基于径向神经网络的故障诊断分析研究——以比亚迪汉仪表盘故障显示为例

新能源汽车逐渐普及,使得汽车行业发生了翻天覆地的变化。但随着新能源汽车的使用,故障问题也逐渐增多,相比与传统的燃油汽车已经经过多年的研究和使用,其故障诊断方式也相当完善,而新能源汽车在设计与结构等方面与燃油车不同,其检测故障手段和理论研究不足,是目前亟待进行探讨的话题。为此,以比亚迪汉仪表盘故障提示为例,结合径向神经网络的故障诊断分析,研究新能源汽车故障根源和有效的故障处理办法,实现新能源汽车故障有效诊断和准确维护。

利用径向神经网络和Volterra级数滤波器进行海杂波非线性预测

本文利用非线性预测理论建立基于径向神经网络和Volterra级数滤波的海杂波预测,利用IPIX雷达和Logisic混沌映射信号采集海杂波,然后进行非线性预测。实验结果表明,对于Logisic混沌映射信号产生的海杂波,通过设定阈值能够较好的将目标检测出来。在今后的研究中会进一步探究海杂波中变化缓慢的目标的检测,以及高效的基于径向神经网络和Volterra级数滤波器算法的海杂波消波方式。

耦合布料模拟滤波与径向神经网络DEM自动生成研究

DEM插值指利用已知的采样点数据重构整个区域的三维结构。其中DEM插值方法的选取是当前DEM快速生成的研究热点之一。选取具有代表性的地貌数据进行实验。首先,利用布料模拟滤波将SfM与SGM技术生成的密集点云过滤出地面点;其次,利用简单克里金插值算法、自然邻域插值算法、不规则三角网、径向神经网络4种方法重构DEM;最后,将平均绝对误差及均方根误差作为本文的精度评价指标。试验表明,耦合布料模拟滤波算法和径向神经网络的方法相比于传统方法,其平均绝对误差及均方根误差分别提高了0.11 m和0.28 m,适用于低空摄影测量DEM快速生成。

基于广义回归径向神经网络的工业超纯水智能远程运维系统

为了满足通过远程运维系统控制电力、电子等制造业用水等质量,降低能耗的要求,文章针对电子工业超纯水制造,构建了超纯水智能化远程运维系统,利用径向基神经网络和广义回归神经网络对超纯水出水水质进行拟合预测。通过数据分析,采用上述算法实现了对超纯水系统的精确预测,以及智能自适应控制,提升了算法精度和收敛速度。结果表明,在所建模型仿真基础上,通过回水利用、变频调速,达到提升产水质量和节能降耗的目的。

基于径向基函数神经网络算法的高频转阀阀芯稳定性

针对伺服电机驱动高频转阀时受液动力矩变化影响造成高频输出精度下降的问题,以液压马达作为动力源,提出一种基于径向基函数神经网络算法的转阀阀芯转速控制策略。首先,搭建高频转阀阀芯转速控制系统的数学模型;其次根据数学模型在MATLAB/Simulink平台搭建仿真模型,对不同算法作用下阀芯转速控制特性进行仿真分析;最后建立高频转阀转速控制系统实验台,对不同算法作用下阀芯转速控制特性进行实验研究和理论验证。结果表明:与常规PID控制方法相比,基于径向基函数神经网络的高频转阀转速控制策略转速控制系统阶跃响应所需调整时间最少为0.16 s,超调量小;三角波与正弦波转速跟踪误差均值下降最大值分别为46.51%、53.69%;6 MPa、10 MPa下,转速稳态误差均值分别下降34.92%、38.26%。径向基函数神经网络算法有效提高了高频转阀阀芯转速控制精度。

