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基于RBFSMC车载武器行进间稳定控制
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作者 李佳帅 高强 +3 位作者 邓桐彬 李勃 季强 符伟鹏 《兵工自动化》 北大核心 2025年第4期1-5,25,共6页
针对某车载机关炮行进间射击会受到一系列非线性因素的影响,设计一种基于RBF神经网络的滑模控制策略。基于滑模控制强鲁棒性的特点,通过一种实时扰动观测器精确观测扰动,利用RBF神经网络在非线性函数逼近方面的独特优势来逼近系统的不... 针对某车载机关炮行进间射击会受到一系列非线性因素的影响,设计一种基于RBF神经网络的滑模控制策略。基于滑模控制强鲁棒性的特点,通过一种实时扰动观测器精确观测扰动,利用RBF神经网络在非线性函数逼近方面的独特优势来逼近系统的不确定项,设计自适应律来保证系统的渐进稳定性;通过RBF神经网络动态调节切换增益,进一步抑制产生的抖振问题,抑制参数变化和外界扰动等非线性因素的影响。仿真结果表明:与常规的滑模控制相比,该控制策略可有效提高车载机关炮系统的稳定控制精度。 展开更多
关键词 RBF神经网络 稳定控制 滑模控制 车载武器 扰动观测器
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RBFs Meshless Method of Lines for the Numerical Solution of Time-Dependent Nonlinear Coupled Partial Differential Equations 被引量:3
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作者 Sirajul Haq Arshad Hussain Marjan Uddin 《Applied Mathematics》 2011年第4期414-423,共10页
In this paper a meshless method of lines is proposed for the numerical solution of time-dependent nonlinear coupled partial differential equations. Contrary to mesh oriented methods of lines using the finite-differenc... In this paper a meshless method of lines is proposed for the numerical solution of time-dependent nonlinear coupled partial differential equations. Contrary to mesh oriented methods of lines using the finite-difference and finite element methods to approximate spatial derivatives, this new technique does not require a mesh in the problem domain, and a set of scattered nodes provided by initial data is required for the solution of the problem using some radial basis functions. Accuracy of the method is assessed in terms of the error norms L2, L∞ and the three invariants C1, C2, C3. Numerical experiments are performed to demonstrate the accuracy and easy implementation of this method for the three classes of time-dependent nonlinear coupled partial differential equations. 展开更多
关键词 rbfs MESHLESS Method of LINES TIME-DEPENDENT PDES
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基于RBFSMC的舰载武器随动系统控制策略 被引量:3
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作者 张丽莲 陈机林 +2 位作者 侯远龙 王经纬 张建学 《兵工自动化》 2020年第1期56-59,共4页
为解决舰载武器在海上射击时精度不高的问题,提出一种基于RBF神经网络滑模控制策略。根据舰载武器随动系统的工作原理,建立舰载武器随动系统数学模型,利用滑模在非线性控制中的优越性,采用RBF神经网络对系统的摄动参数进行自适应逼近,... 为解决舰载武器在海上射击时精度不高的问题,提出一种基于RBF神经网络滑模控制策略。根据舰载武器随动系统的工作原理,建立舰载武器随动系统数学模型,利用滑模在非线性控制中的优越性,采用RBF神经网络对系统的摄动参数进行自适应逼近,解决滑模在切换时产生的抖振问题,得出舰载武器随动系统位置控制器的控制律。仿真结果表明:该控制策略能提高舰载武器随动系统的快速响应能力和动态精度,满足系统要求。 展开更多
