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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
1
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
2
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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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
3
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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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
4
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WOA-SA-RBF模型的西北内陆河流域突发水污染安全评价
5
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RBF机制的无痕区块链隐蔽通信方案
6
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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基于改进RBF神经网络的人体姿态局部特征识别算法
7
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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基于RBF神经网络的Ti-6Al-4V钛合金多轴铣削残余应力预测
8
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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基于AMCDE优化RBF神经网络的PID参数整定研究
9
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LKRBF神经网络-PID的自适应卷绕机张力控制系统
10
作者 王红林 曾饮思 《自动化与仪表》 2025年第6期59-63,69,共6页
常规PID控制器在处理张力控制系统时表现不佳。在动态变化的工况下,其响应速度往往不满足快速变化的需求。基于此,提出一种LKRBF神经网络-PID的自适应卷绕机张力控制策略。利用RBF神经网络在线自学习获得最优PID参数值,使用LK-means算... 常规PID控制器在处理张力控制系统时表现不佳。在动态变化的工况下,其响应速度往往不满足快速变化的需求。基于此,提出一种LKRBF神经网络-PID的自适应卷绕机张力控制策略。利用RBF神经网络在线自学习获得最优PID参数值,使用LK-means算法改进参数初始值,制定自适应调整策略,结合莱维飞行的随机步长,独立优化权重参数,建立卷绕机张力的数学控制模型,利用MATLAB进行系统仿真分析,并在西门子卷绕系统实验平台进行模拟实验验证。实验结果表明,LKRBF神经网络-PID的自适应卷绕机张力控制策略显著提升系统的响应速度、鲁棒性和非线性适应能力,对复杂多变的工业环境下的高精度控制提供了有力的理论实践基础。 展开更多
关键词 PID 张力控制 rbf神经网络 LK-means
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一种基于改进RBF神经网络的组合导航方法
11
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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基于改进RBF神经网络的台风风速预测研究
12
作者 李红丽 陶洪峰 《自动化仪表》 2025年第12期11-14,19,共5页
针对台风风速预测受复杂因素影响,呈现出高度非线性特征的问题,传统的单一预测模型预测精度较差。对仿射传播(AP)聚类和径向基函数(RBF)神经网络算法进行了研究,构建了一种改进的混合模型。借助AP聚类算法的自适应聚类特性,为RBF神经网... 针对台风风速预测受复杂因素影响,呈现出高度非线性特征的问题,传统的单一预测模型预测精度较差。对仿射传播(AP)聚类和径向基函数(RBF)神经网络算法进行了研究,构建了一种改进的混合模型。借助AP聚类算法的自适应聚类特性,为RBF神经网络提供了精确、稳定的初始化中心向量,显著增强了RBF神经网络的非线性拟合能力和预测精度。经试验对比证明,改进后的混合模型明显优于其他模型,不仅达到了预设的误差指标,还实现了更低的误差水平,避免了传统方法在复杂非线性问题中的局限性。该研究不仅为台风风速预测提供了新的技术,还可为其他涉及非线性预测的领域(如气象、水文、能源等)提供参考。该研究对相关学科的研究方法改进具有重要启示意义。 展开更多
关键词 仿射传播聚类 径向基函数神经网络 风速预测 台风 聚类中心 欧氏距离
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改进Deep Q Networks的交通信号均衡调度算法
13
作者 贺道坤 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第4期135-140,共6页
为进一步缓解城市道路高峰时段十字路口的交通拥堵现象,实现路口各道路车流均衡通过,基于改进Deep Q Networks提出了一种的交通信号均衡调度算法。提取十字路口与交通信号调度最相关的特征,分别建立单向十字路口交通信号模型和线性双向... 为进一步缓解城市道路高峰时段十字路口的交通拥堵现象,实现路口各道路车流均衡通过,基于改进Deep Q Networks提出了一种的交通信号均衡调度算法。提取十字路口与交通信号调度最相关的特征,分别建立单向十字路口交通信号模型和线性双向十字路口交通信号模型,并基于此构建交通信号调度优化模型;针对Deep Q Networks算法在交通信号调度问题应用中所存在的收敛性、过估计等不足,对Deep Q Networks进行竞争网络改进、双网络改进以及梯度更新策略改进,提出相适应的均衡调度算法。通过与经典Deep Q Networks仿真比对,验证论文算法对交通信号调度问题的适用性和优越性。基于城市道路数据,分别针对两种场景进行仿真计算,仿真结果表明该算法能够有效缩减十字路口车辆排队长度,均衡各路口车流通行量,缓解高峰出行方向的道路拥堵现象,有利于十字路口交通信号调度效益的提升。 展开更多
关键词 交通信号调度 十字路口 Deep Q networks 深度强化学习 智能交通
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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
14
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IDE-RBF-PID-PI的炉温串级控制系统的设计
15
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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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
16
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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Dynamic modeling and RBF neural network compensation control for space flexible manipulator with an underactuated hand 被引量:3
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作者 Dongyang SHANG Xiaopeng LI +1 位作者 Meng YIN Fanjie LI 《Chinese Journal of Aeronautics》 SCIE EI CAS CSCD 2024年第3期417-439,共23页
