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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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基于云端数据充电初期片段的电池极化参数辨识
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作者 王丽梅 崔艳伟 +3 位作者 孙景景 赵秀亮 刘良 盘朝奉 《汽车安全与节能学报》 北大核心 2025年第2期294-302,共9页
为了提高电池极化参数在线辨识的精度及速度,提出了一种基于云端数据的基准极化参数辨识方法。通过开展电池充放脉冲实验,研究电池极化参数特性;基于云端数据充电初期片段,采用类比混合脉冲功率性能(HPPC)方法,获取充电极化参数;以充电... 为了提高电池极化参数在线辨识的精度及速度,提出了一种基于云端数据的基准极化参数辨识方法。通过开展电池充放脉冲实验,研究电池极化参数特性;基于云端数据充电初期片段,采用类比混合脉冲功率性能(HPPC)方法,获取充电极化参数;以充电极化参数为约束,利用变遗忘因子递推最小二乘法(VFFRLS),计算了放电极化参数。结果表明:本文方法的电池时间常数范围为34~53 s,在云端相应小电流倍率下极化参数不随倍率变化;充电极化内阻和极化电容的计算结果与实验结果吻合;添加约束后的在线辨识方法的收敛速度,与未添加约束相比,最少提高了6%。 展开更多
关键词 电池充电放电 极化参数 云端数据 离线辨识 类比混合脉冲功率性能(HPPC)法 变遗忘因子递推最小二乘法(vffRLS)
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变区间最优带遗忘因子迭代学习控制算法
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作者 戴宝林 罗雨霜 厚亚飞 《机床与液压》 北大核心 2025年第13期112-117,共6页
针对传统时变遗忘因子迭代学习控制(ILCFF)算法中遗忘因子需依靠经验确定且缺乏取值依据等问题,提出一种基于最优控制增益与可变修正区间的最优ILCFF算法。该算法在已有最优ILCFF算法基础上,引入矩阵范数构建涵盖迭代轴和时间轴的遗忘... 针对传统时变遗忘因子迭代学习控制(ILCFF)算法中遗忘因子需依靠经验确定且缺乏取值依据等问题,提出一种基于最优控制增益与可变修正区间的最优ILCFF算法。该算法在已有最优ILCFF算法基础上,引入矩阵范数构建涵盖迭代轴和时间轴的遗忘因子二维修正区间,通过在该区间单独设置遗忘因子值,实现局部干扰抑制。该算法突破了传统时变遗忘因子必须在多次迭代后趋近于1的设计思路,理论推导证明了算法收敛性,并给出了算法收敛条件。同时,证明了系统输出跟踪误差趋于稳定后,局部增大遗忘因子可以进一步减小系统输出跟踪误差。该算法结构简单,计算量小,在保证系统收敛速度的同时进一步减小了系统输出跟踪误差,抑制系统干扰效果较好。最后,通过仿真验证了算法的有效性。 展开更多
关键词 迭代学习控制 最优控制增益 可变修正区间 遗忘因子
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变刚度环境下机械臂的阻抗控制方法 被引量:1
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作者 宫大为 谢俊翔 +2 位作者 代小林 何永琦 刘柏君 《哈尔滨工程大学学报》 北大核心 2025年第5期928-935,共8页
针对传统阻抗控制在刚度变化的情况下存在力波动剧烈、力跟踪误差较大的缺点,本文提出了一种基于递推最小二乘法在线辨识环境刚度并进行位移补偿的阻抗控制,提高变刚度环境下阻抗控制的性能。通过构建改进的阻抗控制模型,进而减小刚度... 针对传统阻抗控制在刚度变化的情况下存在力波动剧烈、力跟踪误差较大的缺点,本文提出了一种基于递推最小二乘法在线辨识环境刚度并进行位移补偿的阻抗控制,提高变刚度环境下阻抗控制的性能。通过构建改进的阻抗控制模型,进而减小刚度突变情况下阻抗控制的稳态误差与力波动。利用Matlab/Simulink软件进行仿真实验,结果表明:环境刚度改变的情况下,改进的阻抗控制器能消除跟踪力的稳态误差并减小刚度突变时的力波动。通过实验平台验证了机械臂在不同刚度表面进行力跟踪时仍具有良好的跟踪力性能。本文算法与实验结论可应用于工业机械臂力控制。 展开更多
