改进的自适应惩罚最小二乘法基线校正用于钻井岩屑激光诱导击穿光谱分析

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作者 闫碧 李忠兵 +2 位作者 朱迅果 梁海波 倪朋勃 《电子测量与仪器学报》 北大核心 2025年第8期230-240,共11页

利用激光诱导击穿光谱(laser-induced breakdown spectroscopy,LIBS)技术对钻井岩屑元素进行分析不仅能够提供地下地层信息,优化钻井过程,还能提高钻井的安全性和经济性。受钻井复杂环境的影响,钻井岩屑LIBS普遍呈现较严重的基线漂移现... 利用激光诱导击穿光谱(laser-induced breakdown spectroscopy,LIBS)技术对钻井岩屑元素进行分析不仅能够提供地下地层信息,优化钻井过程,还能提高钻井的安全性和经济性。受钻井复杂环境的影响,钻井岩屑LIBS普遍呈现较严重的基线漂移现象,而现有基线校正方法容易造成基线低估或过度估计等问题。为此,提出一种改进的自适应惩罚最小二乘法基线校正方法,在非对称惩罚最小二乘算法基础上,引入tanh函数根据光谱信号的峰高自动调整权重矩阵,并利用光谱数据和估计基线的差值和标准差设计了一种平滑参数自动调整策略,以平衡基线校正时光谱数据的平滑度与保真度之间的冲突。在模拟光谱和实际测量的钻井岩屑LIBS中进行了验证,结果表明,该方法在不同噪声程度的仿真光谱上具有更低的均方根误差值,在实测岩屑LIBS上提高了元素的分析精度,Si、Ca、Mg、Al、Fe 5种元素浓度预测的决定系数值分别达到了0.9926、0.9930、0.9684、0.9691、0.9774,均超过了0.96。该方法可有效促进激光诱导击穿光谱技术在复杂油气环境下的钻井岩屑元素分析。 展开更多

关键词 钻井岩屑 激光诱导击穿光谱 基线校正 自适应惩罚最小二乘法

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基于加权自适应递推最小二乘法与EKF的锂离子电池SOC估计 被引量：22

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作者 王建锋 张照震 李平 《汽车技术》 CSCD 北大核心 2021年第10期16-22,共7页

为了实现锂离子电池荷电状态(SOC)的精确估计,建立锂离子电池的二阶等效模型,提出基于加权自适应递推最小二乘法与扩展卡尔曼滤波(ARWEKF)的锂离子电池SOC估计方法。通过静态和动态工况下的仿真和试验进行验证,结果表明:ARWEKF算法的估... 为了实现锂离子电池荷电状态(SOC)的精确估计,建立锂离子电池的二阶等效模型,提出基于加权自适应递推最小二乘法与扩展卡尔曼滤波(ARWEKF)的锂离子电池SOC估计方法。通过静态和动态工况下的仿真和试验进行验证,结果表明:ARWEKF算法的估计精度高于扩展卡尔曼滤波(EKF)算法和基于遗忘因子的递推最小二乘法(FFRLS),其模拟仿真的最大绝对误差为1.36%,均方根误差为0.42%,静态工况试验下的AE为0.67%,RMSE为0.21%,动态工况试验下的AE为1.86%,RMSE为0.56%。 展开更多

关键词 荷电状态 扩展卡尔曼滤波 加权自适应递推最小二乘法 锂离子电池

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基于模糊基函数网络和自适应最小二乘算法的外圆纵向磨削表面粗糙度的预测 被引量：4

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作者 王家忠 王龙山 +1 位作者 周桂红 李国发 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第12期1223-1227,共5页

建立了外圆纵向磨削表面粗糙度的模糊基函数网络(FBFN)预测模型,网络的训练采用自适应最小二乘算法(ALS)。ALS将最小二乘算法和遗传算法相结合,能够自主学习,不用人为干预,FBFN和粗糙度的分析模型相结合,只需少量实验数据便可完成网络... 建立了外圆纵向磨削表面粗糙度的模糊基函数网络(FBFN)预测模型,网络的训练采用自适应最小二乘算法(ALS)。ALS将最小二乘算法和遗传算法相结合,能够自主学习,不用人为干预,FBFN和粗糙度的分析模型相结合,只需少量实验数据便可完成网络的训练,自动产生模糊规则,确定隐含层的节点数。仿真和实验结果表明,FBFN网络结构非常适合粗糙度的预测和控制,采用ALS学习方法比BP算法、传统的遗传算法和正交二乘法等能产生更好的结果。 展开更多

