基于RBF神经网络的光伏并网系统自适应等效建模方法

针对广义负荷建模中的光伏并网系统模型难以适应不同逆变器控制和频率扰动的动态响应问题,提出了一种基于径向基函数(radialbasisfunction,RBF)神经网络的光伏并网系统自适应等效建模方法。首先,建立了光伏并网逆变器不同控制策略响应波形的检测判据。然后,构建了以电压-频率扰动为输入,有功功率和无功功率为输出的光伏并网系统RBF神经网络模型。最后,在Matlab/Simulink中搭建了光伏并网系统模型,并将其接入IEEE14节点配电网进行仿真验证。结果表明,构建的光伏并网自适应等效模型能够有效辨识电压频率给定控制、有功无功给定控制、下垂控制策略类型,能够准确反映光伏并网系统在不同电压、频率扰动下的有功功率、无功功率的动态响应特性。

基于自适应RBF神经网络具有模型不确定性的四旋翼无人机指定时间预设性能控制方法

四旋翼无人机具有强耦合和欠驱动的特点,在飞行过程中很容易受到外界干扰,进而影响整个无人机系统的稳定性和精度。为此,提出了一种基于RBF神经网络的指定时间预设性能约束控制策略。首先,针对四旋翼无人机的不确定数学模型难以精确建立,并且在执行任务过程中存在外部未知扰动问题,提出了一种基于指定时间预设性能控制方法,将四旋翼无人机的轨迹跟踪问题转换为对位置子系统和姿态子系统的期望指令跟踪问题;其次,在设计控制器过程中,为了解决“微分爆炸”问题产生的滤波器误差,引入一种新型滤波误差补偿方法,通过RBF神经网络逼近外部未知扰动,并将预测结果补偿给控制器以提高轨迹跟踪的鲁棒性。最后,应用仿真模拟方法验证无人机控制系统稳定性和性能优势,通过飞行试验验证,微风聚拢环境下实际飞行轨迹与仿真模拟结果趋于一致,自主轨迹跟踪起降位置偏差小于1 cm,证明了所提出算法的有效性。

SCR脱硝系统的RBF条件积分滑模参数优化控制

针对选择性催化还原(SCR)脱硝系统在火电机组深度调峰下因系统特性随着机组负荷改变而难以控制的问题,提出基于径向基函数(RBF)的条件积分滑模优化控制方案,用条件积分滑模减少抖振与调节时间,用RBF实时逼近SCR脱硝系统特性改变下的未知扰动以提高系统鲁棒性。并提出一种纳什均衡量子粒子群寻优(NEQPSO)算法,以获得RBF条件积分滑模控制方案的最优参数,并在20%~100%的机组负荷下进行仿真实验。结果表明:优化后的RBF条件积分滑模控制与传统控制方案相比超调量降低50.26%、调节时间缩短13.55%,在干扰信号下超调量仅有1.50%,其响应速度更快、抗干扰能力更强、鲁棒性更好。

基于IPSO-RBF神经网络的西北内陆河流域突发水污染风险评估

突发水污染事故会破坏环境、危害健康,开展西北内陆河流域突发水污染风险评估对于维护西部脆弱生态安全尤为重要。该文针对西北内陆河流域突发水污染问题,利用PSR模型遴选18个因素建立突发水污染风险评价指标体系,基于径向基神经网络模型(RBF)构建突发水污染风险评价模型。为进一步保证模型精度,采用改进惯性权重因子和学习因子的粒子群算法(IPSO)对神经网络模型参数进行优化,建立IPSO-RBF神经网络西北内陆河突发水污染风险评价模型,并运用该模型对石羊河流域武威段2017-2022年突发水污染进行风险等级评价。结果显示,石羊河流域武威段突发水污染2017-2019年风险等级为Ⅱ级,2020-2022年风险等级为Ⅲ级,结果与熵权-TOPSIS法一致,与流域治理情况相符。该研究成果有利于提升石羊河流域突发水污染的防控水平与应急处置能力,对于西北内陆河流域水资源管理以及祁连山生态保护具有重要意义。