关键词 机械臂 力控制 柔顺控制 阻抗控制 递推最小二乘法 遗忘因子 变刚度 参数辨识
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基于双模型的递推最小二乘永磁同步直线电机电气参数在线辨识
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作者 鲍明堃 周扬忠 《电源学报》 北大核心 2025年第3期343-353,共11页
为了实现永磁同步直线电机PMSLM(permanent magnet synchronous linear motor)高精度的多电气参数在线辨识,提出了一种基于双模型的递推最小二乘电气参数在线辨识算法。首先,根据电机的dq轴电压方程分别建立了辨识定子电阻、永磁体磁链... 为了实现永磁同步直线电机PMSLM(permanent magnet synchronous linear motor)高精度的多电气参数在线辨识,提出了一种基于双模型的递推最小二乘电气参数在线辨识算法。首先,根据电机的dq轴电压方程分别建立了辨识定子电阻、永磁体磁链的模型1和辨识q轴电感、d轴电感的模型2,并将2个辨识模型循环结合。其次,基于上述双模型结构,采用递推最小二乘算法实现电气参数在线辨识,并针对PMSLM运行时存在大量动态过程的特性,提出一种具有饱和特性的分段变遗忘因子;然后,对功率开关非理想因素导致的误差电压进行补偿,进一步提高了辨识的精准度;最后,仿真和实验结果证明了该辨识算法的有效性,且具有收敛速度快、辨识结果精度高、多工况适用等优点。 展开更多
关键词 永磁同步直线电机 在线辨识 变遗忘因子 递推最小二乘 双模型 功率开关非理想因素补偿
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基于含可变遗忘因子递推最小二乘的电力系统惯量评估方法
6
作者 周茂一 黄婷钰 +3 位作者 刘子文 党子妍 许云皓 牛子扬 《电力工程技术》 北大核心 2025年第5期148-158,共11页
随着大规模可再生能源的并网和电力系统电力电子化水平的提升,近年来因惯量水平不足导致的电力系统运行稳定弱化问题时有发生。为此,准确评估高比例新能源电力系统的惯量水平,能够为惯量提升方案的制定提供基础,对于保障电网的安全稳定... 随着大规模可再生能源的并网和电力系统电力电子化水平的提升,近年来因惯量水平不足导致的电力系统运行稳定弱化问题时有发生。为此,准确评估高比例新能源电力系统的惯量水平,能够为惯量提升方案的制定提供基础,对于保障电网的安全稳定运行具有重要作用。鉴于此,文中提出一种基于含可变遗忘因子递推最小二乘的电力系统惯量评估方法。首先,构建含高斯白噪声的电力系统受控自回归滑动平均(controlled autoregressive moving average,CARMA)惯量评估模型;然后,使用赤池信息准则(Akaike information criterion,AIC)确定合适的辨识模型阶次,改善模型过拟合问题,并提出基于指数衰减型可变遗忘因子的改进递推最小二乘算法,通过增强算法对量测数据动态变化的跟踪能力解决数据饱和问题,从而提高惯量辨识结果的准确性;最后,基于算例仿真验证所提方法的有效性和优越性。 展开更多
关键词 电网惯量估计 系统辨识 受控自回归滑动平均(CARMA)模型 赤池信息准则(AIC) 可变遗忘因子 递推最小二乘
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基于VFFRLS算法的锂电池参数辨识 被引量:8
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作者 朱卫平 陈国旺 +1 位作者 卫志农 宋兴涛 《电力工程技术》 北大核心 2023年第1期226-233,共8页
