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基于RLS-RBPF算法的车辆悬架参数辨识方法研究
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作者 王姝 董传昊 +3 位作者 张大伟 赵轩 周辰雨 邵帅 《重庆理工大学学报(自然科学)》 北大核心 2025年第7期19-27,共9页
在汽车的运行过程中,悬架系统的状态不可避免地会发生改变。为了准确评估悬架参数的长期变化,尤其是实现早期故障预警,提出了一种基于车辆实际行驶状态的悬架参数辨识方法,首先在车辆的关键部位安装振动传感器,采集振动加速度信号。然后... 在汽车的运行过程中,悬架系统的状态不可避免地会发生改变。为了准确评估悬架参数的长期变化,尤其是实现早期故障预警,提出了一种基于车辆实际行驶状态的悬架参数辨识方法,首先在车辆的关键部位安装振动传感器,采集振动加速度信号。然后,通过递推最小二乘算法对悬架的弹簧刚度和减震器阻尼系数进行初步识别。在此基础上,进一步采用Rao-Blackwellized粒子滤波算法对初步辨识结果进行二次优化。最后,结合实测的车辆硬点坐标和通过辨识得到的悬架参数,基于多体动力学原理构建车辆动力学模型,与实际设计参数进行对比,并进行整车动力学仿真以验证辨识参数的准确性。实验结果表明,该方法在识别悬架弹簧刚度和减震器阻尼系数方面具有很高的精度,与真实值的最大偏差仅为2.50%和1.82%。同时,车辆动力学模型的仿真输出与实测载荷谱的均方根误差控制在5%以内。该方法显著提高了悬架系统参数辨识的精确度,是一种高精度的汽车悬架参数在线辨识算法。 展开更多
关键词 递推最小二乘算法 RBPF算法 实车载荷谱 参数辨识
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基于FFRLS-MIUKF算法的全钒液流电池荷电状态估计方法
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作者 郑涛 贾泽峰 +2 位作者 邱亚 李俊伟 侯谋 《热力发电》 北大核心 2025年第4期68-76,共9页
针对全钒液流电池的荷电状态(state of charge,SOC)估计难度大、成本高、准确性差等问题,提出一种基于带遗忘因子的递推最小二乘法(forgetting factor recursive least squares,FFRLS)和多新息无迹卡尔曼滤波(multiple innovation unsce... 针对全钒液流电池的荷电状态(state of charge,SOC)估计难度大、成本高、准确性差等问题,提出一种基于带遗忘因子的递推最小二乘法(forgetting factor recursive least squares,FFRLS)和多新息无迹卡尔曼滤波(multiple innovation unscented Kalman filter,MIUKF)的全钒液流电池荷电状态估计方法。该方法通过FFRLS在线辨识全钒液流电池等效电路模型参数,然后通过MIUKF进行荷电状态估计,从而达到准确估计全钒液流电池荷电状态的目的。最后,利用实验平台对5 kW/30 kW·h的全钒液流电池采用所提出方法进行验证,实验结果表明,相较于RLS-UKF算法和FFRLS-UKF算法,FFRLS-MIUKF算法在荷电状态估计中表现最优,其充电阶段与放电阶段均方误差与均方根误差更低,均方误差与均方根误差在充电阶段分别为0.0037、0.0609,在放电阶段分别为0.0013、0.0363。 展开更多
关键词 全钒液流电池 SOC估计 递推最小二乘 多新息无迹卡尔曼滤波 遗忘因子
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基于AFFRLS-MIAUKF算法的锂离子电池SOC估算
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作者 王君瑞 李进 +1 位作者 季长江 谭露 《现代电子技术》 北大核心 2025年第10期7-14,共8页
