基于改进RBF的采煤机关键零部件寿命预测方法

1

作者 杨宏 《煤矿机械》 2025年第3期182-184,共3页

提出了一种基于改进径向基函数(RBF)网络的采煤机关键零部件寿命预测方法。该方法结合了自回归移动平均(ARIMA)模型,优化了RBF网络的性能和收敛速度。通过收集采煤机关键零部件的实际运行数据,构建并训练了一个改进的RBF网络模型。仿真... 提出了一种基于改进径向基函数(RBF)网络的采煤机关键零部件寿命预测方法。该方法结合了自回归移动平均(ARIMA)模型,优化了RBF网络的性能和收敛速度。通过收集采煤机关键零部件的实际运行数据,构建并训练了一个改进的RBF网络模型。仿真测试结果表明,该模型能够准确地预测关键零部件的寿命,预测值与实际值相差不大,显示出较高的可靠性和实用性。该研究为采煤机的预防性维护和健康管理提供了新的技术手段,有助于提高设备的安全性和延长使用寿命。 展开更多

关键词 采煤机 关键零部件 寿命预测 改进rbf

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于改进RBF神经网络的火电机组实时调峰运行优化研究

2

作者 沈晓兵 《自动化应用》 2025年第2期119-121,共3页

由于负荷的频繁波动,火电机组的运行效率容易降低。因此,提出基于改进RBF神经网络的火电机组实时调峰运行优化研究。设定综合性的优化目标函数,要求机组运行效率保持在85%以上,同时最大化清洁能源利用率,优化网络结构和激活函数,利用改... 由于负荷的频繁波动,火电机组的运行效率容易降低。因此,提出基于改进RBF神经网络的火电机组实时调峰运行优化研究。设定综合性的优化目标函数,要求机组运行效率保持在85%以上,同时最大化清洁能源利用率,优化网络结构和激活函数,利用改进的RBF神经网络构建火电机组预测模型,采用粒子群优化算法训练预测模型,完成火电机组实时调峰的运行优化。结果表明,研究方法能够有效应对负荷波动,确保火电机组在不同负荷条件下的运行效率达到优化目标。 展开更多

关键词 改进rbf神经网络 火电机组 预测模型 实时调峰运行

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于改进RBF神经网络的网络安全态势感知方法

3

作者 刘彧 《现代计算机》 2024年第24期114-118,共5页

传统安全态势感知方法未考虑攻击概率,导致感知结果片面。为此,提出改进RBF神经网络的网络安全态势感知方法。利用网络爬虫采集网络数据,进行多源数据融合处理。融合后的数据经归一化处理,作为改进RBF神经网络的输入,计算攻击概率。分... 传统安全态势感知方法未考虑攻击概率,导致感知结果片面。为此,提出改进RBF神经网络的网络安全态势感知方法。利用网络爬虫采集网络数据,进行多源数据融合处理。融合后的数据经归一化处理,作为改进RBF神经网络的输入,计算攻击概率。分析网络流量数据,提取特征并降维,筛选出最具影响力的特征集。结合机器学习模型进行节点聚类分析,构建安全态势评分函数,计算网络安全态势值。对比实验显示,该方法能精准感知网络安全态势。 展开更多

关键词 改进rbf神经网络 攻击概率 多源融合 感知方法 态势 网络安全

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于改进RBF/模糊PID的锻压机双缸闭环同步信号控制

4

作者 程友杰 《机械管理开发》 2024年第1期23-25,共3页

为了提高连杆驱动锻压机双缸同步控制精度,设计了一种推进过程改进RBF/模糊PID控制方案,采用闭环同步控制。构建了改进RBF/模糊PID控制器,并通过Simulink完成仿真测试,验证了推进过程的同步控制性能。研究结果表明:无论是高速还是低速,... 为了提高连杆驱动锻压机双缸同步控制精度,设计了一种推进过程改进RBF/模糊PID控制方案,采用闭环同步控制。构建了改进RBF/模糊PID控制器,并通过Simulink完成仿真测试,验证了推进过程的同步控制性能。研究结果表明:无论是高速还是低速,改进RBF/模糊PID相对模糊PID控制方式表现出来更低的双缸同步误差,可以获得更高的系统控制精度。 展开更多