自动驾驶电动车辆基于参数预测的径向基函数神经网络自适应控制

针对具有不确定性的自动驾驶电动车辆的运动控制问题,提出了一种基于参数预测的径向基函数(RBF)神经网络自适应协调控制方案。首先,考虑系统参数的不确定性及外部干扰的影响,利用预瞄方法建立可表征车辆循迹跟车行为的动力学模型;其次,采用RBF神经网络补偿器对系统不确定性进行自适应补偿,设计车辆横纵向运动的广义协调控制律;之后,考虑前车车速及道路曲率影响,以车辆在循迹跟车控制过程中的能耗及平均冲击度最小为优化目标,利用粒子群优化(PSO)算法对协调控制律中的增益参数K进行滚动优化,并最终得到一系列优化后的样本数据;在此基础上,设计、训练一个反向传播(BP)神经网络,实现对广义协调控制律中增益参数K的实时预测,以保证车辆的经济性及乘坐舒适性。仿真结果证实了所提控制方案的有效性。

基于径向基神经网络的尾门优化研究

某一新车尾门悬挂重达35 kg备胎,需满足下垂性能指标及轻量化需求,针对传统人工迭代优化周期长、难度大的问题,提出一种基于径向基神经网络(RBF)的尾门优化方法,首先将尾门结构参数和料厚定义为可优化设计变量,然后通过试验设计(DOE)生成不同设计变量与车门下垂性能对应关系的多组数据,再基于RBF建立结构参数和性能的非线性映射,最后基于Isight的遗传算法对尾门参数进行优化。结果表明,优化方案尾门满足下垂下坠性能,并且减重1.0 kg(3.7%)。该研究对尾门优化设计有较大的工程参考价值。

基于多变量相空间重构和径向基函数神经网络的综合能源系统电冷热超短期负荷预测

为解决能源危机问题,提高能源利用率,综合能源系统(integrated energy system,IES)成为发展创新型能源系统的重要方向。准确的多元负荷预测对IES的经济调度和优化运行有着重要的影响,而借助混沌理论能够进一步挖掘IES多元负荷潜在的耦合特性。提出了一种基于多变量相空间重构(multivariate phase space reconstruction,MPSR)和径向基函数神经网络(radial basis function neural network,RBFNN)相结合的IES超短期电冷热负荷预测模型。首先,分析了IES中能源子系统之间的耦合关系,运用Pearson相关性分析定量描述多元负荷和气象特征的相关性。然后,采用C-C法对时间序列进行MPSR以进一步挖掘电冷热负荷和气象特征在时间上的耦合特性。最后,利用RBFNN模型对电冷热负荷间耦合关系进行学习并预测。实验结果表明,所提方法有效挖掘并学习电冷热负荷在时间上的耦合特性,且在不同样本容量下具有良好且稳定的预测效果。

基于径向基神经网络预测日参考作物需水量

为了利用有限的气象数据准确预测蓄水坑灌果园的日参考作物需水量,利用蓄水坑灌试验基地逐日温度与湿度数据,构建了基于径向基神经网络的ET0预测模型,并将其模拟结果及Hargreaves、Priestley-Taylor两种常用ET0计算模型的计算结果同FAO-56 Penman-Monteith(FAO56-PM)公式计算的标准值进行对比。结果表明:径向基神经网络预测模型的模拟结果与标准方法FAO56-PM公式的计算结果最接近,而Hargreaves、Priestley-Taylor两个常用计算模型的计算结果比标准值偏大,在实际应用中应对其进行校正。

基于混合双层自组织径向基函数神经网络的优化学习算法

针对传统方法采用先训练后测试两阶段学习机制极易导致的过拟合或欠拟合问题,提出一种基于混合双层自组织径向基函数神经网络的优化学习(hybrid bilevel self-organizing radial basis function neural network optimization learning,Hb-SRBFNN-OL)算法。首先,将训练过程和测试过程集成到一个统一的框架中,规避过拟合或欠拟合问题。其次,基于进化学习机制,提出上下2层的交互式优化学习算法,上层基于网络复杂度和测试误差自组织调整网络结构,下层采用列文伯格-马夸尔特(Levenberg Marquardt,LM)算法作为优化器对自组织径向基函数神经网络(self-organizing radial basis function neural network,SO-RBFNN)的连接权值进行优化。最后,利用来自多个子网络的综合信息生成模型的最终输出,加速网络全局收敛。为验证所提方法的可行性,分别在多个分类和预测任务中进行了测试实验。结果表明,在与传统神经网络结构相似甚至更好的测试和分类精度下,该方法不仅能实现更快的训练收敛,而且能进化成更精简紧凑的径向基函数神经网络(radial basis function neural network,RBFNN)模型。尤其在污水处理过程中总磷的质量浓度预测实验中,测试集中均方根误差(root mean squared error,RMSE)最高可降低48.90%,实际场景实验结果验证了所提算法的精确性更佳且泛化能力更强。

