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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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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:4
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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:2
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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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基于改进人工势场法的欠驱动无人船编队协同避碰避障 被引量:1
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作者 李伟 张永超 +3 位作者 宁君 马昊冉 刘陆 彭周华 《控制与决策》 北大核心 2025年第1期252-260,共9页
提出一种基于改进人工势场法且带有输入量化的欠驱动无人船编队协同避碰避障策略.借鉴导弹制导与控制机理,分层设计无人船运动学制导律与动力学控制律.首先,基于辅助变量法在无人船运动学子系统中设计分布式制导律,并引入改进人工势场... 提出一种基于改进人工势场法且带有输入量化的欠驱动无人船编队协同避碰避障策略.借鉴导弹制导与控制机理,分层设计无人船运动学制导律与动力学控制律.首先,基于辅助变量法在无人船运动学子系统中设计分布式制导律,并引入改进人工势场法的斥力函数.通过重构制导律实现运动学层面的协同避碰避障以及欠驱动无人船期望轨迹的跟踪;其次,通过使用径向基神经网络对无人船动力学子系统中的外界干扰和系统未建模动态进行逼近,采用均匀量化器对输入变量进行量化并对量化过程进行线性描述,使得底层量化控制器无需预测关于量化参数的具体信息;在稳定性分析中,利用李雅普诺夫稳定性理论证明所设计USV编队跟踪控制系统的稳定性;最后,采用Matlab对理论策略进行仿真实验,仿真结果验证了所提出策略的有效性. 展开更多
关键词 欠驱动无人船 人工势场法 分布式编队 输入量化 RBF神经网络 避障
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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:1
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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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稳定车作业下道床横向阻力在线检测模型研究 被引量:1
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作者 陈春俊 江浩 林梦 《铁道科学与工程学报》 北大核心 2025年第1期136-145,共10页
稳定车是一种大型轨道交通运维装备,通过稳定作业来提高有砟轨道的道床横向阻力,但是无法在线检测作业下的道床横向阻力。为探究稳定车作业下道床横向阻力的在线检测方法,在有砟轨道线路上开展现场试验,获取稳定作业参数及稳定装置横向... 稳定车是一种大型轨道交通运维装备,通过稳定作业来提高有砟轨道的道床横向阻力,但是无法在线检测作业下的道床横向阻力。为探究稳定车作业下道床横向阻力的在线检测方法,在有砟轨道线路上开展现场试验,获取稳定作业参数及稳定装置横向加速度的在线信号,作业前后离线检测道床横向阻力。采用与轨枕纵向间距等长度的空间窗截取在线信号,使得在线测试结果与作业后道床横向阻力离线测试结果相匹配。采用灰色关联度分析法评估稳定作业试验数据与作业后道床横向阻力的相关性,提取出稳定车作业下道床横向阻力的特征参数。根据试验数据集,确定RBF神经网络模型的结构,并采用PSO算法优化RBF神经网络模型的参数,进而对比PSO-RBF模型和RBF模型对于道床横向阻力的计算误差。结果表明:稳定车作业时,激振频率、走行速度、左下压力、右下压力、稳定装置横向加速度与作业后道床横向阻力之间的灰色关联度分别为0.68、0.64、0.70、0.70和0.71,在线特征参数可以反映出离线的道床横向阻力特性。在测试集验证中,相较于RBF模型,PSO-RBF模型的最大绝对误差降低54.12%,平均绝对误差降低47.30%,均方根误差降低44.21%,拟合优度由0.90提高到0.97,PSO算法的引入提高了道床横向阻力模型的计算精度。研究成果可为稳定车作业下道床横向阻力的在线检测提供理论依据,推进轨道交通运维技术的智能化发展。 展开更多
关键词 稳定车 道床横向阻力 RBF神经网络 粒子群优化 灰色关联度
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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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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