关键词 双缸同步 改进rbf/模糊PID控制 仿真分析 精度 误差调节

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于改进RBF神经网络的机械臂运动轨迹跟踪控制方法

5

作者 赵岳峰 高英博 《信息记录材料》 2024年第2期103-105,共3页

机械臂运动轨迹跟踪控制在工业自动化领域具有重要应用价值。为了提高机械臂运动轨迹跟踪的精度和稳定性,提出了一种基于改进径向基函数(radial basis function, RBF)神经网络的控制方法。在改进的RBF神经网络中,引入了自适应学习率和... 机械臂运动轨迹跟踪控制在工业自动化领域具有重要应用价值。为了提高机械臂运动轨迹跟踪的精度和稳定性,提出了一种基于改进径向基函数(radial basis function, RBF)神经网络的控制方法。在改进的RBF神经网络中,引入了自适应学习率和动态节点数量调整机制,以增强网络的适应能力和泛化能力。此外,针对机械臂运动控制中的非线性特性,提出了基于误差反向传播算法的网络训练方法,以优化网络权重。最后结合实际应用案例对相关方法进行解析。 展开更多

关键词 机械臂 运动轨迹跟踪 改进rbf神经网络 自适应学习率 节点数量调整

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于改进RBF神经网络PID控制的液压起重机节能仿真 被引量：8

6

作者 李锐 崔宇 《中国工程机械学报》 北大核心 2020年第3期269-273,共5页

液压起重机在驱动小负载时,导致液压泵输出功率较大,造成能源浪费。对此,提出了改进径向基函数(RBF)神经网络PID控制方法,并对液压泵输出功率进行仿真。创建液压起重机平面简图,设计了负载敏感平衡阀,推导液压起重机驱动动力学方程式。... 液压起重机在驱动小负载时,导致液压泵输出功率较大,造成能源浪费。对此,提出了改进径向基函数(RBF)神经网络PID控制方法,并对液压泵输出功率进行仿真。创建液压起重机平面简图,设计了负载敏感平衡阀,推导液压起重机驱动动力学方程式。对传统RBF神经网络结构进行改进,设计了动态自适应RBF神经网络PID控制器,采用Matlab软件对液压起重机改进RBF神经网络控制效果进行仿真。结果表明:在空载或轻载工况下,悬臂在上升过程中,采用RBF神经网络PID控制与改进RBF神经网络PID控制方法,液压泵输出功率几乎一样;悬臂在下降过程中,采用改进RBF神经网络PID控制方法,液压泵输出功率较小。在空载或轻载工况下,液压起重机采用改进RBF神经网络PID控制方法,能够降低液压泵能耗损失,节约资源。 展开更多

关键词 液压起重机 改进rbf神经网络 PID控制 节能 仿真

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于MIV-改进RBF神经网络的大坝变形监测模型 被引量：4

7

作者 宁昕扬 刘晓青 《三峡大学学报（自然科学版）》 CAS 2016年第3期1-5,共5页

针对常规径向基函数(RBF)神经网络模型无法选择显著预报因子和易陷入局部最优解的问题,建立一种融合平均影响值(MIV)、改进果蝇算法(FOA)和RBF神经网络的大坝变形监测模型.通过引入MIV对水压、温度、时效三类预报因子进行筛选,并利用改... 针对常规径向基函数(RBF)神经网络模型无法选择显著预报因子和易陷入局部最优解的问题,建立一种融合平均影响值(MIV)、改进果蝇算法(FOA)和RBF神经网络的大坝变形监测模型.通过引入MIV对水压、温度、时效三类预报因子进行筛选,并利用改进FOA算法获得RBF神经网络模型中最佳的spread值,以提高模型的稳定性和预报精度.为验证模型的有效性,以某混凝土重力坝位移监测数据为例,分别建立多元线性回归模型、常规RBF模型、MIV-RBF模型和MIV-改进RBF模型.研究结果表明MIV-改进RBF神经网络大坝变形监测模型预测稳定、精度高,预报效果好. 展开更多