在锂离子电池荷电状态(SOC)估算过程中,建立合适的模型是第一步,模型中参数的辨识精度对估算SOC至关重要。为提高锂离子电池SOC的估算精度,提出一种基于自适应遗忘因子递推最小二乘(AFFRLS)与多新息自适应无迹卡尔曼滤波(MIAUKF)相结合... 在锂离子电池荷电状态(SOC)估算过程中,建立合适的模型是第一步,模型中参数的辨识精度对估算SOC至关重要。为提高锂离子电池SOC的估算精度,提出一种基于自适应遗忘因子递推最小二乘(AFFRLS)与多新息自适应无迹卡尔曼滤波(MIAUKF)相结合的算法来估算电池SOC。以三元锂电池为实验对象,建立二阶RC等效电路模型,采用离线辨识和自适应遗忘因子递推最小二乘两种方法实现模型参数的辨识。在复合脉冲功率特性实验(HPPC)工况下,使用AFFRLS-MIAUKF算法对锂离子电池SOC进行估算,并与离线辨识MIAUKF算法和UKF算法相对比。实验结果表明,AFFRLS-MIAUKF算法具有更高的精度,平均误差能保持在0.5%以内。 展开更多
关键词 锂离子电池 电池荷电状态估算 无迹卡尔曼滤波 自适应遗忘因子递推最小二乘 多新息理论 等效电路模型
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基于VFFRLS-ASRRF的锂离子电池SOC估计
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作者 李美丽 刘昊 冯子亮 《电池》 北大核心 2025年第3期554-560,共7页
精确建模及高精度估计荷电状态(SOC)是锂离子电池应用的关键。结合可变遗忘因子递推最小二乘(VFFRLS)与自适应平方根秩滤波(ASRRF)算法,进行SOC估计。ASRRF算法能处理模型的非线性和测量噪声,通过捕获电池的连续时间动态来提高估计精度... 精确建模及高精度估计荷电状态(SOC)是锂离子电池应用的关键。结合可变遗忘因子递推最小二乘(VFFRLS)与自适应平方根秩滤波(ASRRF)算法,进行SOC估计。ASRRF算法能处理模型的非线性和测量噪声,通过捕获电池的连续时间动态来提高估计精度。在MATLAB环境中仿真,比较秩滤波(RF)和ASRRF算法在相似噪声下的性能。VFFRLS-ASRRF算法在联邦城市驾驶工况(FUDS)和US06工况下,SOC估计精度分别为1.8%和1.3%,均优于VFFRLS-RF算法。 展开更多
关键词 锂离子电池 荷电状态(SOC) 可变遗忘因子递推最小二乘(VFFrls) 自适应平方根秩滤波(ASRRF)
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基于FFRLS-AIEKF的锂离子电池SOC估计
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作者 阮爱国 史仰泽 +5 位作者 王方钦 黄开义 陈太刚 梁大鸿 陈海波 陈思文 《电池》 北大核心 2025年第3期529-535,共7页
针对电池模型参数辨识不准确及扩展卡尔曼滤波(EKF)法无法正确确定外界噪声的影响,导致锂离子电池荷电状态(SOC)估计误差偏大的问题,提出一种遗忘因子递推最小二乘(FFRLS)-自适应迭代策略的EKF(AIEKF)算法。以双极化等效电路模型为基础... 针对电池模型参数辨识不准确及扩展卡尔曼滤波(EKF)法无法正确确定外界噪声的影响,导致锂离子电池荷电状态(SOC)估计误差偏大的问题,提出一种遗忘因子递推最小二乘(FFRLS)-自适应迭代策略的EKF(AIEKF)算法。以双极化等效电路模型为基础,先利用FFRLS进行在线参数辨识,再将所辨识的各参数传给由EKF和迭代策略结合得到的AIEKF,完成对SOC估计。基于MATLAB进行仿真验证,用SOC估计的误差曲线、平均绝对误差及均方根误差的数值进行对比。相较于FFRLS-EKF算法,所提FFRLS-AIEKF算法的SOC估计精度更高,最大估计误差为1.6%。 展开更多
关键词 锂离子电池 遗忘因子递推最小二乘(FFrls) 自适应迭代策略的扩展卡尔曼滤波(AIEKF) 荷电状态(SOC)
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Recursive weighted least squares estimation algorithm based on minimum model error principle 被引量:2
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作者 雷晓云 张志安 《Defence Technology(防务技术)》 SCIE EI CAS CSCD 2021年第2期545-558,共14页