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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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基于工业计算机网络的高阻抗电弧炉控制系统研究 被引量:1
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作者 高杨 《工业加热》 2025年第1期32-35,共4页
随着时代的不断进步,计算机网络在各个领域迎来了飞速的发展,特别是在自动化领域,其广泛应用成为时代潮流。计算机网络在电弧炉控制中的应用为工业生产带来了巨大的经济和技术价值。未来计算机网络技术发展,工业电弧炉控制系统将进一步... 随着时代的不断进步,计算机网络在各个领域迎来了飞速的发展,特别是在自动化领域,其广泛应用成为时代潮流。计算机网络在电弧炉控制中的应用为工业生产带来了巨大的经济和技术价值。未来计算机网络技术发展,工业电弧炉控制系统将进一步优化,推动工业领域朝着更智能、更高效的方向发展。在工业电弧炉控制领域,引入计算机网络已经成为不可避免的趋势。先对高阻抗电弧炉炼钢特点以及工艺流程进行介绍,结合计算机网络通信设计了先进的高阻抗电弧炉控制系统,并对RBF算法进行分析,旨在推动该领域的技术创新与发展,希望能够显著提高电弧炉的运行效率,降低电力消耗,实现对电弧的精确控制。为工业电弧炉的控制提供了更为可靠和高效的解决方案。 展开更多
关键词 计算机网络 高阻抗电弧炉 RBF算法 控制系统
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港口重载AGV转向稳定性容错控制策略
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作者 刘璇 刘玉卿 +2 位作者 王子航 张明路 张建华 《计算机集成制造系统》 北大核心 2025年第1期47-55,共9页
针对四轮独立驱动与转向(4WID-4WIS)型港口重载自动导引车(AGV)常见的驱动电机失效情况,提出了三层控制结构的容错控制策略来进行转向稳定性容错控制。上层控制模块设计为模型预测控制器(MPC)与PI车速跟随控制器,实现港口AGV的路径跟踪... 针对四轮独立驱动与转向(4WID-4WIS)型港口重载自动导引车(AGV)常见的驱动电机失效情况,提出了三层控制结构的容错控制策略来进行转向稳定性容错控制。上层控制模块设计为模型预测控制器(MPC)与PI车速跟随控制器,实现港口AGV的路径跟踪;中层控制模块设计为横摆角速度、质心侧偏角RBF神经网络鲁棒滑模控制器,用来计算出最佳附加横摆力矩;下层控制模块设计为失效分配策略,对力矩进行重新分配。最后,搭建了CarMaker测试平台,通过实验验证了容错控制策略的有效性与优越性。 展开更多
关键词 港口重载AGV 模型预测控制器 PI车速跟随控制器 RBF神经网络 滑模控制 失效分配
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四旋翼无人机预设性能自适应反步滑模控制
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作者 杨侠 刘相龙 +2 位作者 戴德山 吴艳阳 邓雄 《兵器装备工程学报》 北大核心 2025年第8期274-282,共9页
针对四旋翼无人机轨迹跟踪中的动力学不确定性和外界干扰问题,研究提出了一种新型快速终端自适应反步滑模控制算法。该算法通过引入预设性能函数将原受限误差转换为无约束形式,结合反步法与滑模控制,设计快速终端滑模面,实现系统状态快... 针对四旋翼无人机轨迹跟踪中的动力学不确定性和外界干扰问题,研究提出了一种新型快速终端自适应反步滑模控制算法。该算法通过引入预设性能函数将原受限误差转换为无约束形式,结合反步法与滑模控制,设计快速终端滑模面,实现系统状态快速收敛。同时,采用分段变速趋近律提升系统轨迹跟踪的收敛速度和精度。为解决集总扰动问题,设计自适应RBF神经网络补偿器。仿真结果表明,该算法较其他方法RMSE降低15.6%~53.7%,SDTE减少29.2%~44.2%。验证结果表明,该算法在跟踪性能与控制品质上有很大的优越性,并且能有效应对集总扰动,为旋翼无人机智能化发展提供坚实的理论研究基础和重要借鉴。 展开更多
关键词 四旋翼无人机 预设性能控制 反步控制 滑模控制 RBF神经网络 轨迹跟踪
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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
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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RBF神经网络的人体姿态局部特征识别算法
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作者 李燕飞 吴加宁 《吉林大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第5期1749-1755,共7页
