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。

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。

智能汽车轨迹跟踪MPC-RBF-SMC协同控制策略研究

针对自动驾驶车辆行驶过程中模型失配以及外部环境干扰导致车辆轨迹跟踪环节精确性不高的问题,提出了一种结合车辆运动学模型预测控制(MPC)、径向基(RBF)神经网络和滑模控制(SMC)的轨迹跟踪控制策略。通过建立车辆运动学MPC模型计算当前状态车辆期望横摆角速度,并将其与实际横摆角速度的偏差输入RBF-SMC控制器,利用RBF快速逼近非线性模型的特点,结合滑模控制输出前轮转角,实现车辆的横向轨迹跟踪控制。仿真结果表明,与传统的控制器相比,该方法轨迹跟踪精度显著提高,并在不同行驶工况下表现出较好的鲁棒性。

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。

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。

基于改进型RBF神经网络的直接数字频率合成器设计

提出了一种基于改进型径向基函数(Radial basis function,RBF)神经网络的高性能直接数字频率合成器,相比于传统的直接数字频率合成器避免了相位截断误差并降低了资源消耗。为了进一步提高RBF神经网络的训练效率及稳定性,提出一种改进型的RBF神经网络训练算法。该算法在粗调阶段,利用K-means++算法快速确定初始激活函数中心,使激活函数中心分布更加合理;在细调阶段则采用L-BFGS-B算法,对粗调阶段得到的最佳中心进行精细调整,进一步降低输出误差。通用FPGA平台的实验结果表明,基于改进型RBF神经网络的直接数字频率合成器当输出时钟频率为1.53 MHz时,无杂散动态范围为85.26 dB,相位噪声为-90.50 dBc/Hz@100 kHz,且无需占用额外ROM资源。

基于RBF神经网络与SLAM的全捷联导引头定位研究

针对全捷联导引头探测器和IMU传递函数的需要进行相位匹配的问题,利用在线学习的RBF神经网络进行相位匹配算法设计,利用Z变换进行离散化处理;针对全捷联单模和多模导引头的相位匹配算法进行了设计与分析,并通过Matlab/Simulink联合仿真实验验证了算法的效果。同时,结合SLAM系统进行同时定位矫正,提升导弹的定位精度与全捷联导引头的导引准确度。

改进RBF神经网络在智能机器人轨迹规划中的研究

针对工业生产中对智能机器人轨迹规划的要求越来越高,在工业机器人运动模型的基础上,提出了一种将RBF神经网络和遗传算法相结合的工业机器人轨迹规划方法。通过遗传算法对RBF神经网络的网络结构、连接权值和阈值进行优化,精确跟踪机器人的轨迹。通过仿真将与未改进前的轨迹规划算法进行比较,验证该方法的优越性。结果表明,与改进前的规划算法相比,文中规划方法误差小,适应性强,能够满足工业机器人轨迹规划的预期要求。为工业机器人轨迹规划方法的发展提供了一定的参考。

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。

基于数据同化方法修正RBF神经网络的高维气动力建模预测

通过数据同化方法修正径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络,以提高高维气动力的建模精度。通过在传统RBF神经网络的核函数中引修正量γ,使用EnKF滤波数据同化算法修正该矫正因子,并将其应用于CRA309旋翼翼型的高维气动力建模预测中。结果发现数据同化方法采用非侵入的方式,在不破坏神经网络整体架构的情况下仅对核函数的矫正因子进行修正,大幅减少优化参数与变量,显著提升了RBF神经网络的建模精度和效率。将修正后的RBF神经网络模型应用于高维气动力建模中,用仿真数据替代对气动力参数进行预测。设计结果验证了预测模型的可行性,在风洞试验数据较少的情况下对提高试验数据的利用效率具有一定的工程实用价值。

基于ASSA-RBF联合算法的三元锂离子电池SOC估计

准确估计三元锂电池的荷电状态(SOC)是保障电动汽车安全稳定运行的基础。针对传统BP神经网络估计精度不高,而RBF神经网络也容易陷入局部最优的问题,提出一种基于自适应麻雀搜索算法与RBF神经网络联合的三元锂电池SOC估计方法。首先,对标准麻雀搜索算法进行改进,采用精英混沌反向机制初始化麻雀种群,采用柯西-高斯变异策略优化麻雀种群中跟随者位置更新公式;然后,使用改进后的麻雀搜索算法对RBF神经网络的初始权值和宽度参数进行寻优,以提升算法对SOC的估计精度;最后,基于三元锂电池的充放电实验数据进行模型验证。结果表明,动态应力测试工况下,所提联合算法模型SOC估计均方根误差为0.694%,平均百分比误差为3.15%,能很好的应用于三元锂电池SOC估计。