关键词 MIV算法 变量筛选 改进rbf神经网络 大坝变形监测模型

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于改进RBF神经网络的电动机直接转矩控制研究 被引量：1

8

作者 窦新宇 《煤矿机械》 北大核心 2014年第8期75-76,共2页

针对低速运行时电动机存在转矩脉动大的实际问题,在传统电动机直接转矩控制的基础上,采用改进RBF神经网络控制器替代PID控制器,利用GA找出RBF网络的最优参数值,得到最优的网络结构,用该网络结构进行电动机直接转矩控制。实验结果表明,... 针对低速运行时电动机存在转矩脉动大的实际问题,在传统电动机直接转矩控制的基础上,采用改进RBF神经网络控制器替代PID控制器,利用GA找出RBF网络的最优参数值,得到最优的网络结构,用该网络结构进行电动机直接转矩控制。实验结果表明,该方法克服了网络参数选择的随机性,具有更强的适应能力;同时能降低电动机的转矩脉动,改善磁链的波形。 展开更多

关键词 直接转矩控制 转矩脉动 改进rbf神经网络

在线阅读 下载PDF 职称材料

一种改进RBF神经网络在股市建模及预测中的应用 被引量：5

9

作者 徐翔 黄道 李昱瑾 《微型电脑应用》 2004年第5期37-39,共3页

本文对传统 RBF神经网络在网络结构及算法上做出了改进 ,并将其用于股市的建模与预测。通过对上证指数与×股票 (6 0 0 6 0 0 )的仿真实验表明 ,改进的 RBF神经网络具较好的学习能力和泛化能力 ,适合用于复杂的不确定的非线性系统... 本文对传统 RBF神经网络在网络结构及算法上做出了改进 ,并将其用于股市的建模与预测。通过对上证指数与×股票 (6 0 0 6 0 0 )的仿真实验表明 ,改进的 RBF神经网络具较好的学习能力和泛化能力 ,适合用于复杂的不确定的非线性系统的建模与预测。 展开更多

关键词 改进rbf 神经网络 股市 建模 预测

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于改进RBF神经网络模型的气象能见度监测方法研究

10

作者 袁超 《新一代信息技术》 2019年第16期50-54,65,共6页

气象能见度实时监测是确保气象预报贴近现实气象情况的重要组成部分,是高精确度气候预测技术手段中必不可少的环节。目前主要采用的方法为模糊识别和BP神经网络分析,在气象能见度监测方面效果并不理想。为此,提出了改进RBF神经网络模型... 气象能见度实时监测是确保气象预报贴近现实气象情况的重要组成部分,是高精确度气候预测技术手段中必不可少的环节。目前主要采用的方法为模糊识别和BP神经网络分析,在气象能见度监测方面效果并不理想。为此,提出了改进RBF神经网络模型的气象能见度监测方法,综合考虑了SO2,NO2两种气体,以及气温,气压,温度,湿度等因素采集方法,计算各因素的权重和相关系数后,在改进RBF神经网络模型的基础上确立了具体的监测方法,最后检验了两种气象能见度监测方法的准确性,新的能见度监测方法具有更高的准确性,在气象监测方面具有应用前景。 展开更多