关键词 舰载武器 随动系统 RBF神经网络 滑模控制
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数字孪生驱动的立井井筒结构性能在线监测
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作者 贾晓芬 赵玉晨 +2 位作者 赵佰亭 胡锐 梁镇洹 《中国安全科学学报》 北大核心 2026年第2期66-76,共11页
为解决当前煤矿工作面智能化程度低、井筒结构性能监测研究较少的问题,提出基于数字孪生的立井井筒结构性能监测方法。首先,根据井筒的运行机制和性能监测的需求,提出立井井筒的数字孪生五维框架;其次,通过虚实映射技术结合网格降维的... 为解决当前煤矿工作面智能化程度低、井筒结构性能监测研究较少的问题,提出基于数字孪生的立井井筒结构性能监测方法。首先,根据井筒的运行机制和性能监测的需求,提出立井井筒的数字孪生五维框架;其次,通过虚实映射技术结合网格降维的有限元代理模型建立井筒的数字孪生体;然后,借助人工神经网络技术在线预测立井井筒应力,其中,预测数据是立井井筒运行过程中通过井筒有限元预测模型实时预测的井筒结构性能数据;最后,立井井筒有限元预测模型采用径向基函数(RBF)代理模型,并采用Unity3D虚拟引擎搭建平台,集成上述功能,实现立井井筒结构性能在线预测。结果表明:在井筒运行过程中,通过模拟120组不同工况的应力和应变,预测值和模拟值的平均决定系数为0.9955,预测应变与模拟应变有较高的相关性,验证了立井井筒数字孪生框架的可行性。 展开更多
关键词 数字孪生 立井井筒 结构性能监测 网格降维 代理模型 径向基函数(RBF)
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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
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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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基于改进灰狼算法的磁悬浮离心泵优化设计
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作者 赵伟国 路一帆 《农业机械学报》 北大核心 2026年第1期280-289,共10页
为了提高磁悬浮离心泵的水力效率,选取某型号的磁悬浮离心泵为研究对象,在流量15 L/min、转速6000 r/min的工况下以泵的效率最大值作为优化目标,基于泵的基本方程采用Plackett-Burman试验设计筛选出对效率影响最为显著几何参数,最终选... 为了提高磁悬浮离心泵的水力效率,选取某型号的磁悬浮离心泵为研究对象,在流量15 L/min、转速6000 r/min的工况下以泵的效率最大值作为优化目标,基于泵的基本方程采用Plackett-Burman试验设计筛选出对效率影响最为显著几何参数,最终选出叶片进口边交点节圆直径、节圆切线与工作面切线的夹角、叶片工作面型线半径、叶片背面型线半径、前盖板轴面投影线与竖直方向的夹角作为优化变量。采用最优拉丁超立方设计方法设计了50组试验方案,并结合数值模拟的方法计算出相应的扬程和效率,引入RBF神经网络进行训练得到优化变量与优化目标之间的近似模型,最后利用改进后的灰狼算法进行寻优。结果表明:经过优化,磁悬浮离心泵的扬程提高了0.06 m,水力效率提高了0.56个百分点,同时流量-扬程曲线变得更加平滑,使泵的运行更加稳定;优化后叶轮流道变宽,流道内的压力梯度变小,漩涡在径向收缩,叶片工作面的漩涡几乎消失,流动状况有所改善;叶轮流道内湍动能分布更加合理,同时低湍动能区域增加,流动损失减少,叶片做功能力提高,水力效率也因此提高。 展开更多
关键词 磁悬浮离心泵 改进灰狼算法 RBF神经网络 水力效率 湿法刻蚀清洗设备
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42CrMo钢超声辅助滚挤压工艺参数优化
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作者 刘玲玲 付浩然 《锻压技术》 北大核心 2026年第2期161-170,共10页
为实现超声辅助滚挤压工艺参数的优化控制,设计了以工艺参数(转速、进给速度、振幅、静压力)为影响因素、以表层性能(表面粗糙度、残余应力、硬度)为响应值的4因素5水平正交试验。基于试验数据构建了RBF神经网络预测模型,并进行了准确... 为实现超声辅助滚挤压工艺参数的优化控制,设计了以工艺参数(转速、进给速度、振幅、静压力)为影响因素、以表层性能(表面粗糙度、残余应力、硬度)为响应值的4因素5水平正交试验。基于试验数据构建了RBF神经网络预测模型,并进行了准确性检验,解决了传统BP神经网络易陷入局部最优的问题;基于SPEA2SDE与NSGA-Ⅱ算法进行了二维双目标ZDT测试函数和三维多目标DTLZ测试函数的性能测试,并通过对比两种算法的Pareto前沿解证明了SPEA2SDE算法的优异性。最后进行了超声辅助滚挤压试验验证,优化后的表层性能最大误差均控制在5%以下,证明了优化算法的精确性。 展开更多
