基于RBF神经网络的液压泵特性建模研究

发布时间：2017-07-19 17:11

  本文关键词：基于RBF神经网络的液压泵特性建模研究

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【摘要】：影响液压泵特性的因素多、关系复杂、呈现出高度的非线性,难以进行数学建模。本文采用RBF(Radial Basis Function,径向基函数)神经网络对液压泵流量特性、功率特性、效率特性进行建模,以定量叶片泵FA1-11-FR为试验对象,利用聚类法确定基函数的中心,根据最小二乘法计算连接权值,构建了流量、功率特性模型和液压泵特性综合模型,并通过实例验证,用一定量的实测数据就能获得液压泵的性能全貌,网络模型精度好,泛化能力强。
【作者单位】： 福建船政交通职业学院汽车运用工程系;福建工程学院机械与汽车工程学院;
【关键词】： 液压泵 神经网络 液压泵特性 径向基函数
【基金】：国家自然科学基金项目(51575110) 福建省科技区域发展项目(2016H4006)
【分类号】：TP183;TH137.51
【正文快照】： 液压泵是液力系统的动力元件,它将输入的机械能转换成液压能,为整个液力系统提供动能。液压泵的特性,是液压系统设计的一个重要参考依据,直接影响液压系统的工作性能和可靠性。然而,液压泵的特性不仅与泵的结构直接相关,还受工作压力、转速、工作液的粘度和液压泵的磨损程度的

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本文编号：563933