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基于神经网络辨识的质子交换膜燃料电池建模 总被引:5,自引:2,他引:3
针对质子交换膜燃料电池(PEMFC)系统过于复杂,难以建模,而已建立的模型难以满足PEMFC控制系统设计和应用的要求。本文利用神经网络具有逼近任意复杂非线性函数的能力,将神经网络辨识方法应用到PEMFC强非线性系统的建模中,避开了PEMFC系统内部的复杂性。模型以电池工作温度为神经网络辨识模型的输入量,电池电压、电流密度为输出量,利用500组实验数据作为训练样本,采用改进型BP算法,建立了不同温度下电池电压—电流密度动态响应模型。仿真结果表明,方法可行,建立的模型精度较高,从而为设计PEMFC实时控制系统奠定了基础。 相似文献
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基于径向基函数神经网络的燃料电池温度非线性建模与预测 总被引:5,自引:3,他引:2
针对现有的熔融碳酸盐燃料电池(MCFC)模型过于复杂的弊端,本文应用RBF神经网络辨识方法建立了MCFC的温度非线性模型。简要分析了MCFC电堆的温度特性,讨论了应用RBF神经网络进行多输入/多输出非线性系统建模的主要问题,并详细给出了其辨识结构,算法和模型训练方案,应用仿真对建模的有效性和建模精度进行了检验,并与BP神经网络辨识的效果进行了对比,仿真结果证明RBF神经网络远比BP神经网络收敛得快,应用RBF神经网络辨识方法对MCFC电堆建模是可行的,它避免了用复杂的微分方程组来描述MCFC,通过神经网络可快速地得到其输入同特性,它为MCFC温度的在线预测和在线控制奠定了基础。 相似文献
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通过神经网络技术对柔性机构复杂的非线性动态响应进行辨识,建立了柔性机构运动参数的辨识模型。利用径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络优异的非线性逼近能力,建立了柔性机构动态响应的辨识模型。将机构的驱动力矩、阻尼力矩和非线性运动参数分别作为RBF神经网络的输入样本和期望输出样本。建立了RBF神经网络的拓扑结构,利用样本数据对其进行训练。通过空间站柔性展开机构模型进行动态响应的辨识,结果表明辨识的收敛速度快,精度高。该方法为复杂大系统的建模和分析提供了一种理想的途径。 相似文献
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基于RBFNN的DMFC温度建模与神经模糊控制研究 总被引:6,自引:1,他引:6
为了提高燃料电池的发电性能,直接甲醇燃料电池(DMFC)堆的运行温度应该控制在一个合适的范围内。简单介绍了利用RBF神经网络基于实验的输入输出数据建立DMFC电堆温度模型的方法,避开了电堆的内部复杂性;在控制过程中,将训练好的网络模型作为DMFC控制系统的参考模型,采用一种改进的模糊遗传算法(FGA)在残对神经模糊控制器的参数进行自适应调整。采用最近邻聚类算法小(NNCA)对控制器的模糊规则库进行更新。在仿真实验中,将所提出的算法与非线性PID和传统模糊算法进行比较,结果表明所设计的神经模糊控制器具有较好的性能。 相似文献
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MPSO-RBF优化策略在锅炉过热系统辨识中的仿真研究 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了基于改进PSO算法的RBF神经网络混合优化(MPSO-RBF)方法,并将其应用到非线性系统的辨识中。该方法将改进PSO算法的全局搜索能力和RBF神经网络局部优化的高效性相融合,克服了普通PSO算法收敛的不稳定性和RBF网络易陷入局部极小值的缺点。经典型非线性系统仿真试验,并与GA-RBF和RBF辨识效果进行了对比,结果表明基于MPSO-RBF的混合优化方法较GA-RBF和RBF优化速度快、逼近性能好,可以达到更优的辨识精度。最后,通过对火电厂的过热汽温动态特性的辨识实例,同样证明了MPSO-RBF方法具有更好的性能指标。 相似文献
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基于神经网络的数控超声加工效果建模与仿真 总被引:2,自引:0,他引:2
为精确地预测数控超声加工效果,应用神经网络理论建立了数控超声加工切削率BP、RBF两种神经网络模型。根据实际情况,进行了网络结构设计,比较了不同特征参数时网络模型的性能,并对所建模型进行了仿真验证。验证结果表明,预测数据与实测数据有较好的一致性,RBF网络数据比BP网络数据稳定,性能更优,当RBF网络中分布密度spread取2时,性能最优。说明可以使用神经网络模型对数控超声加工切削率进行预测。 相似文献
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基于RBF网络的混沌时间序列的建模与多步预测 总被引:11,自引:1,他引:10
提出将RBF神经网络应用于混沌时间序列的建模与预测中 ,设计了一个三层RBF网络结构 ,说明了RBF网络用于混沌时间序列建模和预测时的基本性质。仿真结果表明 ,RBF网络模型对混沌时间序列有比较强的拟合能力和比较高的一步及多步预测精度。采用RBF网络进行混沌时间序列的建模和预测能够取得比其它方法好得多的效果。 相似文献
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一类过程控制对象的神经网络建模及仿真 总被引:2,自引:0,他引:2
针对一类典型过程控制系统中存在的非线性和参数不确定问题,提出了神经网络的建模方法。辨识结构采用串并联形式,并分别使用改进BP算法和浮点式遗传算法进行了网络的训练。仿真结果表明遗传算法的全局搜索能力及高效率对神经网络的权值优化具有相当明显的效果,它不仅学习速度快而且稳定性好,可以作为一种良好的优化方法运用到神经网络建模和控制当中。 相似文献
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基于OLS算法的RBF神经网络高速公路事件探测 总被引:2,自引:1,他引:1
高速公路事件是指破坏正常交通流并造成交通阻塞的非重现随机发生的事件。事件发生后对其进行快速可靠的探测对减少交通延误、保障道路安全、减少环境污染具有十分重要的意义。文中提出了一种基于模糊聚类技术和RBF神经网络的混合智能高速公路事件自动探测算法,同时改进了用于RBF神经网络训练的OLS(正交最小二乘)选择算法。仿真实验证明,改进的OLS选择算法大大提高了RBF神经网络的训练速度,同时具有无须事先确定RBF中心的优点,将之运用于公路事件探测可以获得满意的性能。 相似文献
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基于变尺度优化方法的快速神经网络学习算法研究 总被引:5,自引:0,他引:5
本文提出一种基于变尺度优化方法的多层前向神经网快速学习算法(MDFP),实验结果表明,这种算法对于加快网络的收敛速度有着显著成效 相似文献