公开(公告)号：CN108256267B

公开(公告)日：2022-02-08

申请号：CN201810146874.6

申请日：2018-02-12

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 邓杰 ,  吴岳 ,  庞晓敏 ,  翟国富

IPC: G06F30/27 ,  G06N3/02

Abstract: 一种基于径向基函数神经网络的继电器质量波动抑制设计方法，属于继电器产品设计技术领域。为了解决目前参数设计方法无法确定全局最优解、无法消除因素交互性影响方案稳健性的问题。方法如下：一、确定可控因素、误差因素与正交试验方案；二、进行信噪比、灵敏度显著性分析，确定稳定因素；三、进行交互性分析，确定调整因素；四、建立稳定因素的径向基函数神经网络模型及优化抑制目标函数，确定稳定因素最优解；五、建立调整因素多项式模型及偏移量补偿目标函数，确定调整因素最优解。本发明通过对参数进行解耦，确定出调整因素，再利用调整因素对输出特性的偏离量进行补偿，从而实现在不影响稳定因素的稳健性最优的情况下输出特性调整至目标值。

公开(公告)号：CN108256267A

公开(公告)日：2018-07-06

申请号：CN201810146874.6

申请日：2018-02-12

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 邓杰 ,  吴岳 ,  庞晓敏 ,  翟国富

IPC: G06F17/50 ,  G06N3/02

Abstract: 一种基于径向基函数神经网络的继电器质量波动抑制设计方法，属于继电器产品设计技术领域。为了解决目前参数设计方法无法确定全局最优解、无法消除因素交互性影响方案稳健性的问题。方法如下：一、确定可控因素、误差因素与正交试验方案；二、进行信噪比、灵敏度显著性分析，确定稳定因素；三、进行交互性分析，确定调整因素；四、建立稳定因素的径向基函数神经网络模型及优化抑制目标函数，确定稳定因素最优解；五、建立调整因素多项式模型及偏移量补偿目标函数，确定调整因素最优解。本发明通过对参数进行解耦，确定出调整因素，再利用调整因素对输出特性的偏离量进行补偿，从而实现在不影响稳定因素的稳健性最优的情况下输出特性调整至目标值。