基于SSA-RBF神经网络的煤自然发火预测模型

为解决传统煤自燃预测模型预测状态单一和预测精度不高的问题,提出基于麻雀搜索算法(SSA)优化的径向基(RBF)神经网络煤自然发火预测模型。首先,采用程序升温试验分析煤样指标气随温度的变化特征,将煤自然发火过程按煤温分为缓慢(80≤t_(i)<120℃)、加速(120≤t_(i)<160℃)和激烈(t_(i)≥160℃)3个氧化阶段,同时分析这3个阶段指标气与煤温的灰色关联度;其次通过不同维度测试函数检验粒子群算法(PSO)、灰狼算法(GWO)和SSA算法性能;最后利用6个矿区数据验证基于SSA-RBF神经网络的煤自燃预测模型的优越性。结果显示,缓慢氧化阶段CO/ΔO_(2)、CO、C_(2)H_(4)这3种指标气体与煤温的灰色关联系数最大;而加速氧化阶段C_(2)H_(4)/C_(2)H_(6)、CO/ΔO_(2)、CO_(2)/CO_(3)种指标与煤温的灰色关联系数最大。3种不同维度函数的测试结果表明:SSA与PSO、GWO相比具有更好的全局搜索能力和稳定性,其收敛速度更快;神经元数量为5个、迭代次数为300次时,SSA-RBF神经网络预测模型对缓慢氧化和加速氧化阶段的预测准确性分别达到了99%和93%。

基于GA的RBF神经网络气液两相流持液率预测模型优化

为了提高气液两相流持液率预测精度,针对传统径向基函数(RBF)神经网络预测气液两相流持液率网络拓扑结构困难和收敛速度慢等问题,提出一种基于遗传算法(GA)优化径向基函数神经网络的气液两相流持液率预测模型。通过系统聚类算法和灰色关联度分析(GRA)对收集的实验数据进行处理,优选出最优模型特征,同时结合遗传算法确定了RBF神经网络结构参数。基于室内实验数据进行训练,并与常用于持液率预测的反向传播(BP)神经网络、GA-BP神经网络及RBF神经网络进行对比,评估了模型的准确性及可行性。结果表明:GA-RBF神经网络模型均方误差为0.0017,均方根误差为0.0416,平均绝对误差为0.0281,拟合度为0.9483。相较于其他神经网络模型,该预测模型表现出更高的计算精度和更强的泛化能力。

基于混合算法下RBF神经网络的执行机构非线性特性在线辨识与补偿

针对控制系统中执行机构非线性特性在线辨识及补偿问题,研究了一种基于变步长核最小均方(SVSKLMS)和遗传算法结合的混合径向基(VHRBF)神经网络。利用径向基(RBF)神经网络不依赖于精确的数学模型即可得到被控对象信息的特点,建立了控制系统执行机构的非线性特性模型;为解决传统RBF神经网络辨识性能差的问题,使用遗传算法(GA)对神经网络的中心向量和方差进行优化,利用SVSKLMS算法对RBF神经网络模型中的权重进行优化,进而得到最佳的RBF神经网络。基于VHRBF神经网络及其逆模型补偿器对执行机构非线性特性进行在线辨识及补偿。仿真结果表明:与其他算法训练下的RBF神经网络相比,所提出的VHRBF神经网络能够精确辨识并补偿执行机构的非线性特性,并且具有更快的收敛速度、更优的收敛性能。

