[发明专利]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

权利要求书

1.一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，其特征在于：所述方法包括以下步骤：

步骤一：根据研究对象和优化目标确定输入参数、不确定性因素，进行内外表正交试验设计；其中，内表安排输入参数，外表安排不确定性因素，根据输入参数和不确定因素的数量和水平数分别选择内外正交表并确定试验方案；

步骤二：计算各试验方案的输出特性，对外表试验结果计算信噪比和灵敏度，并输入内表中，再对内表进行信噪比和灵敏度的方差分析，根据各输入参数的显著性分析结果确定其非线性性质与近似线性性质；

步骤三：通过交互性分析确定输入参数之间的相关性，对参数进行解耦，再结合信噪比、灵敏度显著性分析结果和交互性分析结果，确定输入参数中的稳定因素和调整因素；所述的对参数进行解耦具体为：从输入参数中选取任意2个参数的无重组合（X，Y），首先分别计算参数X和参数Y单独变化时对应输出特性的变化量Δx和Δy，然后计算（X，Y）组合同时变化时对应输出特性的变化量Δxy，如果参数X与参数Y完全独立，则应满足Δxy=Δx+Δy的数学关系，反之则说明参数X与参数Y之间存在交互作用；

定义交互因子γ来反映参数X与Y之间交互作用的程度，同时利用下式确定参数之间的交互作用，

，

结合信噪比、灵敏度显著性分析结果和交互性分析结果，将具有近似线性性质且与稳定因素相互独立的输入参数确定为调整因素；

步骤四：采用径向基函数神经网络方法建立稳定因素与输出特性之间的数学模型，同时，以抑制质量波动为目标，建立稳健性优化目标函数，再通过全局寻优，将求解区域内使输出特性变化率最小的参数值确定为稳定因素的最优解；

步骤五：采用线性回归方法建立调整因素与输出特性之间的多项式函数，同时计算出稳定因素优化后输出特性偏离目标值的差值，最后以补偿输出特性的偏移量为目标，确定调整因素的取值；所述的采用线性回归方法建立调整因素与输出特性之间的多项式函数具体为：在确定稳定因素优化方案后，输出特性会随着参数值的改变而发生偏离，首先计算出输出特性的偏移量ΔF_s，再联合调整因素多项式F_a，建立偏移量补偿目标H₂，如下式所示：

，X_a为该因素X在其波动范围X_amin到X_amax内的一个变量。