以机器人的人体姿态识别问题为核心,为提高识别精度,提出一种基于改进RBF神经网络的人体姿态局部特征识别算法。利用深度相机得到人体关节点三维方位数据,归一化处理方位数据,组建关节点三维坐标;考虑到不同个体之间的差异,为实现对人... 以机器人的人体姿态识别问题为核心,为提高识别精度,提出一种基于改进RBF神经网络的人体姿态局部特征识别算法。利用深度相机得到人体关节点三维方位数据,归一化处理方位数据,组建关节点三维坐标;考虑到不同个体之间的差异,为实现对人体姿态数据的非线性映射和优化,准确识别不同个体姿态,采用newrbe函数构建RBF神经网络,提取人体姿态数据特征矢量,以为识别提供重要依据;为增强RBF神经网络在处理不同个体姿态差异方面的能力,确保识别的准确性和自适应性,使用粒子群优化算法改进神经网络,并通过特定概率对粒子实施遗传操作,实现网络优化得到人体姿态局部特征识别结果。实验结果表明:本文算法相对误差均较小,可维持在0.8以下,识别精度高,且在迭代次数达到20时损失函数已降至最低,收敛速度较快,可为农业机械化领域的人机交互提供扎实基础。 展开更多
关键词 改进RBF神经网络 人体姿态 局部特征识别 三维坐标 粒子群优化
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孤岛模式下基于VSG的光储发电系统多机并联运行策略
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作者 张萍 李扬 《全球能源互联网》 北大核心 2025年第1期98-109,共12页
随着光伏发电装机容量的大幅增加,电力系统呈现“低惯性、低阻尼”特性,虚拟同步发电机(virtual synchronous generators,VSG)技术可以提高系统稳定性和供电可靠性。针对孤岛模式下光储-VSG并联系统由于线路阻抗差异和负载投切等原因导... 随着光伏发电装机容量的大幅增加,电力系统呈现“低惯性、低阻尼”特性,虚拟同步发电机(virtual synchronous generators,VSG)技术可以提高系统稳定性和供电可靠性。针对孤岛模式下光储-VSG并联系统由于线路阻抗差异和负载投切等原因导致的系统环流及功率分配不均问题,提出一种协同自适应控制策略。首先,通过系统无功功率偏差动态调整虚拟阻抗值,实现无功功率的精确分配,从而抑制系统稳态环流。其次,为提升系统动态特性和抑制负载投切过程中系统的振荡,建立双输入三输出径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络对系统关键参数进行优化。最后,建立3台光储-VSG并联模型,设定不同容量比进行仿真分析,验证了所提控制策略能更好地抑制系统环流,保证系统稳定运行。 展开更多
关键词 光储发电系统 虚拟同步发电机 动态虚拟阻抗 RBF神经网络 环流抑制
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基于运动姿态数据挖掘的泊船遭遇角控制方法
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作者 李宗锋 郑永果 齐林 《舰船科学技术》 北大核心 2025年第13期162-166,共5页
在环境风、浪的作用下,船舶在泊船过程中的运动姿态会发生显著变化,导致遭遇角出现偏差,从而无法按预期调整航向,进而降低泊船过程的安全性。因此,提出基于运动姿态数据挖掘的泊船遭遇角控制方法。利用FP-growth算法挖掘出运动姿态与遭... 在环境风、浪的作用下,船舶在泊船过程中的运动姿态会发生显著变化,导致遭遇角出现偏差,从而无法按预期调整航向,进而降低泊船过程的安全性。因此,提出基于运动姿态数据挖掘的泊船遭遇角控制方法。利用FP-growth算法挖掘出运动姿态与遭遇角控制间的关联关系。通过RBF神经网络构建泊船系统函数,由此使用Nomoto传递函数描述船舶航向响应特性,并将其输入至三阶闭环增益成形算法中,通过增益成形实时调整船舶运动状态,抑制外部环境干扰造成的遭遇角偏差,实现泊船遭遇角的精准控制。结果表明,所提方法各个时刻遭遇角控制结果与实际期望控制值高度吻合,可以稳定船舶的运动姿态,保证泊船过程的安全性。 展开更多
关键词 运动姿态数据挖掘 泊船遭遇角 FP-GROWTH算法 RBF神经网络 闭环增益成形算法
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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
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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
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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IDE-RBF-PID-PI的炉温串级控制系统的设计
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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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