Modelling of the Automatic Depth Control Electrohydraulic System Using RBF Neural Network and Genetic Algorithm
المؤلفون المشاركون
Xue-miao, Pang
Yuan, Zhang
Li-min, Jia
Zong-yi, Xing
Yong, Qin
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2010، العدد 2010 (31 ديسمبر/كانون الأول 2010)، ص ص. 1-16، 16ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2010-12-14
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
16
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
The automatic depth control electrohydraulic system of a certain minesweeping tank is complex nonlinear system, and it is difficult for the linear model obtained by first principle method to represent the intrinsic nonlinear characteristics of such complex system.
This paper proposes an approach to construct accurate model of the electrohydraulic system with RBF neural network trained by genetic algorithm-based technique.
In order to improve accuracy of the designed model, a genetic algorithm is used to optimize centers of RBF neural network.
The maximum distance measure is adopted to determine widths of radial basis functions, and the least square method is utilized to calculate weights of RBF neural network; thus, computational burden of the proposed technique is relieved.
The proposed technique is applied to the modelling of the electrohydraulic system, and the results clearly indicate that the obtained RBF neural network can emulate the complex dynamic characteristics of the electrohydraulic system satisfactorily.
The comparison results also show that the proposed algorithm performs better than the traditional clustering-based method.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Zong-yi, Xing& Yong, Qin& Xue-miao, Pang& Li-min, Jia& Yuan, Zhang. 2010. Modelling of the Automatic Depth Control Electrohydraulic System Using RBF Neural Network and Genetic Algorithm. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2010, no. 2010, pp.1-16.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-447466
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Zong-yi, Xing…[et al.]. Modelling of the Automatic Depth Control Electrohydraulic System Using RBF Neural Network and Genetic Algorithm. Mathematical Problems in Engineering No. 2010 (2010), pp.1-16.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-447466
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Zong-yi, Xing& Yong, Qin& Xue-miao, Pang& Li-min, Jia& Yuan, Zhang. Modelling of the Automatic Depth Control Electrohydraulic System Using RBF Neural Network and Genetic Algorithm. Mathematical Problems in Engineering. 2010. Vol. 2010, no. 2010, pp.1-16.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-447466
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-447466
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر