检索结果-内蒙古大学图书馆

激光与光电子学进展 2012年第8期49卷 161-166页

作者：郭飞刘净净罗宵刘刚北京服装学院信息工程学院北京100029 北京服装学院图书馆北京100029 河南工业大学信息科学与工程学院河南郑州450001

为了实现羊绒、羊毛纤维的快速、无损检测,建立了羊绒、羊毛近红外光谱数据库,包括228组各地羊绒、羊毛数据,并应用于羊绒、羊毛的定性检测上。首先介绍了羊绒、羊毛近红外光谱检测的数据库建立过程;然后,在对羊绒、羊毛原始近红外光谱... 详细信息

为了实现羊绒、羊毛纤维的快速、无损检测,建立了羊绒、羊毛近红外光谱数据库,包括228组各地羊绒、羊毛数据,并应用于羊绒、羊毛的定性检测上。首先介绍了羊绒、羊毛近红外光谱检测的数据库建立过程;然后,在对羊绒、羊毛原始近红外光谱进行预处理的基础上,对数据进行主成分分析,选出12种主成分,并结合改进的rbf模糊神经网络,建立羊绒、羊毛检测模型。通过与主成分分析-马氏距离建模方法的对比分析实验表明,建立近红外光谱数据库,并结合主成分分析和改进的rbf模糊神经网络的方法是一种有效的无损检测羊绒、羊毛的方法,可快速建立高精度的羊绒、羊毛纤维检测模型。

关键词：光谱学近红外光谱学 rbf模糊神经网络羊绒羊毛主成分分析

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rbf模糊神经网络航向模糊控制器的遗传优化方法

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舰船科学技术 2017年第1X期39卷 22-24页

作者：张坤重庆工程职业技术学院重庆402260

精准的控制船舶航向可以有效的保证船舶航行安全,本文利用遗传算法对rbf模糊神经网络航向模糊控制器进行了优化,在优化的过程中进行了模糊编码、优良模式自学习算子、最优串重组,最后通过仿真实验来说明,通过遗传算法优化后能够在改变... 详细信息

精准的控制船舶航向可以有效的保证船舶航行安全,本文利用遗传算法对rbf模糊神经网络航向模糊控制器进行了优化,在优化的过程中进行了模糊编码、优良模式自学习算子、最优串重组,最后通过仿真实验来说明,通过遗传算法优化后能够在改变参数的情况下使得船舶可以在预定的范围内可控的、稳定地行驶。

关键词：遗传优化 rbf模糊神经网络船舶航向控制

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rbf模糊神经网络在刚性机械臂控制中的应用

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测试技术学报 2007年第6期21卷 481-487页

作者：韩晓霞谢克明太原理工大学信息工程学院山西太原030024

为了提高刚性机械臂轨迹跟踪控制的精度,本文在分析rbf神经网络与模糊逻辑系统的函数等价性基础上,提出了一种基于T-S型模糊推理方法的rbf模糊神经网络,设计出基于rbf模糊神经网络的工业机器人控制器.研究发现,与普通的模糊神经网络相比... 详细信息

为了提高刚性机械臂轨迹跟踪控制的精度,本文在分析rbf神经网络与模糊逻辑系统的函数等价性基础上,提出了一种基于T-S型模糊推理方法的rbf模糊神经网络,设计出基于rbf模糊神经网络的工业机器人控制器.研究发现,与普通的模糊神经网络相比,该网络结构简单,层数少,训练速度快,能自动寻优,通过在线调整网络隶属函数的中心值和宽度,优化了模糊规则,实现了对非线性系统的高精度轨迹跟踪控制,而且表现出有效性和鲁棒性.