基于粗糙径向基神经网络的刮板输送机负载预测方法研究

刮板输送机负载的准确预测对实现采煤机和刮板输送机的协同控制至关重要。刮板输送机短期负载受工作面环境、冲击载荷等不确定性因素的影响,具有很强的非线性和非平稳性,难以准确预测。针对此问题,本研究提出一种基于粗糙径向基神经网络的刮板输送机负载预测方法。该方法首先建立刮板输送机电流去噪模型,得到反映综采工作面刮板输送机真实负载的电流分量;然后针对刮板输送机负载电流波动大导致的神经网络预测模型训练误差增大、预测精度低的问题,引入表征负载变化波动的上下输入粗糙神经元,提出一种粗糙径向基神经网络(RRBFNN)模型;最后基于粗糙径向基神经网络建立刮板输送机短期负载预测模型,并进行仿真实验验证。结果表明:本研究提出的RRBFNN刮板输送机短期负载预测模型,比传统RBF模型的平均绝对误差(MAE)、平均绝对百分误差(MAPE)和均方根误差(RMSE)分别降低26.22%,25.39%和14.72%,该方法能有效提高刮板输送机负载的预测精度。

基于递归径向基神经网络滑模的多功能柔性多状态开关控制方法

近年来,新能源和电动汽车的渗透比例逐渐增高,给配电网的潮流优化和电能质量治理带来严峻挑战。针对分布式电源的随机性和间歇性问题,设计一种基于递归径向基神经网络(RRBFNN)滑模的多功能柔性多状态开关(FMS)控制方法,在实现功率交互和多端单相接地故障柔性消弧的同时,增强FMS的抗扰能力。首先考虑扰动的影响,设计一种改进RRBFNN滑模控制方法,以克服传统滑模控制固有的抖振现象和对系统精确数学模型的依赖,并减小并网暂态冲击;柔性消弧控制采用微积分型滑模面,理论推导出0轴电压控制律,提高故障电流抑制率;进一步通过李雅普诺夫定理证明所设计方法的稳定性和收敛性。最后,在Matlab/Simulink中搭建三端口FMS及其控制系统的仿真模型,通过对比仿真验证了所提策略的可行性和有效性。

基于径向基函数神经网络的大学生体测成绩预测研究

大学生体质健康测试成绩是评价学生体质健康的重要标准,科学有效地对体测成绩进行预测分析是其他研究的基础。该研究运用径向基函数神经网络对某大学XX学院学生2022年体质健康测试数据进行预测和分析,并与BP神经网络、支持向量机等方法分类预测结果进行对比。试验结果表明,该预测模型具有较高的预测准确率和较好的泛化性能,为后续体育教师开展教学,相关学者开展研究提供了科学有效的分析方法。

基于权重自适应更新径向基函数神经网络的水下游动机械臂镇定控制

水下游动机械臂(underwater swimming manipulator,USM)是一种由水下蛇形机器人和矢量推进器组成的新型水下机器人。USM系统具有高度非线性、强耦合以及不确定性等特点,其动力学模型难以精确建立。因此,实现USM的高精度镇定控制存在挑战。针对这一问题,本文基于反馈线性化和自适应径向基函数神经网络(radial basis function neural network,RBFNN),设计了一种动力学控制方案以实现USM的镇定控制。首先,介绍了USM平台结构,基于Lagrange方程给出了USM的动力学模型,并推导了USM的矢量推力系统模型。然后,设计了基于反馈线性化和RBFNN的动力学控制器,并通过反步法自适应更新RBFNN的权重。其中,权重自适应更新RBFNN用于实时估计系统未建模部分、参数误差以及外部扰动,从而对动力学控制器进行补偿。此外,为了将动力学控制器提供的广义力和力矩转换成各个执行器的控制输入,给出了推力分配策略。最后,进行了湖泊实验,分别对USM的I构型和C构型镇定控制,文章所提出的控制方案在两种构型下的稳态误差均小于0.08 m和10°,验证了所提出的USM六自由度镇定控制器的有效性。