关键词 改进rbf神经网络模型 气象能见度监测 气象能见度影响因素

在线阅读 下载PDF 职称材料

改进RBF模型的医院网络异常信息入侵意图预测 被引量：1

11

作者 彭建祥 《吉林大学学报（信息科学版）》 CAS 2023年第2期352-358,共7页

由于在医院网络异常信息入侵意图预测过程中,没有对医院网络数据降维处理,导致预测时间较长、预测准确率较低,为此提出基于改进RBF(Radical Basis Function)模型的医院网络异常信息入侵意图预测算法。通过相关性分析去除医院网络数据冗... 由于在医院网络异常信息入侵意图预测过程中,没有对医院网络数据降维处理,导致预测时间较长、预测准确率较低,为此提出基于改进RBF(Radical Basis Function)模型的医院网络异常信息入侵意图预测算法。通过相关性分析去除医院网络数据冗余并排序,采用RBF多层神经网络对排序后的数据属性进行选择,完成医院网络数据降维处理;根据数据预处理结果,构建贝叶斯攻击图,获取网络潜在入侵攻击路径;在该路径中计算警报关联强度,提取入侵警报证据数据,通过警报证据的监测判断信息入侵概率,获得医院网络的异常信息入侵意图的预测结果。实验结果表明,所提方法的网络异常信息入侵意图预测效率快、准确率高、整体效果好。 展开更多

关键词 信息异常入侵 入侵意图预测 改进rbf模型 贝叶斯攻击图 数据降维

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于结构改进RBF神经网络的NO_(x)预测模型比较

12

作者 于静 金秀章 刘岳 《控制工程》 CSCD 北大核心 2023年第9期1616-1623,共8页

针对燃煤电厂选择性催化还原(selective catalytic reduction,SCR)脱硝系统入口氮氧化物浓度测量准确性的问题,提出基于结构改进的径向基函数神经网络(improvedradial basis functionneural network,IRBFNN)预测模型。采用互信息选取辅... 针对燃煤电厂选择性催化还原(selective catalytic reduction,SCR)脱硝系统入口氮氧化物浓度测量准确性的问题,提出基于结构改进的径向基函数神经网络(improvedradial basis functionneural network,IRBFNN)预测模型。采用互信息选取辅助变量作为模型的输入变量,避免变量过多或过少导致模型精度降低;利用k近邻互信息估计辅助变量的延迟时间,解决时序问题;采用调整时序的辅助变量和主导变量建立结构改进的RBF神经网络(RBFNN)预测模型;采用人工鱼群算法(artificial fish swarm algorithm,AFSA)和粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法加速验证结构改进模型的优越性,并对2种优化算法的优化能力进行分析。仿真结果表明,结构改进的RBF神经网络模型的均方根误差和平均绝对百分比误差明显高于原模型;AFSA优化后的模型精度高于PSO算法,然而其需要调节的参数较多。 展开更多

关键词 改进rbf神经网络 互信息 k近邻互信息 人工鱼群算法 粒子群优化算法

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于改进RBF数据融合算法的煤矿井下安全监控研究 被引量：1

13

作者 刘辉 张晓利 +1 位作者 黄天尘 赵堃 《计算机测量与控制》 2023年第11期173-180,共8页

为了解决煤矿井下施工安全性低的问题,利用改进RBF数据融合算法优化设计煤矿井下安全监控方法;在煤矿井下环境下安装瓦斯、温湿度等传感器设备,将其安装在确定的测点位置上;利用改进RBF数据融合算法采集并处理传感数据,根据数据融合结果... 为了解决煤矿井下施工安全性低的问题,利用改进RBF数据融合算法优化设计煤矿井下安全监控方法;在煤矿井下环境下安装瓦斯、温湿度等传感器设备,将其安装在确定的测点位置上;利用改进RBF数据融合算法采集并处理传感数据,根据数据融合结果,考虑瓦斯浓度、温湿度、矿压等环境参数,得出煤矿井下安全性的监测结果;考虑煤矿井下人员实时位置,确定井下安全监控方向,在安全性监测结果的驱动下,利用设计的安全监控器,实现煤矿井下安全监控工作;通过效果测试实验得出结论:与传统监控方法相比,优化设计方法的瓦斯与温度监控误差分别降低了1.005 mg/m^(3)和5.65℃,同时安全监控范围得到明显扩大。 展开更多