动力电池性能是影响电动汽车综合性能的关键因素,因此准确辨识锂离子电池模型的参数对后续电池系统的荷电状态估计和健康状态预测至关重要。为了提高锂离子电池模型参数辨识算法的精度,以磷酸铁锂电池作为研究对象,建立电池二阶RC等效... 动力电池性能是影响电动汽车综合性能的关键因素,因此准确辨识锂离子电池模型的参数对后续电池系统的荷电状态估计和健康状态预测至关重要。为了提高锂离子电池模型参数辨识算法的精度,以磷酸铁锂电池作为研究对象,建立电池二阶RC等效电路模型,并采用基于变量遗忘因子的最小二乘算法对锂离子电池模型进行在线参数辨识。通过搭建测试平台进行充放电实验,基于2种不同工况的实验数据,分别用文中算法、递推最小二乘算法和传统的带遗忘因子的最小二乘算法进行参数辨识,根据辨识结果估计出的端口电压与实验测试得到的实际值的误差比较来描述文中算法辨识结果的准确度。实验结果表明,基于变量遗忘因子的最小二乘算法在锂电池参数辨识方面表现出快速的收敛性和较高的估计精度。 展开更多
关键词 锂离子电池 模型参数 在线辨识 变量遗忘因子 二阶RC 最小二乘算法
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基于变遗忘因子的改进卡尔曼滤波锂电池荷电状态估算研究
8
作者 张涛 陈东明 +1 位作者 侯鹏鹏 王尧彬 《河南理工大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2024年第4期126-132,共7页
目的 为了解决锂电池在不同放电阶段和噪声干扰下荷电状态(SOC)估算结果发散问题,方法 通过分析锂电池机理特性,查找影响估算结果的因素和原因。选取适当的数学模型并得到开路电压特性-荷电状态(OCV-SOC)试验曲线后,针对传统算法估算误... 目的 为了解决锂电池在不同放电阶段和噪声干扰下荷电状态(SOC)估算结果发散问题,方法 通过分析锂电池机理特性,查找影响估算结果的因素和原因。选取适当的数学模型并得到开路电压特性-荷电状态(OCV-SOC)试验曲线后,针对传统算法估算误差波动较大的问题,提出变遗忘因子递推最小二乘(VFF-RLS)与自适应平方根无迹卡尔曼滤波(ASRUKF)算法联合估算SOC。结果 以动态应力测试(DST)为例,遗忘因子最小二乘(FFRLS)算法的开路电压初期误差最大值为0.02 V,稳定后端电压误差为0.004~0.010 V,误差收敛时间约45 s;UKF算法的SOC估算初期最大误差为0.03,在400 s左右逐渐收敛到理论值附近,稳定后的波动误差为0.83%;VFF-RLS算法在相同的条件下,开路电压实验初期误差最大值为0.04 V,稳定后端电压误差为0.003~0.007 V,误差收敛时间约10 s;ASRUKF的SOC估算初期最大误差为0.1,随着算法迭代,200 s内收敛到理论值附近,稳定后最大波动误差0.413%。结论 为了保证算法适用的普遍性,在不同初值下观察算法的收敛性,结果表明,在复杂的试验工况下,与传统算法比较,改进算法的参数辨识速度明显加快,精度提高,在估算SOC阶段,波动范围明显变小;在实际值误差较大的情况下,依然能够迅速收敛,证明本文方法的改进切实可行,可用于实际电池研究。 展开更多
关键词 锂电池 变遗忘因子 荷电状态 自适应滤波 平方根滤波
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饱和非线性维纳系统的可变遗忘因子梯度辨识
9
作者 汪菲菲 马君霞 《控制工程》 CSCD 北大核心 2024年第4期760-768,共9页
为了解决饱和非线性维纳(Wiener)系统的参数辨识问题,提出了基于辅助模型的可变遗忘因子随机梯度算法。首先,由于饱和非线性的特殊结构,采用了切换函数变换非线性表达式,使所有未知参数包含在一个向量中,将系统模型转换为线性回归形式... 为了解决饱和非线性维纳(Wiener)系统的参数辨识问题,提出了基于辅助模型的可变遗忘因子随机梯度算法。首先,由于饱和非线性的特殊结构,采用了切换函数变换非线性表达式,使所有未知参数包含在一个向量中,将系统模型转换为线性回归形式。然后,为了获得未知的中间变量,构造辅助模型,运用辅助模型的输出替换信息向量中的未知内部变量。最后,为了提高随机梯度算法的收敛速度,在算法中引入了可变遗忘因子。仿真结果表明,与传统的随机梯度算法相比,所提算法的参数估计更精确,且收敛速度更快,验证了所提算法的有效性。 展开更多
关键词 参数估计 随机梯度 饱和非线性 可变遗忘因子
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基于变遗忘因子的空间太阳能电站时变频率辨识
10
作者 倪智宇 李自森 +1 位作者 邬树楠 吴晨晨 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期2470-2481,共12页