基于改进的径向基神经网络模型的水库异重流泥沙淤积量模拟

文章结合改进的径向基神经网络模型对石佛寺水库异重流泥沙淤积量进行模拟,并结合水库泥沙淤积量测定值对模型进行检验。结果表明:相比于传统模型,改进模型对模型变量进行优化调整,对于水库异重流泥沙淤积量预测的精度有明显改善。研究成果对于水库泥沙淤积的趋势预测方法具有参考价值。

径向基函数神经网络在烟气含氧量测量中的应用

针对目前火力发电厂烟气含氧量测量仪使用过程中存在的一些问题,提出一种基于径向基函数神经网络的烟气含氧量软测量模型。验证结果表明:该软测量模型具有较高的精度和动态响应速度,并且预测值和实测值非常相吻合。与BP神经网络相比,在收敛速度和预测精度方面,径向基函数神经网络要优于BP神经网络。

基于径向基神经网络的水电机组运行故障预警方法研究

水电机组在实际工作中所采集到的数据具有多维、非线性、时变等特点,容易导致预警精度低。为此进行基于径向基神经网络的水电机组运行故障预警方法的研究。首先,对水电机组运行信号进行分解,以便从复杂的信号中提取关键信息。然后,从分解后的信号中识别出能够反映机组运行状态的特征量,用于计算异常状态指数,量化机组的健康状态与异常状态。最后,建立基于径向基神经网络的故障预警模型,利用异常状态指标预测机组未来的运行状态,并在机组出现故障前提供及时的预警。实验结果表明:与基于温度监测的预警方法和基于支持向量机的预警方法相比,基于径向基神经网络的水电机组运行故障预警方法在100次测试中,能够准确地识别出水电机组的异常状态,并给出及时的预警,实际应用价值更高。

基于径向基神经网络代理模型的贝叶斯损伤识别方法研究

提出了一种将径向基神经网络作为代理模型用于贝叶斯框架的损伤识别方法。首先采用拉丁超立方抽样技术,选取一定数量的结构输入输出样本,训练出一个径向基神经网络。然后将其用于基于马尔科夫链蒙特卡洛抽样的贝叶斯损伤识别方法。其中抽样方法采用吉布斯抽样。数值算例显示,在考虑测量误差的情况下,提出的方法能准确识别出简支梁的损伤,有效避免了损伤识别反问题的不适定性。其计算效率较传统的方法提高了数十倍,是一种很有潜力的损伤识别方法。

机车牵引齿轮系统混沌运动的径向基函数神经网络控制

针对HXD2牵引齿轮系统运行性能监控需求,建立了单自由度牵引齿轮系统动力学模型并结合分岔图、相图和Poincaré截面图分别分析了阻尼系数、啮合刚度的变化对系统周期性响应的影响。基于径向基函数神经网络设计了混沌控制器,同时控制器的参数用量子粒子群算法进行优化,并通过对阻尼系数施加微幅扰动,将系统混沌运动控制为稳定的周期运动。

基于径向基函数神经网络算法的汽轮发电机转子绕组匝间短路故障诊断

转子绕组匝间短路是汽轮发电机的主要故障之一,对该故障的既有诊断方法仍有不足。在分析径向基函数神经网络基础上,提出一种基于该神经网络的汽轮发电机转子绕组匝间短路故障诊断方法。详细介绍了该方法的故障诊断流程,并对其进行了仿真验证。研究表明,该方法精度高且收敛速度快,可有效诊断汽轮发电机转子绕组匝间短路故障。