Kalman filter is commonly used in data filtering and parameters estimation of nonlinear system,such as projectile's trajectory estimation and control.While there is a drawback that the prior error covariance matri... Kalman filter is commonly used in data filtering and parameters estimation of nonlinear system,such as projectile's trajectory estimation and control.While there is a drawback that the prior error covariance matrix and filter parameters are difficult to be determined,which may result in filtering divergence.As to the problem that the accuracy of state estimation for nonlinear ballistic model strongly depends on its mathematical model,we improve the weighted least squares method(WLSM)with minimum model error principle.Invariant embedding method is adopted to solve the cost function including the model error.With the knowledge of measurement data and measurement error covariance matrix,we use gradient descent algorithm to determine the weighting matrix of model error.The uncertainty and linearization error of model are recursively estimated by the proposed method,thus achieving an online filtering estimation of the observations.Simulation results indicate that the proposed recursive estimation algorithm is insensitive to initial conditions and of good robustness. 展开更多
关键词 Minimum model error Weighted least squares method State estimation Invariant embedding method Nonlinear recursive estimate
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基于FFRLS和ASR-UKF滤波算法的锂电池SOC估计 被引量:2
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作者 邓丹 刘胜永 +2 位作者 王顺利 刘鹏辉 胡聪 《电源技术》 CAS 北大核心 2024年第2期299-305,共7页
锂电池在工作过程中,其内部参数易受多种因素影响,为提高锂电池在复杂环境下荷电状态(SOC)估计精度,以二阶戴维宁(Thevenin)等效模型为基础,结合遗忘因子递推最小二乘法(FFRLS)对模型参数进行在线辨识。针对传统卡尔曼滤波算法高度非线... 锂电池在工作过程中,其内部参数易受多种因素影响,为提高锂电池在复杂环境下荷电状态(SOC)估计精度,以二阶戴维宁(Thevenin)等效模型为基础,结合遗忘因子递推最小二乘法(FFRLS)对模型参数进行在线辨识。针对传统卡尔曼滤波算法高度非线性及系统噪声不确定性等缺点,提出了一种自适应平方根无迹卡尔曼滤波(ASR-UKF)算法,该算法利用平方根算法处理均值和协方差,确保了状态协方差的半正定性和稳定性,并引入自适应滤波算法对噪声进行实时修正,消除了系统时变噪声影响。结果表明,FFRLS能有效解决数据饱和及算法矩阵计算量大的问题,等效模型精度高达98%。在混合动力脉冲特性(HPPC)测试和北京公交动态测试工况(BBDST)下,ASR-UKF算法SOC估计最大误差分别为3.264%和0.572%,具备更好的跟踪效果,验证了改进算法良好的收敛性与自适应性。 展开更多