基于模糊RBF神经网络PI控制的塑料薄膜收卷张力控制系统研究

介绍了吹塑机收卷张力控制系统模型,建立收卷张力数学模型并得出影响塑料薄膜收卷张力的主要因素。针对常规PID在薄膜收卷张力控制中的缺陷,提出了基于模糊RBF神经网络PI控制的薄膜张力控制方法,模糊RBF神经网络参数的初始值先通过改进的遗传算法进行优化,加快误差的收敛速度。该控制方法既能利用模糊控制的非线性控制作用,又能利用神经网络的自学能力,实现PI控制器参数实时自整定的要求。仿真结果表明该系统响应适度快、超调小、抗干扰性强,具有优良的控制效果。

基于NSGA-Ⅱ与RBF神经网络的DPF结构参数优化

为降低某型号柴油机颗粒捕集器(DPF)在运行过程中的流动阻力,并使其保持较高的捕集效率。采用试验设计方法抽取代表性样本集,并分析影响因素对DPF捕集性能影响的显著性。利用径向基函数(RBF)神经网络构建所选变量与目标函数映射关系代理模型,并结合第二代非劣排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)与结合熵权的优劣解距离排序法(TOPSIS)得到关于目标函数的一组最优解。结果表明:该型号DPF平均压降降低了14.58%,且DPF平均捕集效率保持99%以上。

基于RBF神经网络滑模控制的卷纸纠偏系统

设计了采用RBF神经网络控制的伺服纠偏控制系统,通过建立其动力学模型,运用MATLAB/Simulink仿真软件仿真,并进行实验验证,分析系统动态性能,得到响应曲线。结果表明,在拉纸速度65 mm/s下,跑偏量从1.5 mm降低到0.55 mm,该伺服系统位移和速度跟踪误差均较小。

基于RBF网络的足球点球轨迹预测

基于计算机视觉线性化轨迹预测模型在预测足球轨迹时,只能保证局部稳定性,存在轨迹跟踪局部稳定性问题和parking问题,提出了基于RBF网络的足球点球轨迹预测方法。建立足球运动状态传感信号解析模型,计算足球飞行地心重力、空气阻力、空气浮力、自身旋转时产生的马格努斯力的参数。建立足球飞行过程中的飞行受力解析模型,鉴于多参数模型复杂度过高,产生parking问题。利用RBF网络模型简化能力,建立飞行轨迹预测模型,结合并行滤波控制器,融合以上所有信息,在已知视觉概率计算的基础上,完成足球飞行轨迹的状态估计,并将其误差的协方差计算作为滤波控制的输入值,从而得到所有方差、均值的数据。最后获得足球在任意时刻的运动状态函数,完成预测。实验结果显示,该方法的足球运行轨迹吻合度为12 mm,且落点距离标准差最大仅为0.0412 m,因此,该预测方法能够得到精度更高的预测数据。

基于MI-PSO-RBF神经网络的铁路客货运量预测研究

准确地预测铁路客货运量对合理配置运输资源、提高铁路客货运组织工作效率有重要作用。为提高铁路客货运量的预测精度,提出一种基于MI-PSO-RBF神经网络的客货运量组合预测模型。本研究对铁路客货运量的影响因素及其内在关联进行分析,选取相关指标,利用互信息素法对指标进行筛选,构建影响因素指标体系。基于该指标体系,运用粒子群算法优化的RBF神经网络模型分别对铁路客货运量进行预测,并与传统的BP神经网络、RBF神经网络预测模型进行比较。结果显示,经过参数调整优化后的MI-PSO-RBF神经网络在铁路客运量及货运量的预测精度方面表现最佳,测试集R2分别达到了0.9481与0.9911,具有较高的精度及泛化能力,表明该组合预测模型能够进一步提升神经网络模型预测铁路客货运量精确度。

基于RBF神经网络的汽车内饰皮革智能切割系统设计

随着汽车用皮革的迅速发展,开发一套满足汽车内饰皮革生产需求的智能切割系统具有重要意义。本文简述了汽车内饰皮革切割系统的发展,构建了基于径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络的汽车内饰皮革智能切割系统,介绍了系统主要硬件配置选型和软件的设计,提出了基于RBF神经网络PID(Proportional Integral Derivative,比例-积分-微分)控制算法;通过搭建试验平台,测试汽车内饰皮革智能切割系统的可行性、切割精度与效率。结果表明,该系统能够较好地满足汽车内饰皮革切割方面的需求。

