EPS助力特性的改进RBF神经网络方法

作者：文科; 那文波; 杨惠忠

来源：机械设计与制造, 2012, (08): 69-71.

DOI：10.19356/j.cnki.1001-3997.2012.08.026

• 电动助力转向(EPS)
• 助力特性曲面
• 径向基神经网络(RBFNN)
• 最优停止法 Electric Power Steering
• Power-Assisted Characteristic of Surface
• Radial Basis RBF)Neural Network
• Optimal Stopping Rule

针对电动助力转向(EPS)助力特性的非线性问题,提出应用径向基(RBF)神经网络强非线性能力进行电动助力转向(EPS)助力特性曲面拟合方法,并做出改进。应用改进均值聚类方法(k-means)对数据进行聚类,获取基函数参数,再用梯度下降法训练网络权值,并利用最优停止法对网络进行了优化。实验结果表明,该改进方法避免了过拟合现象,提高了网络的泛化能力,并且具有网络训练时间短,拟合的曲面精度高,预测能力强等优点。

• 出版日期2012
• 单位中国计量大学