In space operation,flexible manipulators and gripper mechanisms have been widely used because of light weight and flexibility.However,the vibration caused by slender structures in manipulators and the parameter pertur... In space operation,flexible manipulators and gripper mechanisms have been widely used because of light weight and flexibility.However,the vibration caused by slender structures in manipulators and the parameter perturbation caused by the uncertainty derived from grasping mass variation cannot be ignored.The existence of vibration and parameter perturbation makes the rotation control of flexible manipulators difficult,which seriously affects the operation accuracy of manipulators.What’s more,the complex dynamic coupling brings great challenges to the dynamics modeling and vibration analysis.To solve this problem,this paper takes the space flexible manipulator with an underactuated hand(SFMUH)as the research object.The dynamics model considering flexibility,multiple nonlinear elements and disturbance torque is established by the assumed modal method(AMM)and Hamilton’s principle.A dynamic modeling simplification method is proposed by analyzing the nonlinear terms.What’s more,a sliding mode control(SMC)method combined with the radial basis function(RBF)neural network compensation is proposed.Besides,the control law is designed using a saturation function in the control method to weaken the chatter phenomenon.With the help of neural networks to identify the uncertainty composition in the SFMUH,the tracking accuracy is improved.The results of ground control experiments verify the advantages of the control method for vibration suppression of the SFMUH. 展开更多
关键词 Space flexible manipulator rbf neural network Underactuated hand Dynamic models Model simplification
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基于状态相依的RBF-ARX模型的锂离子电池剩余容量估计方法
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作者 夏向阳 岳家辉 +4 位作者 曾小勇 刘代飞 陈来恩 吕崇耿 夏永凯 《中国电机工程学报》 北大核心 2025年第2期638-649,I0020,共13页
锂离子电池剩余容量估计是电池管理系统中关键技术之一,也是实现锂离子电池安全稳定运行的前提。针对锂离子电池剩余容量有效估计问题,该文提出带外生输入的自回归模型(radial basis function-autoregressive exogenous,RBF-ARX)的锂离... 锂离子电池剩余容量估计是电池管理系统中关键技术之一,也是实现锂离子电池安全稳定运行的前提。针对锂离子电池剩余容量有效估计问题,该文提出带外生输入的自回归模型(radial basis function-autoregressive exogenous,RBF-ARX)的锂离子电池剩余容量估计方法,利用结构化非线性参数优化方法辨识模型参数,并将“老化信息”与“能量”相结合,基于小波包能量分析从电池充电电流/电压曲线中直接提取能量特征作为新健康特征,采用传递熵对新健康特征进行筛选以构成模型输入,实现锂离子电池剩余容量的有效估计;最后,基于NASA公开的锂离子电池老化数据,通过不同训练/测试样本比例、不同模型展开综合分析。结果表明,所提出的基于状态相依的RBF-ARX模型的锂离子电池剩余容量估计方法与常用的数据驱动方法相比,误差指标中平均绝对误差、平均绝对百分比误差、均方根误差均保持在较低水平,具有良好的估计精度。 展开更多
关键词 锂离子电池 健康特征 传递熵 带外生输入的自回归模型 健康状态
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基于RBF神经网络的4-PPPS并联机构位姿误差补偿 被引量:1
19
作者 金奕扬 李磊 +3 位作者 许家伟 汪建华 王国伟 许润康 《现代制造工程》 北大核心 2025年第4期140-150,共11页
为了解决船舶调姿机构结构误差引起的船舶总段对接精度下降问题,以4-PPPS并联机构为研究对象,首先采用闭环矢量法建立包含32个误差项的动平台位姿误差模型,然后具体分析其中便于测量的16种结构误差参数对动平台位姿精度的影响规律。误... 为了解决船舶调姿机构结构误差引起的船舶总段对接精度下降问题,以4-PPPS并联机构为研究对象,首先采用闭环矢量法建立包含32个误差项的动平台位姿误差模型,然后具体分析其中便于测量的16种结构误差参数对动平台位姿精度的影响规律。误差分析结果表明,沿轨道方向移动副长度误差对4-PPPS并联机构运动精度影响最大,在4条支链均存在误差的情况下,Z轴方向动平台位姿误差达到1.5 mm。同时,为克服传统误差参数辨识难度较大的问题,提出一种基于鲸鱼优化算法(Whale Optimization Algorithm,WOA)优化径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络的补偿方法。该方法将位姿误差转化为驱动关节长度误差,通过神经网络建立动平台理论位姿与驱动关节长度误差的预测模型,并采用鲸鱼优化算法优化网络参数,最终获得驱动关节长度补偿量,用来修正动平台的实际位姿并完成误差补偿。经过仿真验证,该方法能够有效提升4-PPPS并联机构的运动精度,动平台在X、Y、Z轴方向的误差均值分别由0.169、0.188、0.159 mm降至0.002、0.001、0.003 mm,误差最大值分别由0.208、0.231、0.195 mm降至0.012、0.001、0.019 mm,平均位姿精度提高了85.07%,补偿效果显著。 展开更多
关键词 并联机构 误差分析 误差补偿 rbf神经网络 鲸鱼优化算法
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融合模糊控制与RBF神经网络的构网型VSG风储系统调频策略
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作者 杨苹 陈年昊 邱海涛 《低碳世界》 2025年第11期118-120,共3页
提出一种融合模糊控制与径向基函数(radial basis function, RBF)神经网络的构网型虚拟同步发电机(virtual synchronous generator, VSG)风储系统调频策略。通过构建风-储协同的构网型VSG系统模型,并利用RBF网络自适应学习虚拟转动惯量... 提出一种融合模糊控制与径向基函数(radial basis function, RBF)神经网络的构网型虚拟同步发电机(virtual synchronous generator, VSG)风储系统调频策略。通过构建风-储协同的构网型VSG系统模型,并利用RBF网络自适应学习虚拟转动惯量,结合模糊控制推理优化虚拟阻尼系数,提升系统频率调节精度与动态响应。通过仿真实验验证,所提策略可显著降低频率波动,缩短调节用时。 展开更多
关键词 构网型调频 rbf神经网络 模糊控制推理
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