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基于RBF神经网络的自动包装机温度控制算法研究 总被引:2,自引:2,他引:0
目的针对传统热封工艺中温度调节PID算法参数过度依赖人工经验的缺点,提出一种RBF神经网络与PID算法相结合的具有参数自适应的热封温度控制算法。方法使用控制系统的输出误差作为代价函数,采用最小均方误差(LMS)调整权值与偏置参数,并通过中心自组织算法实现径向基函数中心和中心宽度的动态调节,在Matlab软件中的Simulink子系统中建立仿真模型进行算法验证,并与传统PID控制算法进行比较。结果仿真结果表明,径向基神经网络与传统PID算法的结合使得系统输出响应在动态性能和静态性能方面均优于传统PID,在系统上升时间、调节时间等方面均优于增量式数字PID。结论将RBF神经网络PID算法应用于自动包装机,避免了传统热封工艺中PID控制算法参数不能适应于复杂变换控制环境的问题,神经网络PID算法的自适应性强,实现了热封温度变化下PID参数的自动调整,在一定程度上提升了生产效率和包装设备的智能化水平。 相似文献
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针对冷轧液压自动位置控制系统多变量、强耦合、高阶次和时变性等特点,提出一种引入记忆因子的径向基函数神经网络在线自适应调节PID参数的系统。为提高网络精度,利用改进的混洗蛙跳算法离线全优化记忆径向基神经网络,在获得网络结构的同时得到初始参数,避免网络模型训练的繁琐,并利用测试函数证明优化后的网络具有良好的逼近能力。然后利用优化后记忆径向基神经网络的自校正功能在线细调PID参数,仿真结果表明,该控制系统跟踪快、超调小、适应性强,控制品质优于传统PID和普通径向基神经网络PID控制方法。 相似文献
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研究了机器人操作环境的动力学模型,提出了一种基于径向基函数(RBF)神经网络的机器人系统中环境非线性动力学模型新的建立方法,阐述了其建模机理和算法.结果表明,采用RBF神经网络对机器人系统中的操作环境建模比用BP神经网络有更高的精度,其网络训练速度也大大快于BP神经网络. 相似文献
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质量功能展开中关联关系确定的RBF方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对质量功能展开中存在顾客需求和工程特性之间的关联关系不确定和模糊等特质,提出了质量功能展开中关联关系的径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络方法。采用三层RBF神经网络,由质量屋中顾客需求组成RBF神经网络的输入层神经元,中间层选用高斯核函数,工程特性组成RBF神经网络输出层神经元,由顾客需求和工程特性关联关系评价样本集组成网络的训练样本集,通过网络训练的方式来获得最优的顾客需求与工程特性的关联关系。最后,结合天然光采光产品开发,进行了实例分析,说明该方法具有计算速度快,拟合精度高的特点。 相似文献
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证券市场是一个高风险高收益的投资市场,获取比较高的收益同时降低风险是投资者追求的目标,径向基函数(Radia1 Basis Function, RBF)神经网络以其简单的结构,优良的全局逼近性能而引起了学者们的广泛关注.由于RBF神经网络的种种优越性,使得它在函数逼近和非线性时间序列预测等方面得到广泛应用.将RBF神经网络应用在股市趋势预测中,以上证指数作为对象进行建模与预测,结果表明,此种网络具有较好的学习和泛化能力,在股市趋势预测中取得了较好的效果. 相似文献
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为了提高多旋翼无人飞行器机载光电平台的扰动补偿能力,实现机载光电平台的稳定跟踪控制,提出一种基于改进扰动观测器和径向基函数(RBF)神经网络逼近的复合补偿控制方法。首先,对现有扰动观测器结构进行改进,构建基于速度信号的改进型扰动观测器,并分析了干扰补偿能力和稳健性;然后,利用RBF神经网络的函数逼近性质解决非线性未知扰动的补偿问题;最后,基于Lyapunov稳定性原理设计出复合补偿控制结构。实验结果表明,机载光电平台的扰动得到有效补偿。该补偿控制方法具有较高的稳定精度和跟踪控制性能,满足多旋翼无人飞行器机载光电平台的稳定控制要求。 相似文献
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基于RBF网络和NIRS的绿茶水分含量分析模型 总被引:4,自引:4,他引:4
基于径向基函数(RBF)和反向传播(BP)神经网络分别建立了绿茶水分含量的近红外光谱分析模型.结果表明:RBF网络预测模型的相关系数r(p)=0.933,预测标准误RMSEP=0.528%;BP网络预测模型的相关系数r(p)=0.914,预测标准误RMSEP=0.598%.RBF网络模型优于BP网络模型. 相似文献