关键词： rbf模糊神经网络模糊神经网络智能控制轨迹控制机械臂

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基于rbf模糊神经网络的垂直轴风力机设计

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计算机测量与控制 2014年第7期22卷 2237-2239,2243页

作者：张谦王双红陈海峰中原工学院电子信息学院郑州450007

半转结构垂直轴风力机具有优良的空气动力特性,为了进一步提高风电系统输出电能的质量,在rbf神经网络与模糊逻辑系统的函数等价条件下,探索了基于T-S模糊模型的rbf模糊神经网络控制算法,并依此设计出两叶结构半转式垂直轴风力机控制器;... 详细信息

半转结构垂直轴风力机具有优良的空气动力特性,为了进一步提高风电系统输出电能的质量,在rbf神经网络与模糊逻辑系统的函数等价条件下,探索了基于T-S模糊模型的rbf模糊神经网络控制算法,并依此设计出两叶结构半转式垂直轴风力机控制器;通过与常规PID控制算法的仿真比较,表明基于T-S模型的rbf模糊神经网络控制算法在两叶结构半转式垂直轴风力机的恒转速控制方面具有一定的优越性。

关键词：垂直轴风力机 T—S模糊模型 rbf模糊神经网络

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基于rbf模糊神经网络的信息安全风险评估

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计算机工程与设计 2011年第6期32卷 2113-2115,2128页

作者：阮慧党德鹏北京师范大学信息科学与技术学院北京100875

针对传统信息安全风险评估方法的单一性和主观性,提出了新的基于rbf模糊神经网络的信息安全风险评估方法。用模糊集合来模糊化影响评估的因素,构造网络的输入输出,用模糊规则来模拟因素之间的关系,采用增量型模糊神经网络训练方法和批... 详细信息

针对传统信息安全风险评估方法的单一性和主观性,提出了新的基于rbf模糊神经网络的信息安全风险评估方法。用模糊集合来模糊化影响评估的因素,构造网络的输入输出,用模糊规则来模拟因素之间的关系,采用增量型模糊神经网络训练方法和批处理型模糊神经网络训练方法相结合的方法来训练网络,并对从模糊规则导出的风险等级去模糊化,得到信息系统的风险指数。搭建了该rbf模糊神经网络结构,并对网络进行了学习和训练,同时与BP神经网络做了对比实验,结果表明,该方法能对信息系统的安全性做出准确的评估。

关键词： rbf模糊神经网络信息安全风险评估训练方法 BP神经网络

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基于性能曲线和rbf模糊神经网络的风机变桨系统状态监测

基于性能曲线和RBF模糊神经网络的风机变桨系统状态监测

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作者：孙天一河北工业大学

学位级别：硕士

风机关键部件的高频率故障是阻碍风电行业发展的原因之一,提高风机可靠性和降低运维成本是最有效的解决办法。变桨系统作为风力发电机的重要部件,故障发生频率高,且故障发生后造成的停机时间长,在风机的运维成本中占很大比重。因此本文... 详细信息

风机关键部件的高频率故障是阻碍风电行业发展的原因之一,提高风机可靠性和降低运维成本是最有效的解决办法。变桨系统作为风力发电机的重要部件,故障发生频率高,且故障发生后造成的停机时间长,在风机的运维成本中占很大比重。因此本文选择对变桨系统状态监测的方法进行研究,提前发现变桨系统的异常状况,及时采取维护措施,防止变桨系统出现更严重的损坏。本文针对变桨系统的状态监测作如下研究:首先,按照风速将风机的运行状态分为七类,对每个运行状态下的风速、功率、叶轮转速和桨距角的范围进行了详细的划分,绘制理想状态下变桨系统的二维曲线来说明各个状态下运行参数的变化趋势。通过SCADA数据绘制变桨系统六条性能曲线的散点图,并分析了这六条曲线的特点,提出用两种不同的方法来对变桨系统进行状态监测。其次,提出基于性能曲线的变桨系统状态监测模型。实际数据点偏离理论功率-叶轮转速(P-N)和桨距角-叶轮转速(PA-N)曲线时,表明变桨系统存在故障。为了得到风机实际运行下的标准P-N和PA-N曲线,本文采用3?准则清除异常点,然后采用局部加权线性回归方法和常值函数拟合标准P-N和PA-N曲线。在不同的风速范围根据风机的技术参数设定了实际数据点到这两条标准曲线距离的阈值。再次,基于rbf模糊神经网络建立变桨系统状态监测模型。通过分析功率-风速(P-V)、叶轮转速-风速(N-V)、发电机转矩-风速(T-V)和桨距角-风速(PA-V)散点图中的异常点分布情况,获取对应的模糊规则。利用获得的模糊规则建立了四个rbf模糊神经网络状态监测模型,将带有故障标签的SCADA历史数据作为训练数据对四个模型分别进行训练,并将四个模型聚集起来组成变桨系统的多重监测模型。最后,通过使用河北某风电场风机的故障数据,对所提出的两种变桨系统状态监测模型分别进行验证,结果表明所提出的模型能很好地检测到变桨系统的异常状况,并且早于SCADA系统的报警。