考虑空间太阳能电站(SSPS)在轨运行时帆板旋转所导致的系统变构型特征,提出一种变遗忘因子广义子空间跟踪器(VFF-GYAST)递推辨识方法,在轨辨识该时变动力学系统的模态频率参数,以提高GYAST方法对于这类时变系统的跟踪能力。基于模态综... 考虑空间太阳能电站(SSPS)在轨运行时帆板旋转所导致的系统变构型特征,提出一种变遗忘因子广义子空间跟踪器(VFF-GYAST)递推辨识方法,在轨辨识该时变动力学系统的模态频率参数,以提高GYAST方法对于这类时变系统的跟踪能力。基于模态综合技术和子结构方法,建立多旋转关节构型SSPS(MJ-SSPS)的时变姿态-振动耦合动力学方程;根据投影子空间理论,通过计算系统均方差来确定递推过程中的时变遗忘因子,以提高GYAST方法的跟踪性能并辨识得到系统的时变伪模态频率参数。数值仿真结果表明:所提方法能够有效地识别该大型柔性系统的时变频率参数。与传统的递推子空间方法相比,所提方法具有较高的抗噪声干扰能力,在低量测信噪比时所提方法对于频率辨识结果的相对误差的平均值小于5%,且对时变系统的跟踪性能优于基于固定遗忘因子的原始方法。 展开更多
关键词 模态参数辨识 递推子空间方法 空间太阳能电站 时变系统 变遗忘因子
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一种改进的Levenberg-Marquardt辨识算法 被引量:7
11
作者 杨晓冬 马光 +2 位作者 刘倩 李泓锦 张兰 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2016年第8期1263-1268,共6页
提出一种新的辨识算法对输出误差系统的参数进行辨识。运用Levenberg-Marquardt算法解决高斯牛顿法无法求逆的问题。一般算法中采用系统输出代替未知变量,但是系统输出中带有测量噪声会影响系统辨识算法的精度。为了解决这一问题,引入... 提出一种新的辨识算法对输出误差系统的参数进行辨识。运用Levenberg-Marquardt算法解决高斯牛顿法无法求逆的问题。一般算法中采用系统输出代替未知变量,但是系统输出中带有测量噪声会影响系统辨识算法的精度。为了解决这一问题,引入辅助模型思想,建立辅助模型,用辅助模型输出代替系统中的未知变量。带有固定遗忘因子的辨识算法,收敛速度较慢,预测精度较低。为了解决这一问题,引入基于预测误差的可变遗忘因子,加快算法的收敛速度,提高算法的预测精度。最后,通过仿真证明了本文算法的有效性。 展开更多
关键词 输出误差系统 LEVENBERG-MARQUARDT算法 辅助模型 可变遗忘因子
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一种改进变步长LMS算法及其在系统辨识中的应用 被引量:19
12
作者 李竹 杨培林 行小帅 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第7期1340-1344,共5页
在分析传统LMS算法及变步长LMS的基础上,本文提出了一种改进的变步长LMS算法并应用于系统辨识。新算法利用瞬时误差的四次方和遗忘因子共同来调整步长,进一步解决了收敛时间和稳态误差的矛盾。将新算法应用到系统辨识中时,与传统LMS算... 在分析传统LMS算法及变步长LMS的基础上,本文提出了一种改进的变步长LMS算法并应用于系统辨识。新算法利用瞬时误差的四次方和遗忘因子共同来调整步长,进一步解决了收敛时间和稳态误差的矛盾。将新算法应用到系统辨识中时,与传统LMS算法和变步长LMS算法相比,仿真表明新算法有更快的收敛速率。 展开更多
关键词 LMS算法 变步长 遗忘因子 系统辨识
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基于可变遗忘因子RLS算法的谐波电流检测方法 被引量:7
13
作者 韩伟 王大志 刘震 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第12期70-74,共5页
