸能值提高了29.33%,质量减少了8.5%,耐撞性得到提高,且设计时间得到有效缩短。 展开更多
关键词 车门 耐撞性 优化设计 rbf神经网络 多目标遗传算法
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