关键词 改进rbf数据融合算法 煤矿井下安全 安全监测 安全控制

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于改进RBF神经网络的泵站机组故障诊断 被引量：3

14

作者 刘勇 任文锋 卢娜 《中国农村水利水电》 北大核心 2013年第5期145-148,共4页

泵站机组故障诊断是指在一定的工作环境下查明泵站机组系统某种功能失调的原因或性质,判断劣化状态的部位或部件,以及预测状态劣化的发展趋势等。利用改进的RBF神经网络,对经过不变矩处理的轴心轨迹特征参数进行了故障模式的自动识别,针... 泵站机组故障诊断是指在一定的工作环境下查明泵站机组系统某种功能失调的原因或性质,判断劣化状态的部位或部件,以及预测状态劣化的发展趋势等。利用改进的RBF神经网络,对经过不变矩处理的轴心轨迹特征参数进行了故障模式的自动识别,针对RBF神经网络隐层节点难以选择的的难题,提出了一种新的聚类算法改进RBF混合聚类算法。该算法,可自动确定最优的聚类区数,同时可使最终的聚类中心合理地分布在数据空间中。仿真结果验证了该方法的可行性。 展开更多

关键词 泵站机组 故障诊断 轴心轨迹 改进的rbf神经网络

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于双树FB结构复小波和改进RBF网络的配电网单相接地故障选线方法

15

作者 崔楠楠 江夏进 《煤矿机电》 2014年第6期52-56,60,共6页

在引用双树FB结构复小波的奇异性检测理论和模极大值理论的基础上,提出了改进传统RBF神经网络的优化方法。即将Chaari复小波变换理论与RBF神经网络技术结合,进而实现了基于两者结合的综合选线方法。利用复小波变换提取发生故障后各支路... 在引用双树FB结构复小波的奇异性检测理论和模极大值理论的基础上,提出了改进传统RBF神经网络的优化方法。即将Chaari复小波变换理论与RBF神经网络技术结合,进而实现了基于两者结合的综合选线方法。利用复小波变换提取发生故障后各支路零序电流的暂态信号特征,将其作为改进RBF神经网络的输入向量,再利用RBF神经网络强大的自适应、自学习能力,对特征量进行训练,确保其快速的收敛性以及选线的准确性。仿真实验结果,表明该方法能准确进行单相故障选线。 展开更多

关键词 双树FB结构复小波 配电网 单相接地故障 改进rbf网络 故障选线

在线阅读 下载PDF 职称材料

应用改进的RBF方法预测粘土料力学指标的研究

16

作者 林志祥 欧斌 +1 位作者 王瑜 高丽 《云南农业大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2011年第2期277-279,283,共4页

坝土料力学指标是土石坝结构稳定分析的重要依据,其传统获取方法为实验方法。本文尝试采用改进RBF神经网络模型,以不同物理指标组合为输入因子,力学指标为输出项。然后,通过改进最近邻聚类算法训练模型进行测试样本模型效果检验。结果表... 坝土料力学指标是土石坝结构稳定分析的重要依据,其传统获取方法为实验方法。本文尝试采用改进RBF神经网络模型,以不同物理指标组合为输入因子,力学指标为输出项。然后,通过改进最近邻聚类算法训练模型进行测试样本模型效果检验。结果表明,改进RBF神经网络模型可以较为快速、准确地预测粘土料力学指标。 展开更多

关键词 稳定分析 物理指标 力学指标 改进rbf神经网络模型

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于改进型RBF神经网络多变量系统的PID控制 被引量：21