关键词：风力发电机变桨系统状态监测性能曲线 rbf模糊神经网络

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基于遗传算法的rbf模糊神经网络预测控制

基于遗传算法的RBF模糊神经网络预测控制

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作者：吴星刚沈阳化工学院

学位级别：硕士

遗传算法、模糊神经网络与模型预测控制都是七十年代后发展起来的理论,该篇论文根据模型预测控制理论的研究现状,以及实际工业过程控制应用中所面临的对模型预测控制所提出的新要求,主要针对当前模型预测控制理论所面临的若干亟待解决... 详细信息

遗传算法、模糊神经网络与模型预测控制都是七十年代后发展起来的理论,该篇论文根据模型预测控制理论的研究现状,以及实际工业过程控制应用中所面临的对模型预测控制所提出的新要求,主要针对当前模型预测控制理论所面临的若干亟待解决的问题进行了深入的研究和探讨,将遗传算法、rbf模糊神经网络与预测控制相结合,提出了一种基于遗传算法的rbf模糊神经网络预测控制器,并以CSTR为对象进行了仿真.该文的主要研究工作概括如下:将模糊预测控制和神经网络预测控制相融合,构成rbf模糊神经网络预测控制系统.它弥补了单纯预测控制算法在性能上精度不高、仅适用于线性系统、缺乏自学习与自组织功能和鲁棒性不强的缺陷,达到了日益提高控制性能的目的,提高了控制系统的实时性,改善了系统的静态精度和动态跟踪性,对于参数时变系统或外界扰动具有良好的鲁棒性.利用遗传算法的全局搜索功能,将遗传算法引入模糊神经网络预测控制,对遗传算法在充当预测控制优化器方面进行了研究.构成了智能预测控制模式,由此进一步增强了预测控制处理复杂对象、复杂任务和复杂环境的能力.最后,作者在总结全文工作的基础上,指出了若干有待进一步深入研究的问题.

关键词：模型预测控制 rbf模糊神经网络遗传算法非线性多变量系统

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基于rbf模糊神经网络的船用锅炉汽包水位控制研究

基于RBF模糊神经网络的船用锅炉汽包水位控制研究

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作者：刘晓丹大连海事大学

学位级别：硕士

本文对于船用锅炉的汽包水位控制系统进行了研究,针对船用锅炉这种具有非线性、参数不稳定、难以建立精确的数学模型的控制对象,结合模糊控制理论和神经网络理论,提出用一种基于rbf模糊神经网络构造控制器实现对锅炉的过程控制。通过仿... 详细信息