关键词 模糊基函数网络 自适应最小二乘法 表面粗糙度预测 外圆纵向磨削 遗传算法

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不同温度下锂离子电池自适应多状态联合估计 被引量：1

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作者 王中伟 杨坤 +2 位作者 马超 王记磊 王杰 《汽车技术》 北大核心 2025年第4期20-31,共12页

为了准确估计不同温度下电池参数、荷电状态及功率状态,提出基于自适应遗忘因子的递推最小二乘法联合自适应扩展卡尔曼滤波算法。通过实时校正、更新参数,提升电池参数辨识和荷电状态估计的精度;以模型端电压辨识结果、荷电状态估计结... 为了准确估计不同温度下电池参数、荷电状态及功率状态,提出基于自适应遗忘因子的递推最小二乘法联合自适应扩展卡尔曼滤波算法。通过实时校正、更新参数,提升电池参数辨识和荷电状态估计的精度;以模型端电压辨识结果、荷电状态估计结果及电池最大放电电流为约束,实现电池功率状态联合估计。试验结果表明:动态应力测试工况下,辨识电压最大绝对误差和荷电状态最大绝对误差结果分别为62.699 mV和1.894%;当持续放电时间为5 s、30 s和120 s时,电池功率的平均误差分别为5.6×10^(-3) W、6.5×10^(-3) W及8.0×10^(-3) W,所提出的自适应联合估计算法可有效提高参数辨识和状态估计的精度。 展开更多

关键词 锂离子电池 自适应遗忘因子递推最小二乘法 自适应扩展卡尔曼滤波 在线参数辨识 联合估计

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考虑温度与老化效应的锂电池荷电状态在线估计

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作者 莫蝶 肖仁鑫 解维锋 《车用发动机》 北大核心 2025年第5期69-80,共12页

随着锂离子电池在电动汽车中的广泛应用,准确估计其荷电状态(SOC)已成为保障电池管理系统(BMS)安全稳定运行并优化性能的关键因素。针对宽温度范围和全服役周期内动力电池内部状态难以精确估计的问题,提出了一种基于自适应最小二乘法(AF... 随着锂离子电池在电动汽车中的广泛应用,准确估计其荷电状态(SOC)已成为保障电池管理系统(BMS)安全稳定运行并优化性能的关键因素。针对宽温度范围和全服役周期内动力电池内部状态难以精确估计的问题,提出了一种基于自适应最小二乘法(AFFRLS)和多新息无迹卡尔曼滤波(MIUKF)的锂离子电池SOC估算方法,实现了不同温度和老化状态下的精确估算。该方法采用二阶RC等效电路模型,通过自适应最小二乘法实现动力电池内部状态的实时监测和模型参数的在线辨识,并与传统最小二乘法(RLS)、卡尔曼滤波(EKF)和带遗忘因子的最小二乘法(FFRLS)进行对比分析。为提升估算精度,提出了多新息无迹卡尔曼滤波(MIUKF)算法,以解决传统无迹卡尔曼滤波(UKF)对历史数据利用率低的问题,并通过不同温度和老化状态下的SOC估算对比试验,验证了该方法的有效性。此外,在UDDS、LA92和HWFEF典型电池测试工况下进行了鲁棒性试验。试验结果表明,AFFRLS-MIUKF方法有效提升了历史数据利用率,能够在不同温度和老化条件下准确反映动力电池内部状态,SOC估计误差控制在2%范围内,显示出良好的鲁棒性。 展开更多

关键词 锂离子电池 荷电状态 自适应最小二乘法 多新息无迹卡尔曼滤波 预测模型

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基于参数辨识的一种自适应PID调节器

6

作者 毛建东 《液压与气动》 北大核心 2005年第11期44-46,共3页

该文对模型类型已知,但参数变化的对象,为了使PID调节器始终工作在最佳参数状态下,结合参数辨识,利用基于Householder变换的自适应最小二乘法对PID调节器的参数进行在线整定,其特点是数值稳定性好,估计精度高,无数据饱和现象,鲁棒性好,... 该文对模型类型已知,但参数变化的对象,为了使PID调节器始终工作在最佳参数状态下,结合参数辨识,利用基于Householder变换的自适应最小二乘法对PID调节器的参数进行在线整定,其特点是数值稳定性好,估计精度高,无数据饱和现象,鲁棒性好,实现了PID自校正控制。通过仿真试验表明,对被控对象参数变化的系统,调节器可以迅速适应参数的变化,控制效果较好,为实现自适应控制提供了一种参考方法。 展开更多