17

作者 李绍铭 刘寅虎 《重庆大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第2期53-57,共5页

针对工业控制中多输入多输出非线性时变系统,提出了基于改进型RBF神经网络的智能PID控制方法.采用最近邻聚类算法在线构造RBF神经网络辨识器并在线辨识被控对象,对PID控制器参数进行在线调整,实现了多变量非线性时变系统的解耦控制.仿... 针对工业控制中多输入多输出非线性时变系统,提出了基于改进型RBF神经网络的智能PID控制方法.采用最近邻聚类算法在线构造RBF神经网络辨识器并在线辨识被控对象,对PID控制器参数进行在线调整,实现了多变量非线性时变系统的解耦控制.仿真结果表明,控制器能根据系统运行状态获得对应于某种最优控制规律下的PID参数,解耦后的系统具有较好的动态和静态性能,与常规RBF神经网络PID控制方法相比,该方法具有控制精度高、响应速度快的优点,并且具备较强的自适应性和鲁棒性. 展开更多

关键词 改进型rbf神经网络 非线性时变系 PID控制 最近邻聚类算法 解耦控制

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于改进型RBF神经网络辨识的PID控制 被引量：4

18

作者 李绍铭 刘寅虎 《自动化与仪表》 2006年第5期40-43,57,共5页

针对工业控制领域复杂非线性时变系统,提出了基于改进型RBF神经网络的PID参数在线自整定方法。采用改进型RBF神经网络辨识器在线辨识系统模型,自动调整PID控制器参数,实现系统的智能控制。仿真结果表明,与常规RBF神经网络PID控制方法相... 针对工业控制领域复杂非线性时变系统,提出了基于改进型RBF神经网络的PID参数在线自整定方法。采用改进型RBF神经网络辨识器在线辨识系统模型,自动调整PID控制器参数,实现系统的智能控制。仿真结果表明,与常规RBF神经网络PID控制方法相比,该方法具有控制精度高、响应速度快的优点,并且具备较强的自适应性和鲁棒性。 展开更多

关键词 径向基函数 改进型rbf神经网络 PID控制 最近邻聚类算法 在线自整定

在线阅读 下载PDF 职称材料

旋转机械故障诊断中的改进型RBF神经网络算法研究 被引量：3

19

作者 张忠奎 王效岳 丁晓坤 《山东理工大学学报（自然科学版）》 CAS 2010年第4期81-83,共3页

为克服BP网络在机械故障诊断中存在的训练收敛速度慢且容易陷入局部极小、网络初值对学习性能影响比较大等缺陷,提出了一种基于最近邻聚类学习算法的改进型RBF神经网络模型,并将该模型应用于旋转机械的故障诊断中.应用结果表明,改进型RB... 为克服BP网络在机械故障诊断中存在的训练收敛速度慢且容易陷入局部极小、网络初值对学习性能影响比较大等缺陷,提出了一种基于最近邻聚类学习算法的改进型RBF神经网络模型,并将该模型应用于旋转机械的故障诊断中.应用结果表明,改进型RBF网络训练速度快、分类性能良好,在设备故障诊断领域具有很好的实用性. 展开更多

关键词 改进型rbf神经网络 故障诊断 旋转机械

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于改进型RBF神经网络震灾伤亡人数预测 被引量：1

20

作者 石钰磊 贾斌 +2 位作者 董立峰 王军 吉帅 《军事交通学院学报》 2015年第3期91-95,共5页

地震发生后,准确、快速地预测受灾地点的人员伤亡情况,对于有效开展救援工作具有重要指导意义。针对现有预测方法的不足,设计基于PSO优化算法的改进型RBF神经网络预测模型,以震级、地震破坏烈度、发生时间等7个指标作为输入,以人员伤亡... 地震发生后,准确、快速地预测受灾地点的人员伤亡情况,对于有效开展救援工作具有重要指导意义。针对现有预测方法的不足,设计基于PSO优化算法的改进型RBF神经网络预测模型,以震级、地震破坏烈度、发生时间等7个指标作为输入,以人员伤亡数作为输出,经过对比验证,该方法较传统预测方法具有更好的时效性和准确性。 展开更多

关键词 地震灾害 伤亡人数预测 改进型rbf神经网络 主成分分析

在线阅读 下载PDF 职称材料