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永磁同步电机双率残差增广最小二乘参数辨识 被引量：6
1
作者 徐鹏 肖建 +1 位作者 杨奕 李山 《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第4期45-51,59,共8页
针对永磁同步电机系统输入输出的本质多采样率特性,结合多项式变化技术,构建模型转换矩阵,推导出基于电流和电压的永磁同步电机双率采样数学模型,获得其扩展参数向量,并构建其回归模型,针对输入输出量中不可测干扰量采用残差估计,进而... 针对永磁同步电机系统输入输出的本质多采样率特性,结合多项式变化技术,构建模型转换矩阵,推导出基于电流和电压的永磁同步电机双率采样数学模型,获得其扩展参数向量,并构建其回归模型,针对输入输出量中不可测干扰量采用残差估计,进而建立永磁同步电机双率残差增广最小二乘算法(DR-RELS),对其算法收敛性进行分析。仿真实验结果表明,DR-RELS算法对变换后的永磁同步电机双率采样数据模型参数估计一致收敛,同时噪声方差的大小影响该算法收敛效果。 展开更多
关键词 永磁同步电机 多采样率 多项式变换技术 残差 增广最小二乘算法 一致收敛
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最小二乘滤波算法在目标跟踪中的性能比较 被引量：1
2
作者 文如泉 辛锋 肖永江 《萍乡高等专科学校学报》 2009年第6期20-23,共4页
目标跟踪就是对目标在每个时刻的状态作实时精确的估计。根据目标在运动过程中具有轨迹连续性的特点,采用最小二乘滤波在观测数据的基础上对目标的状态进行了估计。论文对完全最小二乘滤波算法和递推增广最小二乘算法在目标跟踪的应用... 目标跟踪就是对目标在每个时刻的状态作实时精确的估计。根据目标在运动过程中具有轨迹连续性的特点,采用最小二乘滤波在观测数据的基础上对目标的状态进行了估计。论文对完全最小二乘滤波算法和递推增广最小二乘算法在目标跟踪的应用作了研究,通过仿真实验并对算法的跟踪性能进行了分析。结果表明:递推增广最小二乘算法的性能优于完全最小二乘滤波算法的性能。 展开更多
关键词 目标跟踪 完全最小二乘滤波法 递推增广最小二乘算法
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OCXO高精度时间维持的自适应修正算法 被引量：2
3
作者 王红建 王玲 +1 位作者 黄文德 刘志俭 《传感器与微系统》 CSCD 2018年第4期132-135,共4页
针对广泛使用的低功耗、低成本、小体积恒温晶体振荡器(OCXO)在没有外部高精度时钟源校正的情况下难以长时间维持高精度授时的问题,分析了OCXO驯服系统的噪声特性以及晶体振荡器的老化特性和温度特性;建立OCXO驯服系统的自适应控制模型... 针对广泛使用的低功耗、低成本、小体积恒温晶体振荡器(OCXO)在没有外部高精度时钟源校正的情况下难以长时间维持高精度授时的问题,分析了OCXO驯服系统的噪声特性以及晶体振荡器的老化特性和温度特性;建立OCXO驯服系统的自适应控制模型并采用增广最小二乘算法,解决了OCXO长时间在没有参考时钟的情况下频率精度降低的问题。在考虑参考时钟失锁条件下,对模型和算法进行仿真验证,结果表明:与常用的OCXO驯服保持模型相比,提出的模型具有最佳的逼近性能。 展开更多
关键词 恒温晶体振荡器 时间维持 增广最小二乘算法 驯服保持
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基于RELS的乙炔法VCM精馏过程的自适应MPC方法 被引量：1
4
作者 庞强 邹涛 丛秋梅 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第2期662-668,共7页
为抑制非平稳扰动对具有积分特性的乙炔法VCM精馏过程的影响,提出了一种有效的自适应MPC方法。由于高沸塔塔釜中会不断沉积高沸物,表现出很强的积分特性,因此,将高沸塔塔釜液位作为积分变量进行控制;同时,针对VCM进料温度等因素对高沸... 为抑制非平稳扰动对具有积分特性的乙炔法VCM精馏过程的影响,提出了一种有效的自适应MPC方法。由于高沸塔塔釜中会不断沉积高沸物,表现出很强的积分特性,因此,将高沸塔塔釜液位作为积分变量进行控制;同时,针对VCM进料温度等因素对高沸塔塔釜液位产生的非平稳扰动,首先,利用RELS算法实时的估计影响高沸塔塔釜液位的扰动,然后,计算扰动在预测误差中所占的比例,最后,通过实时更新旋转因子的数值实现对积分过程的自适应MPC。工业试验结果表明:提出的自适应MPC方法能够有效克服非平稳扰动,高沸塔塔釜液位的标准差为2.6616,比采用自适应MPC方法之前减少了60.7%,验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 模型预测控制 过程控制 算法 积分变量 旋转因子 递推增广最小二乘算法 非平稳扰动
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含有色噪声的神经模糊Hammerstein模型分离辨识 被引量：6
5
作者 方甜莲 贾立 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第1期23-31,共9页
针对实际工业过程中普遍存在的有色噪声,本文提出一种基于递推增广最小二乘算法的神经模糊Hammerstein模型辨识方法,突破了传统的Hammerstein模型迭代分离算法.首先,利用多信号源实现Hammerstein模型中静态非线性环节和动态线性环节的分... 针对实际工业过程中普遍存在的有色噪声,本文提出一种基于递推增广最小二乘算法的神经模糊Hammerstein模型辨识方法,突破了传统的Hammerstein模型迭代分离算法.首先,利用多信号源实现Hammerstein模型中静态非线性环节和动态线性环节的分离,大大简化了辨识过程,提高了串联环节参数的分离精度.其次,利用长除法将噪声模型用有限脉冲响应模型逼近,采用增广递推最小二乘法进行线性环节的参数估计.最后,采用神经模糊模型拟合静态非线性环节,同时设计了神经模糊模型参数的非迭代优化算法,改善了模型的使用范围.该方法保证了模型的预测精度,对含有色噪声的非线性系统具有较好的拟合效果.仿真结果验证了上述方法的有效性. 展开更多
关键词 非线性系统 HAMMERSTEIN模型 多信号源 增广递推最小二乘算法 神经模糊模型
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