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题名基于可变遗忘因子广义RLS算法的频率估计
被引量：3
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作者
陈涵
刘会金
李大路
代静
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机构
武汉大学电气工程学院
国网武汉高压研究院
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出处
《电力自动化设备》
EI
CSCD
北大核心
2008年第7期45-48,共4页
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基金
国家自然科学基金项目(50677045)~~
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文摘
传统的递推最小二乘(RLS)算法有良好的抑制噪声的能力,但在非稳态环境下跟踪能力弱,导致误差大。RLS和Kalman滤波之间存在一一对应的关系,引入Kalman滤波的一步预测估计和新的状态转移矩阵,可以得到广义的RLS算法,该算法改进了跟踪能力。同时,考虑到加权遗忘因子对算法的收敛速度和跟踪能力也有很大影响,故在广义RLS算法中再引入可变的遗忘因子,以确保对时变参数的快速跟踪能力和小的参数估计误差。对基于可变遗忘因子的广义RLS自适应算法和按指数加权的传统RLS算法进行了仿真比较,分析了在稳态下加入谐波、输入幅值变化、输入频率变化等情况下,2种方法所得的频率估计值和均方误差,结果显示所提方法在精度和收敛速度上都更优越。
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关键词
广义rls算法
频率估计
遗忘因子
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Keywords
extended rls algorithm
frequency estimation
forgetting factor
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分类号
TM935
[电气工程—电力电子与电力传动]
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