基于PCA和改进CS-RBF的滑坡预报模型

滑坡灾害给人们的生命财产带来严重威胁,加强对滑坡灾害的有效预报具有重要意义。以陕西省山阳县研究区滑坡监测点为例,提出一种基于主成分分析算法(Principal Component Analysis,PCA)和布谷鸟算法(Cuckoo Search,CS)优化径向基神经网络(Radial Basis Function,RBF)的滑坡概率预测模型。首先确定该地区的滑坡灾害发生的主要影响因素,利用PCA算法将滑坡影响因子进行降维,避免数据维度过大,造成模型冗余的问题,将降维后的数据输入到RBF神经网络中进行滑坡概率预测;其次,利用改进的布谷鸟算法进行参数寻优,提高滑坡发生概率预测的准确性。并采用BP(Back Propagation)、RBF、GA-RBF(Genetic Algorithm-RBF)、CS-RBF等多种模型与改进CS-RBF模型进行对比实验,结果表明CS-RBF模型预测性能优于其他几种模型,其均方根误差为0.01756,平均绝对误差为0.01178,该模型可靠性更高,为滑坡预警的实际应用提供有力的支持和保障。

基于RBF网络的新疆特重雪灾区最大积雪深度预测研究

基于建立的雪灾灾损指数,确定新疆特重雪灾区域;进一步聚焦特重雪灾区的8个县(市),包括阿勒泰市、福海县、青河县、塔城市、托里县、沙湾市、尼勒克县和伊宁县,分别建立县域RBF网络模型,预测2021—2050年年最大积雪深度。结果表明:该模型可用于新疆特重雪灾区最大积雪深度预测,但预测精度仍有待提升;塔城市、尼勒克县将于2025—2029年连续出现最大积雪深度偏高事件,2039年青河县将出现最大积雪深度的极大值,因此应关注可能发生雪灾的年份与县(市),积极做好雪灾的防御工作。

一般大气环境下钢筋锈蚀深度的RBF神经网络预测模型研究

钢筋锈蚀深度预测是评估在役RC结构服役性能的基础。为建立一般大气环境RC构件中钢筋锈蚀深度预测模型,通过收集实测数据,分析影响钢筋锈蚀深度的主要参数及其影响规律,继而基于实测数据建立数值模型和RBF神经网络预测模型,并进行参数敏感性分析。研究结果表明:与数值模型相比,RBF神经网络对钢筋锈蚀深度预测效率与精度更高,能够有效映射各影响参数与钢筋锈蚀深度之间复杂的非线性关系。参数敏感性分析结果显示,钢筋混凝土表面锈胀裂缝宽度对钢筋锈蚀深度影响最大,钢筋直径、保护层厚度与钢筋直径之比和混凝土抗压强度等其他因素影响次之。所得模型可用于工程检测中钢筋锈蚀程度预测与RC构筑物剩余服役寿命评估。

基于多目标灰狼优化算法与RBF神经网络的真空灭弧室触头结构优化设计

在真空灭弧室触头开断过程中,合适的磁场分布有利于提高其开断性能;在合闸过程中,动、静触头间存在的电动斥力会导致触头出现弹跳现象。针对以上问题,首先建立了带铁芯式杯状纵磁触头的三维模型,进行了磁场分布与电动力的计算;为了进一步提高触头的性能,然后构建了以触头片开槽长度、开槽宽度、径向偏转角度、杯座斜槽高度及单个斜槽上下旋转角度为输入,电流峰值时刻触头间隙中心平面纵向磁场强度最大值、过零时刻中心点处磁滞时间、合闸时动静触头间的电动斥力分别为输出的RBF神经网络模型;最后结合RBF神经网络模型与多目标灰狼优化算法(MOGWO)对触头结构进行了优化。结果表明:与初始结构参数相比,当触头片开槽长度为19.74mm、宽度为3.94mm、径向偏转角为19.9°、杯座斜槽高度为18.0mm、斜槽上下旋转角为119.2°时,触头具有更好的磁场分布特性,且动、静触头间的电动斥力明显减小,有利于提高触头的工作性能。