关键词 PID调节器 参数辨识 Householder变换 自适应最小二乘法

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联合LoFTR与自适应IRLS的立体测绘卫星高程误差检查 被引量：1

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作者 郭浩宇 刘强 万一 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2023年第2期34-39,共6页

立体测绘卫星产品精度受多种因素的影响,采用一定的技术手段对立体像对接边的平面高程误差进行准确和全面的量测,不仅可以有效保障测绘产品的生产质量,还有助于检查影像内部可能存在的畸变和异常。本文提出了一种立体测绘卫星高程接边... 立体测绘卫星产品精度受多种因素的影响,采用一定的技术手段对立体像对接边的平面高程误差进行准确和全面的量测,不仅可以有效保障测绘产品的生产质量,还有助于检查影像内部可能存在的畸变和异常。本文提出了一种立体测绘卫星高程接边误差检查方法,首先通过LoFTR算法对具有重叠的异轨立体卫星像对进行特征匹配后获取大量的高精度匹配点;然后找出能够分别在两个像对上进行前方交会的匹配点,并计算这一位置的高程接边误差;最后通过自适应迭代再加权最小二乘法(IRLS)方法对单一区域中的匹配点对应的高程接边差的平均值进行稳定性估计,剔除检查结果中的异常值,得到可信结果。通过国产资源三号立体像对和高分七号立体像对的试验,证明了该方法达到的精度水平足以满足立体测绘卫星高程误差检查的精度需求,并验证了该方法的有效性。 展开更多

关键词 LoFTR 特征匹配 自适应迭代再加权最小二乘法 稳定性估计 高程误差检查

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基于改进对流粒子域插值物质点法的隧道大变形分析 被引量：2

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作者 王曼灵 李树忱 +3 位作者 周慧颖 王修伟 彭科峰 袁超 《岩土工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期1632-1643,共12页

物质点法(MPM)在模拟大变形问题时具有很好的效果,然而传统的MPM在粒子穿越网格边界时存在单元穿越误差,导致精度降低。为克服传统MPM的单元穿越误差,基于对流粒子域插值物质点法(CPDI)理论框架,采用自适应正交改进插值移动最小二乘法(A... 物质点法(MPM)在模拟大变形问题时具有很好的效果,然而传统的MPM在粒子穿越网格边界时存在单元穿越误差,导致精度降低。为克服传统MPM的单元穿越误差,基于对流粒子域插值物质点法(CPDI)理论框架,采用自适应正交改进插值移动最小二乘法(AOIIMLS),提出了改进CPDI方法。AOIIMLS通过构造加权正交基函数,并且忽略了新对角矩阵中的零元素或极小元素的贡献,以避免求解逆矩阵,增强了鲁棒性。改进CPDI采用速度梯度计算粒子域的速度场,粒子速度和粒子域角点速度用于重构背景网格速度函数。通过一维柱在自重作用下的压缩、砂柱坍塌和隧道坍塌离心机试验验证了改进CPDI方法的准确性和适用性,结果表明改进CPDI降低了单元穿越误差,得到了更高的精度。最后,采用改进CPDI方法模拟了青岛地铁4号线静沙区间地面塌陷全过程,验证了改进CPDI方法在岩土工程大变形领域的适用性及优势。 展开更多

关键词 物质点法 对流粒子域插值 自适应正交改进移动最小二乘法 隧道大变形

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基于参数辨识的一种动态补偿数字滤波器 被引量：2

9

作者 毛建东 李娟 《传感器技术》 CSCD 北大核心 2004年第10期82-83,86,共3页

提出了一种能明显改善系统动态性能的动态补偿数字滤波器。分析了动态补偿数字滤波器的基本原理。为了使动态补偿滤波器始终工作在最佳参数状态下,且更具有通用性,结合参数辨识,利用基于Householder变换的自适应最小二乘法对传感器的动... 提出了一种能明显改善系统动态性能的动态补偿数字滤波器。分析了动态补偿数字滤波器的基本原理。为了使动态补偿滤波器始终工作在最佳参数状态下,且更具有通用性,结合参数辨识,利用基于Householder变换的自适应最小二乘法对传感器的动态性能进行在线补偿,其特点是数值稳定性好、估计精度高。试验表明:对动态品质较差的双孔悬臂梁式压力传感器进行在线补偿,可以使其动态性能得以较好的改善。 展开更多