关键词 荷电状态 二阶Thevenin模型 遗忘因子递推最小二乘法 自适应平方根无迹卡尔曼滤波算法
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基于DFFRLS-AUKF的单轨吊车动态倾角辨识方法研究 被引量:2
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作者 刘泽朝 李敬兆 +1 位作者 郑昌陆 王国锋 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2024年第2期101-111,共11页
为保障单轨吊车在深部矿井复杂轨道工况环境下行驶的安全控制性能,需提高单轨吊车动态倾角辨识的精度及可靠性。因此,本文提出了基于DFFRLS-AUKF算法的单轨吊车动态倾角辨识方法。首先,利用自适应平滑滤波算法对实时采集的加速度和速度... 为保障单轨吊车在深部矿井复杂轨道工况环境下行驶的安全控制性能,需提高单轨吊车动态倾角辨识的精度及可靠性。因此,本文提出了基于DFFRLS-AUKF算法的单轨吊车动态倾角辨识方法。首先,利用自适应平滑滤波算法对实时采集的加速度和速度数据进行滤波处理,避免环境噪声的干扰,保证数据的完整性;其次,通过建立轨道曲率模型实现对轨道全工况的精准分析,在滤波处理后的数据基础上,再结合带有动态遗忘因子的递归最小二乘(DFFRLS)算法得到可靠地轨道曲率值;最终,在计算出的轨道曲率基础上,利用Sage-Husa噪声估计器对无迹卡尔曼滤波(UKF)进行改进,实现了对动态倾角辨识结果地自适应动态调整,提高了动态倾角辨识地精准度。实验表明,单轨吊车在单轨路段1和单轨路段2测试期间,所提的DFFRLS-AUKF算法与传统算法相比动态倾角辨识精度分别平均提升了25.25%和39.5%,表明了DFFRLS-AUKF算法在不同轨道工况下具有良好的精准性及可靠性,有效保障了单轨吊车在复杂轨道工况下行驶的安全性。 展开更多
关键词 单轨吊车 轨道曲率模型 递归最小二乘 自适应无迹卡尔曼滤波 动态倾角
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MAFFRLS算法辨识锂离子电池模型参数
9
作者 王迪 曹以龙 杜君莉 《电池》 CAS 北大核心 2024年第2期189-193,共5页
建模方法和模型参数辨识方法会影响锂离子电池状态的准确估计,特别是在动态工况下,因此在线辨识电池模型参数的方法很重要。提出一种改进的自适应遗忘因子递推最小二乘(MAFFRLS)法,优点是在不同误差范围内可以自适应地更新遗忘因子最优... 建模方法和模型参数辨识方法会影响锂离子电池状态的准确估计,特别是在动态工况下,因此在线辨识电池模型参数的方法很重要。提出一种改进的自适应遗忘因子递推最小二乘(MAFFRLS)法,优点是在不同误差范围内可以自适应地更新遗忘因子最优值。选用二阶RC等效电路模型,在动态工况下对该算法进行验证。将所提出的算法与递推最小二乘(RLS)法和遗忘因子递推最小二乘(FFRLS)法进行对比。在动态应力测试(DST)工况下,使用RLS、FFRLS和MAFFRLS算法估计电压,平均绝对误差分别为0.0102 V、0.0099 V和0.0046 V,均方根误差分别为0.0155 V、0.0150 V和0.0068 V。MAFFRLS算法的平均绝对误差和均方根误差更小,准确性更高。 展开更多
关键词 电池模型 等效电路模型 自适应 遗忘因子递推最小二乘(FFrls)法
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基于改进RLS算法的故障电流参数估计 被引量:22
10
作者 黄智慧 段雄英 +1 位作者 邹积岩 万慧明 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第15期2460-2469,共10页
