RBF网络在冲击波测试系统动态特性应用中的优势

田晓虹; 尤文斌; 丁永红; 张晓光; 姚悦

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RBF网络在冲击波测试系统动态特性应用中的优势

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摘要

针对冲击波实际测试系统的幅频特性曲线在截止频率前存在多个幅值各异的“鼓包”,造成输出信号严重畸变的现象,提出了基于径向基(RBF)网络的系统辨识与系统动态特性优化方法。利用RBF神经网络进行系统辨别模型和动态补偿模型的建立,对比RBF网络和BP网络对测试数据的训练成效,发现相较BP网络而言,利用RBF网络进行动态补偿后的输出信号与测试系统理性模型的输出信号之间有更好的一致性,残差均值为0.6×10-8,优化具有动态补偿特性的测试系统幅频特性曲线。得到结论:RBF神经网络具有比BP神经网络更好的泛化能力,冲击波测试系统动态性能在RBF神经网络训练后达到盍态补偿。

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来源
《兵器装备工程学报》 |2020年第5期|P.124-128174|共6页
作者
田晓虹; 尤文斌; 丁永红; 张晓光; 姚悦;
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作者单位

中北大学电子测试技术重点实验室太原030051;

中北大学电子测试技术重点实验室太原030051;

中北大学电子测试技术重点实验室太原030051;

中北大学电子测试技术重点实验室太原030051;

中北大学电子测试技术重点实验室太原030051;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TN98;
关键词
冲击波测试系统; RBF神经网络; 系统辨识;

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