关键词 超声辅助滚挤压 RBF神经网络 SPEA2SDE算法 NSGA-Ⅱ算法 ZDT测试函数 DTLZ测试函数
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基于GWR与CatBoost算法的沁河流域汛期GPM产品降尺度校正
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作者 吴晨晨 任黎 +3 位作者 金哲 赵杰 李小迈 熊良冯 《水电能源科学》 北大核心 2026年第2期42-46,共5页
卫星降水产品因空间范围大、连续分布等优势而广泛应用于水文研究,但空间分辨率低、复杂地形精度低等不足阻碍了该类产品在具有显著时空异质性研究区的直接应用。对此,采用多种插值方法,基于GWR和CatBoost算法建立了沁河流域GPM汛期降... 卫星降水产品因空间范围大、连续分布等优势而广泛应用于水文研究,但空间分辨率低、复杂地形精度低等不足阻碍了该类产品在具有显著时空异质性研究区的直接应用。对此,采用多种插值方法,基于GWR和CatBoost算法建立了沁河流域GPM汛期降水产品降尺度校正模型,并分析了校正前后的空间分布细节与数据精度。结果表明,GPM月尺度降水数据在沁河流域具有较好的适用性,但空间分布细节和数据精度上仍有提高的空间;在多种组合降尺度校正模型中,CatBoost_linear模型效果最好,不仅有效改善了降水数据的空间分布细节,而且与站点实测数据的相关性达到最优。该研究可得到一套沁河流域高质量网格降水数据,为进一步研究该地区的降水特征、构建水文模型等工作提供了数据支持。 展开更多
关键词 GPM 降尺度 GWR CatBoost RBF
原文传递
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
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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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响应面法和人工神经网络优化MDEA脱硫溶液中热稳定盐脱除
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作者 王杰 范峥 +3 位作者 刘涛 陈楠楠 韩洁 张钧涵 《石油与天然气化工》 北大核心 2026年第1期11-20,共10页
目的延长甲基二乙醇胺(MDEA)溶液的使用寿命并提高胺液吸收效果。方法采用电渗析法脱除MDEA废液中的热稳定盐,通过单因素实验考查实验电压、运行时间、电极间距和极液浓度对溶液脱盐率的影响,利用方差分析筛选出显著影响因素。采用响应... 目的延长甲基二乙醇胺(MDEA)溶液的使用寿命并提高胺液吸收效果。方法采用电渗析法脱除MDEA废液中的热稳定盐,通过单因素实验考查实验电压、运行时间、电极间距和极液浓度对溶液脱盐率的影响,利用方差分析筛选出显著影响因素。采用响应面法(response surface methodology,RSM)和径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络模型,在实验的基础上进行模型优化。结果建立了RSM与RBF神经网络模型,以70%的Box-Behnken实验数据进行训练、15%的实验数据分别用作测试和验证,其训练集、测试集、验证集和全部集的决定系数(R^(2))分别为0.99835、0.99783、0.99995和0.99779,拟合能力良好。对比RSM和RBF模型发现,RBF模型的各项指标均优于RSM模型。将RBF神经网络与遗传算法耦合寻优,经过135次迭代后,得到最佳工艺条件。当实验电压为28.7 V、运行时间为14.92 h、极液浓度为0.158 mol/L时,溶液脱盐率可达到96.4%。t检验结果表明,预测值与实际验证值无显著差异,为MDEA溶液中热稳定盐的脱除提供了可靠的依据。结论所确定的最优工艺参数可为同类装置提供参考。 展开更多
关键词 MDEA 热稳定盐 电渗析 响应面法 RBF神经网络
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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
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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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植保无人机自适应预定义时间轨迹跟踪控制
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作者 史振江 焦提操 +2 位作者 李玉霞 邢雪宁 张厚升 《工程科学学报》 北大核心 2026年第3期599-609,共11页
为满足现代植保四旋翼无人机在复杂作业环境下对轨迹跟踪控制的收敛时间与精度要求,本文提出一种自适应预定义时间轨迹跟踪控制方法.首先,综合考虑外部风速等干扰因素,构建一种新的植保无人机系统建模框架,将六自由度动力学方程统一表述... 为满足现代植保四旋翼无人机在复杂作业环境下对轨迹跟踪控制的收敛时间与精度要求,本文提出一种自适应预定义时间轨迹跟踪控制方法.首先,综合考虑外部风速等干扰因素,构建一种新的植保无人机系统建模框架,将六自由度动力学方程统一表述.在此基础上,采用自适应方法设计未知参数与补偿信号的更新律,利用神经网络对系统中的不确定非线性函数进行逼近.结合反推控制技术与自由控制参数,提出一种更具灵活性的自适应预定义时间轨迹跟踪控制策略.基于李雅普诺夫预定义时间稳定性理论,证明闭环系统的稳定性,并确保轨迹跟踪误差在预定义时间内收敛至原点附近的邻域.最后,通过仿真实验验证所提控制方案在不同预定义时间下的有效性,并与自适应反步控制和自适应滑模控制进行对比,结果表明所设计策略在收敛速度与精度方面具有优越性能. 展开更多
关键词 植保无人机 自适应控制 反步控制 预定义时间稳定 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
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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APO-RBF神经网络的林区能见度预测方法
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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TDC-GP22的高精度声速仪设计与实现
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作者 赵冬冬 王磊 +2 位作者 陈朋 李亦然 吕成财 《传感技术学报》 北大核心 2026年第1期1-9,共9页
在海洋资源勘测和环境监测活动中,常需要准确测量水下声速信息。利用TDC-GP22设计了一种低成本的小型化声速仪,针对飞行时间(Time of Flight,TOF)法测声速过程中存在的超声波衰减等问题,提出了一种基于首波脉冲宽度的可变阈值算法,根据... 在海洋资源勘测和环境监测活动中,常需要准确测量水下声速信息。利用TDC-GP22设计了一种低成本的小型化声速仪,针对飞行时间(Time of Flight,TOF)法测声速过程中存在的超声波衰减等问题,提出了一种基于首波脉冲宽度的可变阈值算法,根据回波信号的首波脉冲宽度值动态调整检测阈值,提高了测量结果的稳定性。同时通过分析声速测量过程中的常见误差来源,在系统动态标定环节设计了一种基于RBF神经网络的温度补偿算法,校准了温度带来的换能器频率偏移以及声电延时等误差。在不同温盐条件下的声速测量结果表明该系统能以较低的成本获取高精度水下声速信息。 展开更多
关键词 声速仪 声速测量 TDC-GP22 超声波 首波检测 RBF神经网络
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基于事件触发的采摘机械臂轨迹跟踪间歇控制
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作者 乔凯峰 焦提操 +1 位作者 李玉霞 邢雪宁 《工程科学学报》 北大核心 2026年第2期409-421,共13页
目前,机械臂广泛应用于农业采摘领域,成为农业自动化的关键组成部分.但是,采摘机械臂的连续控制策略对信息实时性要求极高,增加了控制成本,为此本文针对采摘机械臂提出了一种基于事件触发的采摘机械臂轨迹跟踪间歇控制策略.首先,利用拉... 目前,机械臂广泛应用于农业采摘领域,成为农业自动化的关键组成部分.但是,采摘机械臂的连续控制策略对信息实时性要求极高,增加了控制成本,为此本文针对采摘机械臂提出了一种基于事件触发的采摘机械臂轨迹跟踪间歇控制策略.首先,利用拉格朗日力学,建立考虑外部扰动的双关节采摘机械臂的动力学模型.利用径向基函数(RBF)神经网络估计采摘机械臂的未知动力学函数与外部干扰,基于反步法建立连续反馈轨迹跟踪自适应控制器设计方法.采用上下确界技术建立控制区与休息区的量化关系,进而提出控制区间的事件触发控制器设计方案.利用李亚普诺夫稳定性理论,证明采摘机械臂系统收敛到一个有界区域,并实现预期跟踪目标.利用闭环信号的有界性原理,证明所设计的事件触发机制无Zeno行为.最后,分别考虑周期性间歇和非周期性间歇,分析本文采摘机械臂控制策略的可行性与有效性.在相同的控制输入总量条件下,10%休息区间的间歇事件触发策略相比于连续控制策略,控制器更新次数降低68.31%,相对于传统PID控制,关节1的整体均方根误差(RMSE)指标降低22.18%,关节2的整体RMSE误差指标降低33.63%. 展开更多
关键词 间歇控制 事件触发控制 采摘机械臂 RBF神经网络 上下确界技术
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基于RBF神经网络的单相三电平APF终端滑模控制