基于RBF代理优化的固体火箭发动机喷管型面设计

针对固定扩张比与扩张段长度的二维轴对称固体火箭发动机喷管进行扩张段型面优化,优化目标为喷管推力最大化,优化参数为贝塞尔曲线控制点的径向位置,优化方法采用径向基函数(Radial Basis Function, RBF)代理优化算法。采用纯气相与两相流两种模型分别进行优化设计,纯气相的结果表明,对于10个控制点表达的贝塞尔曲线,优化后的推力提高了1.64%。以此优化型面为初始型面,增加控制点个数至16个,二次优化后的推力又提高了0.095%。增大优化参数范围,同时引入判断拐点的约束,对于10个控制点表达的贝塞尔曲线进行单轮优化,结果同上述经过两轮优化之后的结果相近,优化后的喷管推力提高了1.78%,说明算法具有较强的稳定性。通过对不同控制参数个数的贝塞尔曲线优化过程的对比,给出了合理选择控制点个数的方法与建议。两相流的优化结果表明,由于颗粒的滞后影响造成了两相流损失,两相流喷管的推力小于纯气相喷管,但两相流喷管优化后的推力较优化前初始型面的推力提高了1.87%,略高于纯气相喷管。RBF代理优化算法适用于由任意数量控制点组成的贝塞尔曲线表达的喷管扩张段型面优化,并有较高的效率与较强的稳定性。

基于BP-ANN与RBF-ANN的钢筋与混凝土黏结强度预测模型研究

为研究神经网络对钢筋与混凝土黏结强度的预测能力以及神经网络的输出性能,基于大量的试验数据,提出一种基于改进神经网络的变形钢筋与混凝土黏结强度预测模型,对混凝土结构的研究与实际工程应用均有着重要的意义。收集290组黏结锚固试验数据,引入基于反向传播人工神经网络(BP-ANN)与径向基函数神经网络(RBF-ANN)算法,揭示混凝土强度、保护层厚度、钢筋直径、锚固长度及配箍率对变形钢筋与混凝土黏结性能的影响规律,建立基于改进神经网络算法的钢筋与混凝土黏结强度预测模型。对比分析不同数据预处理方法和训练神经元个数对建议模型预测结果的影响,评估各经典模型与建议模型的预测精度和离散性,提出临界锚固长度计算公式。结果表明:BP-ANN预测值与试验值比值的均值、标准差及变异系数分别为1.009、0.188、0.86,其预测精度略高于RBF-ANN;建议模型能够更准确、更稳定地预测钢筋与混凝土的黏结强度,该方法为解决钢筋与混凝土黏结问题提供了新思路。

基于LMI和扰动观测器的电动伺服系统RBF神经网络控制

为了提高电动伺服系统的加载力跟踪精度,基于线性矩阵不等式(LMI)设计扰动观测器和控制器。针对系统中的非线性因素,采用RBF神经网络逼近系统的数学模型;在建立系统跟踪目标模型的基础上,根据LMI设计扰动观测器对控制器进行多余力的补偿,利用李雅普诺夫函数证明扰动观测器和控制器的收敛;在MATLAB/Simulink中搭建仿真模型,分析扰动观测器和RBF神经网络在不同工况下对系统相应量的精准估计,且误差均满足所设定的性能指标,同时与PID控制相比较,证明所提控制策略的控制性能更优。