关键词 动态补偿 参数辨识 Householder变换 自适应最小二乘法 数字滤波器

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捕捉与提取影像片断中的人物动作 被引量：1

10

作者 金宇 张建忠 徐敬东 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2004年第22期42-44,77,共4页

该文详细分析了运用自适应最小二乘法捕捉和提取影像中人物动作行为的实验过程。并通过实验总结出线性预测,迭代调整,恢复丢失特征点等方法,并对自适应最小二乘法进行了改进。实验结果已经应用于新加坡南洋理工大学对影像中的个体动作... 该文详细分析了运用自适应最小二乘法捕捉和提取影像中人物动作行为的实验过程。并通过实验总结出线性预测,迭代调整,恢复丢失特征点等方法,并对自适应最小二乘法进行了改进。实验结果已经应用于新加坡南洋理工大学对影像中的个体动作进行动画复原的项目中,对于其它图像处理应用领域也有广阔的应用前景。 展开更多

关键词 特征点 标准化互相关 自适应最小二乘法 线性预测 迭代调整

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基于统计学习理论的小波神经网络优化 被引量：4

11

作者 黄敏 崔宝同 顾树生 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第7期1769-1772,共4页

传统的离散仿射小波神经网络训练都是建立在大样本基础上的,当样本数量较少时,不能保证网络的泛化能力。在研究统计学理论的基础上,提出了以结构风险最小化为目标的训练方法。首先根据样本数据和小波基函数的时频局部化特性构造隐含层... 传统的离散仿射小波神经网络训练都是建立在大样本基础上的,当样本数量较少时,不能保证网络的泛化能力。在研究统计学理论的基础上,提出了以结构风险最小化为目标的训练方法。首先根据样本数据和小波基函数的时频局部化特性构造隐含层函数集,并按照小波基函数的能量大小来建立函数嵌套结构,然后采用自适应正交最小二乘法来训练网络权值,保证训练的小波神经网络结构风险最小化。仿真表明该方法不仅具有较高的收敛速度,而且最大限度地保证了网络的泛化能力。 展开更多

关键词 统计学习理论 小波神经网络 结构风险最小化 自适应正交最小二乘法

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基于SRCKF的电动汽车锂离子电池荷电状态估计 被引量：5

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作者 肖仁鑫 李斌 +1 位作者 黄志强 贾现广 《电源技术》 CAS 北大核心 2021年第11期1443-1447,共5页

精确的电池荷电状态(state of charge,SOC)估计对提高新能源汽车电池管理系统的性能、电池使用安全性以及整车能量管理策略的准确性具有至关重要的作用。综合考虑电池模型精度和复杂度,建立了锂离子电池二阶RC等效电路模型,运用自适应... 精确的电池荷电状态(state of charge,SOC)估计对提高新能源汽车电池管理系统的性能、电池使用安全性以及整车能量管理策略的准确性具有至关重要的作用。综合考虑电池模型精度和复杂度,建立了锂离子电池二阶RC等效电路模型,运用自适应遗忘因子递推最小二乘法(adaptive forgetting factor-recursive least square,AFF-RLS)在线辨识模型参数。在此基础上,采用平方根容积卡尔曼滤波(square root cubature Kalman filter,SRCKF)估算电池SOC,使用动态应力测试工况(dynamic stress test,DST)对模型参数和SOC进行验证。研究结果表明,与无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)估算相比,SRCKF估算误差小、鲁棒性好。 展开更多

关键词 锂离子电池 荷电状态估计 二阶RC等效电路模型 自适应遗忘因子递推最小二乘法 平方根容积卡尔曼滤波

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激光拉曼光谱解谱和处理的方法研究 被引量：7

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作者 薛晓康 李晓宇 丁卯 《中国无机分析化学》 CAS 2018年第2期66-70,共5页

