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一种径向基函数神经网络在线训练算法及其在 非线性控制中的应用

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针对风电叶片模具电加热系统中被控对象存在的大惯性、非线性、干扰多等问题，提出一种基于改进径向基（RBF）神经网络的串级PID温度控制方法。首先，采用RBF神经网络结构对常规PID串级控制主回路结构进行优化，在此基础上，引入双动量因子，对主控制回路的输出Jacobian信息进行系统辨识，进而实现对控制器参数的自适应整定；其次，采用Kalman滤波器对主回路的输出噪声进行滤波，以消除外部扰动对系统辨识效果的影响；最后，搭建电加热试验平台，通过现场试验对上述算法的控制效果进行分析。仿真及现场试验结果表明：改进的径向基神经网络串级PID温度控制系统相较于常规串级控制具有响应快、超调低、抗干扰能力强等优点，且在主控制回路中的Kalman滤波算法能有效消减系统的输出噪声，可在很大程度上提高控制性能。

将matlab神经网络工具箱代码导出

该程序实现了对一些给定的随机取样点，能够利用径向基函数将其插值成一个曲面，取样可以是随机取样，也可以是均匀取样。

为了正确判断管道是否发生泄漏，本文采用混合学习方法对网络进行训练学习。通过将管道运行参数作为神经网络的输入，管道运行状态作为神经网络的输出，实现两者的非线性映射，以此来判断输入信号是否为泄漏信号，并选用K-means聚类方法和递推最小二乘法来确定网络参数。通过用天然气管道运行的实测数据对RBF神经网络进行了训练和测试，得到结果误差在可接受的范围内，从而证明RBF神经网络的方法可用于天然气管道泄漏检测的研究。

 能源短缺和环境问题已成为本世纪全球面临的最重要课题，作为一种新的能源形式，固体氧化物燃料电池（SOFC）技术日益受到重视。由于现有的SOFC模型过于复杂，难以满足工程上对SOFC系统实时控制的需求，提出利用粒子群算法（PSO）优化径向基函数（RBF）神经网络，从而实现对SOFC的建模。PSO对RBF神经网络的中心值和连接权值进行优化，提高了网络的泛化性能，使其非线性逼近能力更强，从而达到精确模型的目的。仿真实验验证了粒子群算法在SOFC建模的有效性。

高斯径向基核函数参数的GA优化方法_徐咏梅，可用于svm分类器的进一步学习。