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针对电力负荷大数据化越发突出,引入最小绝对值收敛及选择(Lasso)算法解决电力负荷大数据难题,对电力负荷及相关天气因素大数据进行高维数据特征提取,获得有用数据集。为避免输入空间严重自相关及网络维数较高,造成径向基函数(RBF)神经网络预测精度严重下降的不良影响,提出基于主元分析(PCA)改进的RBF神经网络电力负荷预测模型,消除多气象因素相关性,剔除冗余,提取天气因素特征量,将新天气特征量与历史负荷数据共同作为RBF网络的建模对象,既全面表征天气因素对电力负荷的影响,又简化预测模型,加快预测速率。 经美国南部某地区实际电力负荷数据的预测分析,充分证明该方法的有效性及可靠性。 相似文献
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简要介绍径向基函数(RBF)神经网路的原理和结构。通过MATLAB语言仿真,进一步研究在设计RBF网络时,散布常数的选择对网络的影响。实验结果表明,在设计RBF网络时,必须选取适当的散布常数,否则会对结果造成较大误差。 相似文献
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基于模糊神经网络的间接测量建模方法研究 总被引:4,自引:1,他引:3
在神经网络理论和模糊逻辑方法的基础上,将二者结合起来,讨论了一种基于模糊C均值聚类和径向基函数(RBF)的模糊神经网络,并将其应用于间接测量过程的非参量建模中。该方法尤其适用于非线性模型的构造,能够有效地提高测量的准确度和可靠性。 相似文献
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关于颜色空间转换的RBF网络动态子空间自动划分辨识方法研究 总被引:1,自引:1,他引:0
以RGB与CIEL*a*b*颜色空间转换为例,采用径向基函数(RBF)神经网络,研究了颜色值在不同颜色空间之间的转换。利用基本采样数据集建立了颜色空间转换RBF网络模型,并通过增加样本数据,采用动态规划颜色子空间的方法,提高了模型转换精度。研究结果显示,该方法的转换速度和精度都优于基于动态子空间自动划分的BP神经网络颜色空间转换方法。 相似文献
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燕子掌微弱电信号的计量研究 总被引:3,自引:2,他引:1
利用自制的屏蔽室和屏蔽箱以及自制的铂金传感器接触式微弱电信号测试仪,初次获得了燕子掌(Crassula portulacea)自适应微弱电信号特性.采用小波软阈值消噪法对测试电信号进行消噪,并进行了时间序列的高斯径向基函数(RBF)神经网络预测.结果表明,采用RBF人工神经网络对植物微弱电信号进行短期预测是可行的.实现预测是在温室和/或塑料大棚生产中建立植物自适应智能化自动控制系统的关键环节. 相似文献
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针对液黏调速离合器存在非线性和控制精度较低,难以满足工业领域较高的传动特性需求等问题,提出了基于RBF (radial basis function, 径向基函数)神经网络的液黏调速离合器活塞位移滑模控制策略。对液黏调速离合器局部结构进行改进,增设位移传感器和导电滑环以采集位移信号;建立了电液比例溢流阀和液黏调速离合器的数学模型,设计并分析了基于RBF神经网络的液黏调速离合器活塞位移滑模控制器;搭建了液黏调速离合器AMESim-MATLAB联合仿真模型。仿真结果表明:基于RBF神经网络的液黏调速离合器活塞位移滑模控制可以有效地适应液黏调速离合器的非线性,并解决滑模控制的抖振问题,能够提高控制精度,使液黏调速离合器控制器具有很好的鲁棒性,可以满足较高的工业需求。 相似文献
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基于径向基函数神经网络的编织复合材料结构脱层损伤监测研究 总被引:2,自引:0,他引:2
鉴于传统的BP网络的速度慢和局部极小值问题,以及针对基于实验数据训练神经网络存在样本不足的缺陷,文中提出了利用径向基函数(Radial Base Function,简记为RBF)神经网络通过有限元方法对含有脱层损伤的复合材料试件进行数值模拟,把前五阶弯曲模态频率进行修正,以修正后的前五阶弯曲模态频率再经过归一化处理构建训练样本的新思路,将实验模态分析结果经归一化处理后送入训练好的RBF神经网络进行预测,从而实现对编制复合材料梁的脱层损伤定位和损伤程度评估。最后给出了编织复合材料结构损伤大小伤识别及定位的算例,仿真结果表明RBF神经网络速度快,稳定性好,精度高,在复合材料结构损伤监测中具有光明的应用前景和重要的工程应用价值。 相似文献
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本文介绍在压力测量时,为提高测量精度,利用径向基函数神经网络(RBF)和智能温度传感器DS1822进行温度补偿,改善其测量精度的新方法。RBF网络具有良好的非线性映射能力,自学习和泛化能力,采集样本数据训练构成具有双端输入、单端输出网络模型,采用改进的算法实现测量精度。 相似文献
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目的 为提高盐业包装线封口温度控制精度,融合果蝇优化算法和径向基神经网络设计一种温度控制系统。方法 介绍控制系统结构,利用RBF神经网络的自学习、自适应能力实现PID控制器参数的在线调节,可确保封口温度的自适应控制。通过果蝇优化算法实现神经网络初始值优化,提高神经网络的全局搜索能力。最后,进行仿真和实验分析。结果 结果表明,温度偏差可以控制在1%以下,该控制算法具有较好的稳定性,达到稳定状态耗时较少,系统超调量明显变小,在一定程度上提升了封口温度控制的精确性和稳定性。结论 所述控制系统控制性能比较理想,可满足食用盐包装封口温度控制需求。 相似文献