由于故障电流中直流衰减分量的影响,快速准确地估计出故障电流参数并预测出可用的过零点成为故障电流相控开断的关键。将故障电流方程中指数项进行泰勒级数展开,保留前2项,并基于递推最小二乘法,估计电流参数。分析由泰勒级数展开引起... 由于故障电流中直流衰减分量的影响,快速准确地估计出故障电流参数并预测出可用的过零点成为故障电流相控开断的关键。将故障电流方程中指数项进行泰勒级数展开,保留前2项,并基于递推最小二乘法,估计电流参数。分析由泰勒级数展开引起的截断误差,提出时间常数补偿公式。利用Matlab软件对不含谐波和含有谐波两种情况下的故障进行仿真,结果表明:算法可在15 ms内得到足够精度的故障电流参数,电流过零点的预测精度在?0.2 ms以内。最后对故障录波数据的仿真结果证实了算法的效果。 展开更多
关键词 故障电流相控开断 递推最小二乘法 参数估计 过零点预测
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一种改进RLS算法及其在SINS快速对准中的应用 被引量:8
11
作者 严恭敏 白亮 +1 位作者 赵长山 秦永元 《宇航学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第8期1958-1963,共6页
在传统递推最小二乘算法(RLS)中,人为设置的递推初始值将导致状态估计的有偏性,也就丧失了最优性,当量测数据次数较小时尤为严重。摒弃了传统RLS算法"新估计值=旧估计值+修正值"的递推结构,提出了借助中间量进行递推,再由中... 在传统递推最小二乘算法(RLS)中,人为设置的递推初始值将导致状态估计的有偏性,也就丧失了最优性,当量测数据次数较小时尤为严重。摒弃了传统RLS算法"新估计值=旧估计值+修正值"的递推结构,提出了借助中间量进行递推,再由中间量直接作状态估计的改进算法。改进RLS算法状态估计结果与批处理LS算法完全一致,且无需初始状态的任何信息。将改进RLS算法应用于捷联惯导系统(SINS)初始对准。对于一定的初始对准精度要求,理论上改进RLS算法所需的初始对准时间是最短的。最后,SINS初始对准数值仿真结果验证了所提算法的正确性。 展开更多
关键词 捷联惯性导航系统 递推最小二乘法 初始对准
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基于RLS的嵌入式永磁同步电机参数辨识技术 被引量:9
12
作者 陈振锋 钟彦儒 李洁 《西安理工大学学报》 CAS 北大核心 2009年第3期309-313,共5页
电机参数变化影响电机控制性能,因而需要对电机参数进行在线辨识,基于嵌入式永磁同步电机在两相坐标系里的动态状态方程,通过检测电机的定子电压、电流和转子转速信号,利用递推最小二乘法算法对嵌入式永磁同步电机参数进行辨识,由于该... 电机参数变化影响电机控制性能,因而需要对电机参数进行在线辨识,基于嵌入式永磁同步电机在两相坐标系里的动态状态方程,通过检测电机的定子电压、电流和转子转速信号,利用递推最小二乘法算法对嵌入式永磁同步电机参数进行辨识,由于该方法所用的信号均可检测到,从而减少了其他干扰对电机参数辨识的影响,提高了参数辨识的准确性。仿真结果和实验验证了辨识方案的有效性。 展开更多
关键词 永磁同步电机 矢量控制 参数辨识 递推最小二乘法
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基于距离和DF-RLS的时间序列异常检测 被引量:9
13
作者 陈乾 胡谷雨 路威 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第12期32-35,共4页
为能同时检测时间序列中的附加异常和革新异常,改进自回归模型,提出距离因子递推最小二乘(DF-RLS)线性预测算法。在此基础上,给出一种基于距离和DF-RLS的联合异常检测方法——DDR-OD。实验结果表明,与当前其他时间序列异常检测方法相比,... 为能同时检测时间序列中的附加异常和革新异常,改进自回归模型,提出距离因子递推最小二乘(DF-RLS)线性预测算法。在此基础上,给出一种基于距离和DF-RLS的联合异常检测方法——DDR-OD。实验结果表明,与当前其他时间序列异常检测方法相比,DDR-OD的检测效果较优。 展开更多
关键词 时间序列 异常检测 递推最小二乘 距离因子 附加异常 革新异常
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一种具有快速跟踪能力的改进RLS算法研究 被引量:17
14
作者 常铁原 王月娟 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第23期147-149,227,共4页
为了改善固定遗忘因子递推最小二乘(RLS)算法在时变系统中的跟踪性能,提出一种改进的RLS算法。改进的可变遗忘因子RLS算法,不仅克服了固定遗忘因子RLS算法中跟踪速度和参数失调的矛盾,而且避免了当参数估值趋于参数真值时,卡尔曼增益趋... 为了改善固定遗忘因子递推最小二乘(RLS)算法在时变系统中的跟踪性能,提出一种改进的RLS算法。改进的可变遗忘因子RLS算法,不仅克服了固定遗忘因子RLS算法中跟踪速度和参数失调的矛盾,而且避免了当参数估值趋于参数真值时,卡尔曼增益趋于零,RLS算法失去对时变系统的跟踪能力的问题。最后,在MATLAB仿真平台下,对改进的RLS算法性能进行仿真验证。仿真结果表明,改进的算法能够获得快速的跟踪能力,也具有较快的收敛速度和较小的稳态误差。 展开更多
关键词 自适应滤波 递推最小二乘算法 可变遗忘因子 双曲正切函数
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基于RLS算法的并联型APF全局积分滑模变结构控制 被引量:4
15
作者 舒朝君 崔浩 +2 位作者 朱英伟 杨凯强 周运鸿 《四川大学学报(工程科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第6期208-215,共8页
针对并联型有源电力滤波器(active power filter,APF)谐波检测环节的延时和谐波电流跟踪环节的鲁棒性差、跟踪精度不高的问题,建立了系统解耦后的数学模型,提出了基于递归最小二乘(recursive least squares,RLS)算法的并联型APF全局积... 针对并联型有源电力滤波器(active power filter,APF)谐波检测环节的延时和谐波电流跟踪环节的鲁棒性差、跟踪精度不高的问题,建立了系统解耦后的数学模型,提出了基于递归最小二乘(recursive least squares,RLS)算法的并联型APF全局积分滑模变结构控制策略。谐波检测环节采用改进的瞬时无功功率理论的id-iq法,用RLS自适应滤波器替换传统的Butterworth低通滤波器,解决了传统的Butterworth低通滤波器因延时而导致的一个基波周期(20 ms)内检测盲区问题。谐波电流跟踪环节采用全局积分滑模变结构控制方法,引入了全局积分滑模面,运用Lyapunov稳定性理论导出的控制律兼顾了全局滑模的快速性和积分滑模的准确性。在解决了谐波检测环节延时的情况下,将全局积分滑模控制策略与传统的PI控制和滞环控制对比,仿真实验结果表明:全局积分滑模控制对指令电流具有更高的跟踪精度,且具有更低的电网侧电流总谐波畸变率(total harmonic distortion,THD)。 展开更多
关键词 递归最小二乘算法(rls) 并联型有源电力滤波器 全局积分滑模 低通滤波器(LPF)
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基于QR-RLS算法的预失真模型 被引量:4
16
作者 王敏 王联国 刘成忠 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第14期280-281,284,共3页
讨论一种基于正交递归最小二乘法(QR-RLS)的功率放大器行为模型。该模型采用Gives旋转提高QR-RLS算法的运算效率,能够提升数字预失真模型的系数更新速度,更快地实现数字预失真模型的收敛。测试一个44 dBm的两载波WIMAX功率放大器,并基... 讨论一种基于正交递归最小二乘法(QR-RLS)的功率放大器行为模型。该模型采用Gives旋转提高QR-RLS算法的运算效率,能够提升数字预失真模型的系数更新速度,更快地实现数字预失真模型的收敛。测试一个44 dBm的两载波WIMAX功率放大器,并基于测试数据建立动态数字预失真模型。分析结果表明,该模型能校正宽带功率放大器的非线性特性,并快速实时地获得模型参数。 展开更多
关键词 行为模型 VOLTERRA级数 记忆效应 功率放大器 递归最小二乘法
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基于RLS法的锂离子电池离线参数辨识 被引量:10
17
作者 曹铭 张越 黄菊花 《电池》 CAS CSCD 北大核心 2020年第3期228-231,共4页
提出一种基于递推型最小二乘法(RLS)算法改进的离线参数识别方法,采用RLS法作为离线参数辨识的初值,以解决离线辨识初值选择的限制,并能保证辨识结果的精度。采用RLS算法辨识参数,获取模型参数,仿真电压和实验电压最大误差达100 mV,但... 提出一种基于递推型最小二乘法(RLS)算法改进的离线参数识别方法,采用RLS法作为离线参数辨识的初值,以解决离线辨识初值选择的限制,并能保证辨识结果的精度。采用RLS算法辨识参数,获取模型参数,仿真电压和实验电压最大误差达100 mV,但耗时仅120 s。采用Simscape模型的离线参数辨识方法,最大误差58 mV,耗时1.8 h;利用RLS算法获取初值,用离线参数辨识方法,最大误差为31 mV,平均误差15 mV,耗时0.5 h。辨识精度与辨识速度都有明显的提升。 展开更多
关键词 锂离子电池 二阶RC模型 参数辨识 递推型最小二乘法(rls)
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基于RLS和WT的逐日太阳辐射度预测模型研究 被引量:6
18
作者 王晓兰 葛鹏江 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第3期433-438,共6页
提出基于递推最小二乘法和小波变换的逐日太阳辐射度预测模型,根据气象数据,对不同的气候条件按照相似的日类型进行分类;对不同的日类型,建立不同的预测模型。结果表明:在日类型基础上,建立的递推最小二乘法与小波变换模型具有较高预测... 提出基于递推最小二乘法和小波变换的逐日太阳辐射度预测模型,根据气象数据,对不同的气候条件按照相似的日类型进行分类;对不同的日类型,建立不同的预测模型。结果表明:在日类型基础上,建立的递推最小二乘法与小波变换模型具有较高预测精度,在日照较充足的晴天,其预测精度明显高于阴天及雨天的预测精度。 展开更多
关键词 太阳辐射度 递推最小二乘法 小波变换 日类型
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基于小波变换的RLS波束成形算法研究 被引量:9
19
作者 赵季红 雷佩 +2 位作者 王伟华 曲桦 贺丹 《电信科学》 北大核心 2015年第2期108-112,共5页
为了解决递归最小二乘算法(RLS)在较低信噪比(SNR)、遗忘因子较小的环境中,对噪声敏感、收敛时参数估计误差大的问题,引入小波变换去噪思想,提出了基于小波变换的RLS波束成形算法。该算法利用小波变换软阈值法进行信号去噪,再采用RLS算... 为了解决递归最小二乘算法(RLS)在较低信噪比(SNR)、遗忘因子较小的环境中,对噪声敏感、收敛时参数估计误差大的问题,引入小波变换去噪思想,提出了基于小波变换的RLS波束成形算法。该算法利用小波变换软阈值法进行信号去噪,再采用RLS算法进行波束成形。最后对实验进行仿真,仿真结果表明,与传统的RLS算法相比,该算法具有较小的稳态误差和较快的跟踪速度和收敛速度,并且波束成形效果好。 展开更多
关键词 波束成形 rls算法 小波变换
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基于RLS的汽轮机数字电液调节系统参数辨识 被引量:7
20
作者 李蔚 张政江 +2 位作者 盛德仁 陈坚红 任浩仁 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第10期1761-1764,共4页
采用递推最小二乘法(RLS)进行汽轮机数字电液调节系统的参数辨识,通过双线性变换法将连续模型转化为离散模型,推导了电液转换器和油动机环节的辨识模型.为剔除辨识数据中环节通带外信号的不利影响,采用Butterworth低通滤波器进行滤波处... 采用递推最小二乘法(RLS)进行汽轮机数字电液调节系统的参数辨识,通过双线性变换法将连续模型转化为离散模型,推导了电液转换器和油动机环节的辨识模型.为剔除辨识数据中环节通带外信号的不利影响,采用Butterworth低通滤波器进行滤波处理,根据环节对象的预计通带,设计低通滤波器的通带截止频率和阻带截止频率,有效提高了参数的辨识精度.以某300 MW机组数字电液(DEH)调节系统为研究对象,应用传递函数法建立DEH模型结构图,经该机组负荷扰动实测试验数据的计算验证表明,递推最小二乘法具有辨识速度快、建模效率高特点,适合于复杂的现场对象参数辨识. 展开更多
关键词 递推最小二乘法 参数辨识 数字电液 调节系统
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