研究一种拉曼光谱解谱和处理的方法。以化学计量学为基础,信号处理技术为工具,配合计算机算法的数据处理方法。具体为基线校正:对拉曼光谱原始信号进行基于自适应迭代重加权惩罚最小二乘法的基线校正;平滑:对进行完基线校正的拉曼光谱... 研究一种拉曼光谱解谱和处理的方法。以化学计量学为基础,信号处理技术为工具,配合计算机算法的数据处理方法。具体为基线校正:对拉曼光谱原始信号进行基于自适应迭代重加权惩罚最小二乘法的基线校正;平滑:对进行完基线校正的拉曼光谱信号进行基于惩罚最小二乘法的平滑;峰检测:对进行完基线校正和平滑的信号进行基于连续小波变换的峰检测。这种基于惩罚最小二乘法的光谱平滑具有快速,可以连续控制平滑度并且可以进行交叉验证得到最客观的平滑值。改善了基于非对称最小二乘法的传统基线校正方法的两个缺陷。同时,基于连续小波变换的峰检测算法可以自动地并且同时考虑峰形和峰高对峰进行检测,最大限度地降低了峰检测假阳性的概率。 展开更多

关键词 自适应迭代重加权惩罚最小二乘法 基线校正 平滑 基于连续小波变换的峰检测

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基于不完全测量的结构损伤识别研究 被引量：1

14

作者 李蕊 周丽 《西安建筑科技大学学报（自然科学版）》 CSCD 北大核心 2011年第1期25-30,共6页

自适应序贯非线性最小二乘法是一种新型的损伤识别方法.为了减少结构中传感器的数量,将有限元模型缩聚理论与自适应序贯非线性最小二乘法相结合,用于结构的损伤识别——基于缩聚模型的自适应序贯非线性最小二乘法.为了验证该方法的有效... 自适应序贯非线性最小二乘法是一种新型的损伤识别方法.为了减少结构中传感器的数量,将有限元模型缩聚理论与自适应序贯非线性最小二乘法相结合,用于结构的损伤识别——基于缩聚模型的自适应序贯非线性最小二乘法.为了验证该方法的有效性,对一悬臂梁结构进行了试验研究,研究中考虑了白噪声、正弦、和EL-Centro地震波三种激励下的六种工况.研究结果表明,基于缩聚模型的自适应序贯非线性最小二乘法是一种有效的结构损伤识别方法,根据该方法,只需要使用少量的传感器即可准确地识别出结构中损伤的发生时刻、损伤的程度和位置. 展开更多

关键词 结构健康监测 模型缩聚 自适应序贯非线性最小二乘法 系统识别 损伤识别

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基于近红外光谱的烟叶烘烤过程质体色素实时监测 被引量：8

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作者 韦克苏 涂永高 +3 位作者 王丰 宾俊 严秀芳 康超 《江苏农业科学》 北大核心 2021年第16期184-188,共5页

质体色素的降解变化是烟叶香气物质形成的基础之一。为解决烟叶烘烤调制过程中质体色素无法快速准确测定的问题,基于近红外光谱技术(NIRS)的优势,利用竞争自适应重加权采样法(CARS)进行光谱特征波长选择,并结合偏最小二乘法(PLS)构建了... 质体色素的降解变化是烟叶香气物质形成的基础之一。为解决烟叶烘烤调制过程中质体色素无法快速准确测定的问题,基于近红外光谱技术(NIRS)的优势,利用竞争自适应重加权采样法(CARS)进行光谱特征波长选择,并结合偏最小二乘法(PLS)构建了烟叶烘烤过程叶绿素和类胡萝卜素含量的动态变化模型。结果表明,CARS-PLS模型能获得较全谱偏最小二乘(PLS)、连续投影偏最小二乘(SPA-PLS)、遗传算法偏最小二乘(GA-PLS)及蒙托卡洛无信息变量删除偏最小二乘(MC-UVE-PLS)更好的模型性能,其烟叶叶绿素和类胡萝卜素模型预测相关系数分别为0.924、0.908,预测均方根误差分别为0.789、0.321μg/cm^(2),模型能满足实时定量分析的需要。因此,采用NIRS技术结合CARS-PLS能快速准确测定烘烤过程烟叶质体色素的变化,可为烟叶密集烘烤调控提供参考依据。 展开更多

关键词 烟叶烘烤 近红外光谱 竞争自适应重加权采样偏最小二乘法 叶绿素 类胡萝卜素

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