RBF网络参数优化方法及其在开关磁阻电机建模中的应用

基于全局搜索的进化算法——粒子群算法(QPSO)和一种局部搜索算法——结构化的非线性参数优化方法(SNPOM),提出了一种混合的优化算法估计RBF神经网络中的参数——网络中心、线性参数、非线性参数,初始化一定数目的种群作为SNPOM的初始值,得到其适应值,通过选择、交叉、替换策略更新种群,完成网络中心初始值的寻优。再用SNPOM方法进一步优化,以提高SNPOM算法的全局搜索能力。仿真结果表明,混合优化方法比单独采用SNPOM法更优,且优于其他算法。并针对开关磁阻电机(SRM)高度非线性的开发重点和难点,用RBF网络进行SRM建模,将QPSO-SNPOM算法应用于RBF模型参数优化中,仿真实验结果表明,该算法较SNPOM算法精度更高、泛化能力更强,较遗传混合算法更快,训练后的RBF模型完全满足开关磁阻电机特性。