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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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中国东部沿海区域天顶对流层延迟模型精化
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作者 褚文佳 范士杰 +3 位作者 臧建飞 李志才 刘焱雄 陈冠旭 《海洋科学进展》 北大核心 2026年第1期97-110,共14页
天顶对流层延迟(Zenith Tropospheric Delay, ZTD)的精确建模对提高全球卫星导航系统(Global Navigation Satellite System, GNSS)定位精度与气象应用至关重要。我国东部沿海区域南北跨度大,ZTD的时空变化复杂,现有全球气压气温3(Global... 天顶对流层延迟(Zenith Tropospheric Delay, ZTD)的精确建模对提高全球卫星导航系统(Global Navigation Satellite System, GNSS)定位精度与气象应用至关重要。我国东部沿海区域南北跨度大,ZTD的时空变化复杂,现有全球气压气温3(Global Pressure and Temperature 3, GPT3)模型难以准确模拟ZTD在不同时空尺度上复杂的非线性变化。基于GPT3模型,采用具有强大非线性拟合能力的反向传播神经网络(Back Propagation Neural Network, BPNN)和径向基函数(Radial Basis Function, RBF)神经网络算法,并针对2种算法分别采用分季节和逐日建模策略,建立了中国东部沿海区域改进ZTD模型。选取中国内地构造环境监测网(Crustal Movement Observation Network of China, CMONOC)2016—2019年连续4年中国东部沿海区域GNSS ZTD数据中的92个站点数据作为训练数据集,构建模型,其余24个站点数据进行模型测试,结果表明:(1)改进ZTD模型具有良好的内符合精度,基于BPNN和RBF神经网络算法的改进模型ZTD估值的均方根误差(Root Mean Square Error, RMSE)分别为2.70和1.94 cm,与原有GPT3模型相比,精度分别提高了46.9%和61.8%;(2)利用不参与建模的测试集站点数据对改进模型进行检验,2种算法的改进模型ZTD估值的RMSE分别为2.78和2.28 cm,与原有GPT3模型相比,精度分别提高了46.5%和56.2%。 展开更多
关键词 天顶对流层延迟 全球导航卫星系统(GNSS) 全球气压气温3(GPT3)模型 反向传播神经网络(BPNN) 径向基函数(RBF)神经网络
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输入饱和约束下神经网络自适应非线性调节船舶航向控制
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作者 赵子俊 胡宴才 +1 位作者 张强 丁胜达 《船舶》 2026年第1期66-73,共8页
针对船舶航向控制中,输入饱和约束下存在外部干扰和未知非线性函数的不确定系统控制问题,该文设计了一种融合自适应神经网络与动态面技术的非线性调节控制算法。该算法通过径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络逼近外界扰动... 针对船舶航向控制中,输入饱和约束下存在外部干扰和未知非线性函数的不确定系统控制问题,该文设计了一种融合自适应神经网络与动态面技术的非线性调节控制算法。该算法通过径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络逼近外界扰动和未知函数,并结合动态面控制(dynamic surface control,DSC)技术以有效降低计算复杂度;然后,在控制律设计中引入一个具有误差增益反相关特征的非线性函数,提出一种自适应非线性控制方法,以消除奇异值问题,同时构造辅助系统对输入饱和约束进行补偿;最后,基于Lyapunov稳定性理论,证明闭环系统所有信号的一致有界性。该研究以输入饱和约束下的船舶航向跟踪控制为例,通过MATLAB仿真对比实验,验证所提算法的优越性能。研究成果可为相关领域提供理论依据和实践参考,具有重要工程应用价值。 展开更多
关键词 RBF神经网络 输入饱和 DSC技术 非线性调节控制 船舶控制
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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
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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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