基于RBF神经网络的闭链下肢康复机器人自适应补偿控制

在下肢康复机器人的康复训练过程中,模型参数、环境干扰等不确定性因素会影响机器人轨迹跟踪的精度。针对这一问题,提出了一种基于径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络的自适应补偿控制,该控制方法能够提高机械系统轨迹跟踪的精确性。首先,设计一款具有4种工作模式、运动稳定的闭链卧式下肢康复机器人结构;然后,利用拉格朗日方法求解动力学名义模型,将康复装置的模型参数以及外界干扰等不确定性因素分离出来,并设计基于RBF神经网络的自适应补偿算法对其进行逼近控制;最后,通过Matlab/Simulink环境对其进行仿真验证,证明了该控制策略的有效性。结果显示,在人体步态曲线轨迹跟踪中,提出的基于RBF神经网络的自适应补偿算法相比传统的模糊比例-积分-微分(Proportional Integral Derivative,PID)控制的方法响应速度快、跟踪效果好,且髋关节和膝关节轨迹跟踪的角度误差峰值分别为0.08°和0.13°,远小于患者下肢在康复运动中的转动角度。设计了单腿样机试验,试验结果表明,采用的RBF补偿自适应控制器能够实现高精度的跟踪结果,也能够满足患者在康复训练中安全性的要求。

四旋翼飞行器的RBF神经网络鲁棒自适应控制

针对具有模型不确定性和有界外部扰动的四旋翼飞行器,提出了一种基于径向基函数神经网络的鲁棒自适应全局控制方法(RRAC)。所提方法结合了神经网络控制对未知非线性的强拟合能力和鲁棒控制的全局稳定性,解决了神经网络控制仅能实现半全局一致最终有界的问题,实现了控制精度和鲁棒性的双重提升。所设计的控制器由在近似域内工作的神经网络控制器和在近似域外工作的鲁棒控制器组成。引入一种新型切换函数来实现两者之间的平滑切换,以保证闭环系统的所有信号是全局一致最终有界的。利用Lyapunov函数和Barbalat引理严格证明了非线性四旋翼飞行器系统的稳定性。仿真表明,所设计的控制器在模型不确定性和有界外部扰动下对参考轨迹依旧保持良好的跟踪性能,且跟踪误差趋近于零。

基于LDA-RBF及综合赋权法的顶板突水危险性评价

为了解决龙凤煤矿9号煤层开采过程中顶板突水危险性问题,采用线性判别分析法(LDA)构建1种LDA-RBF神经网络导水裂隙带发育高度预测模型,并基于改进CRITIC评价法结合层次分析法(AHP)建立了CRITIC-AHP综合赋权法,分别评价矿区顶板采裂危险性及含水层富水性等级;通过ArcGis地理信息处理技术,将采裂危险性分区与富水性分区叠加,得到9号煤层顶板突水危险性综合分区图。结果表明:LDA-RBF神经网络预测模型结构简单且拟合精度更高,9号煤层导水裂隙带发育预测高度为50.4 m,已超过区域内大部分含水层底界标高,表明大部分区域存在较高的采裂危险性;而改进后的综合赋权法避免了评价结果主客观性过强的问题,其富水性分区结果与钻孔实际涌水量相符;突水危险区主要在矿区中北部呈条状分布,这是该区域含水层富水性较强和采裂危险性较高共同作用的结果,因此,在实际开采中应对以上区域予以重视。

输入饱和约束下自适应RBF神经网络非线性反馈船舶航向控制

针对输入饱和约束下外界扰动和模型不确定情况下的船舶航向跟踪控制问题,提出一种自适应径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络非线性反馈航向跟踪控制方法。利用自适应RBF神经网络对外界扰动和模型不确定项进行估计,并利用最小学习参数法减少计算量;将一个具有误差增益反相关特征的非线性函数嵌入控制律中,设计一种非线性反馈控制方法;利用李雅普诺夫理论证明所有信号在考虑外界扰动和模型不确定的船舶航向跟踪控制系统中都是一致有界的。通过仿真和比较,验证了所设计控制方法的有效性。所做研究可为输入饱和约束下船舶航向跟踪控制提供参考,具有工程实际意义。

基于RBF神经网络的进气压力控制方法研究

针对高空台进气压力控制系统的强非线性特性和被控对象难以精确建模的问题,传统的PID控制在被试发动机进行加减速等过渡态时难以满足进气压力控制性能要求,提出了基于数据驱动的高空台压力控制方法,设计了基于RBF(Radial Basis Function,径向基函数)神经网络的最优控制架构,通过分析进气压力控制系统的输入和输出,给出了进气压力控制系统的RBF神经网络控制方法;利用高空台的大量试验数据对所设计的控制方法进行了训练和测试。测试结果表明,所设计的智能控制方法有良好的控制性能,能够满足进气压力的过渡态自适应控制。