本文对于船用锅炉的汽包水位控制系统进行了研究,针对船用锅炉这种具有非线性、参数不稳定、难以建立精确的数学模型的控制对象,结合模糊控制理论和神经网络理论,提出用一种基于rbf模糊神经网络构造控制器实现对锅炉的过程控制。通过仿真,表明本文提出的算法是有效的,其控制效果优于传统PID控制器、模糊PID控制器及神经网络控制器,说明了这种控制系统的可行性与优越性。本文的主要研究内容如下: 1.根据船舶锅炉的工作原理,通过机理建模的方法,并进行一定的假设和简化,得到锅炉汽包水位的模型。 2.模糊控制和神经网络理论的研究。在介绍模糊控制和神经网络理论的基础上,针对两者的不足,提出了模糊神经网络控制,该控制器综合了模糊控制系统和神经网络系统的优点,由rbf模糊神经网络构成。 3.在相同锅炉水位模型的基础上,设计了相应的模糊PID控制器、rbf神经网络控制器和rbf模糊神经网络控制器。 4.通过对传统PID控制器、模糊PID控制器、KBF神经网络控制器和rbf模糊神经网络控制器的仿真,分析得出,rbf模糊神经网络控制系统具有良好的控制效果。证实了该控制系统具有适应性好、抗干扰能力强等优点,说明了这种控制系统的可行性与优越性。

关键词：锅炉水位模糊控制神经网络 rbf模糊神经网络

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基于改进rbf模糊神经网络的PID参数自整定

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电子设计工程 2020年第12期28卷 172-177,182页

作者：牛坤张志安王鹏飞朱新年南京理工大学机械工程学院江苏南京210000

针对常规PID控制器和模糊PID控制器存在控制精度差、不能自适应、模糊规则难以确定等问题,本文提出一种基于rbf模糊神经网络的PID自整定控制算法,rbf模糊神经网络参数先采用遗传算法粗调,达到预定精度后,继续使用BP算法提高精度。通过在... 详细信息

针对常规PID控制器和模糊PID控制器存在控制精度差、不能自适应、模糊规则难以确定等问题,本文提出一种基于rbf模糊神经网络的PID自整定控制算法,rbf模糊神经网络参数先采用遗传算法粗调,达到预定精度后,继续使用BP算法提高精度。通过在MATLAB中进行神经网络训练和PID仿真实验,表明了改进rbf模糊神经网络PID控制器具有收敛速度快、能够自适应、控制精度高等优点,具有一定的可行性。

关键词： rbf模糊神经网络遗传算法 BP算法 PID自整定

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基于rbf模糊神经网络模型的深厚冲积层立井冻结压力分析与预测

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采矿与安全工程学报 2016年第1期33卷 70-76,82页

作者：姚亚锋程桦荣传新黎明镜蔡海兵宋健安徽理工大学土木建筑学院安徽淮南232001 南通职业大学建筑工程学院江苏南通226001 安徽大学资源与环境工程学院安徽合肥230022

针对丁集矿井壁冻结压力进行不同监测水平的现场实测,发现冻结压力随时间和环境而变化,受层位深度、岩土含水率、冻结壁平均厚度和平均温度等因素的影响,具有明显的不确定性,以变异系数表征其不确定程度。在此基础上优化传统的rbf神经网... 详细信息

针对丁集矿井壁冻结压力进行不同监测水平的现场实测,发现冻结压力随时间和环境而变化,受层位深度、岩土含水率、冻结壁平均厚度和平均温度等因素的影响,具有明显的不确定性,以变异系数表征其不确定程度。在此基础上优化传统的rbf神经网络,把变异系数引入模糊中心值和权值学习策略中,建立深厚冲积层井壁冻结压力预测模型。该模型以层位深度、含水率、冻结壁平均厚度和平均温度为输入信息量,区分黏土层与钙质黏土层,采用两淮地区7只井筒33个监测水平的样本数据进行训练学习,最后通过口孜东矿井壁冻结压力预测分析进行模型验证。结果表明:现场实测值与预测值拟合度好,模型算法高效,精度合理,为两淮地区深厚冲积层立井冻结压力的分析与预测提供可靠依据。

关键词：冻结压力变异系数 rbf模糊神经网络学习策略优化工程预测

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