为了提高有源电力滤波器谐波检测环节的动态响应性能和精度,进而取得更好的谐波补偿电流跟踪效果,提出了一种基于可变遗忘因子递归最小二乘法(RLS)的谐波电流检测算法。该算法通过设定负载谐波电流动态过程发生的判别条件判断动态过程... 为了提高有源电力滤波器谐波检测环节的动态响应性能和精度,进而取得更好的谐波补偿电流跟踪效果,提出了一种基于可变遗忘因子递归最小二乘法(RLS)的谐波电流检测算法。该算法通过设定负载谐波电流动态过程发生的判别条件判断动态过程的发生,并动态地给出遗忘因子的取值,从而提高算法收敛速度。算法不但克服了的p-q和ip-iq法中低通滤波环节对动态响应特性的不利影响,而且化解了传统的RLS谐波电流检测算法中稳态与动态过程对遗忘因子不同的要求所产生的矛盾。最后,通过Simulink仿真分析和APF样机实验验证了本文所提的改进算法比传统的RLS谐波电流检测算法具有更快的动态响应特性,是一种非常有效的谐波电流检测方法。 展开更多
关键词 递归最小二乘算法 谐波电流检测 可变遗忘因子 有源电力滤波器
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基于自适应高效递推规范变量分析的多模过程软传感器建模 被引量:4
14
作者 商亮亮 刘建昌 +2 位作者 谭树彬 王国柱 于淼 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第3期380-386,共7页
由于多模过程中各模式间的均值和协方差发生了改变,多变量单模高斯分布的基本假设不再成立.基于递推方法的多模过程软传感器建模存在两点问题:其一,递推建模方法不能及时的跟踪多模过程的改变;其二,递推建模方法的在线计算负荷非常高.... 由于多模过程中各模式间的均值和协方差发生了改变,多变量单模高斯分布的基本假设不再成立.基于递推方法的多模过程软传感器建模存在两点问题:其一,递推建模方法不能及时的跟踪多模过程的改变;其二,递推建模方法的在线计算负荷非常高.为了解决上述问题,本文提出了一种基于自适应高效递推规范变量分析的多模过程软传感器建模方法.首先,采用指数权重滑动平均来更新过去观测矢量的协方差矩阵;然后,利用基于模型输出误差范数的可变遗忘因子来跟踪多模过程的动态变化;最后,通过引入一阶干扰理论(firstorder perturbation,FOP)来实现递推奇异值分解,与常规奇异值分解相比递推奇异值算法的计算负荷显著降低.将提出的方法用于田纳西伊斯曼(tennessee eastman,TE)化工过程进行仿真验证,其结果表明了该方法的可行性和精确性. 展开更多
关键词 一阶干扰理论 多模过程 规范变量分析 可变遗忘因子 软传感器
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应用人工蜂群算法的动态波达方向跟踪 被引量:9
15
作者 单泽彪 石要武 +1 位作者 刘小松 张志成 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第3期838-845,共8页
针对目标信号源波达方向(DOA)的实时变化,将人工蜂群算法应用于最大似然函数的优化,实现了动态目标DOA的实时跟踪。首先,提出了一种可变遗忘因子的自适应样本协方差矩阵更新方法,该方法可根据目标信号源DOA变化的快慢自适应调整历史数... 针对目标信号源波达方向(DOA)的实时变化,将人工蜂群算法应用于最大似然函数的优化,实现了动态目标DOA的实时跟踪。首先,提出了一种可变遗忘因子的自适应样本协方差矩阵更新方法,该方法可根据目标信号源DOA变化的快慢自适应调整历史数据和当前采样数据在协方差矩阵中所占的权重,从而保证在获得较小稳态误差的同时又可获得较快的跟踪速度。然后,直接应用了性能优越的最大似然估计方法,避免了子空间跟踪类算法需要不断重复特征值或奇异值分解等问题。最后,采用人工蜂群仿生智能算法对似然函数的求解进行优化,从而极大地减少了算法的计算量,保证了算法的快速性和实时性。实验结果表明:在单快拍采样的情况下,信噪比为0dB时,跟踪两个目标信号源的均方根误差为0.995 2°,基本达到了阵列信号处理中目标跟踪方法的设计要求。 展开更多
关键词 波达方向(DOA)跟踪 运动目标跟踪 可变遗忘因子 人工蜂群算法 最大似然估计
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噪声情况下的时变间谐波谱估计 被引量:7
16
作者 陈涵 刘会金 +2 位作者 李大路 李琼林 金维刚 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第19期105-110,共6页
间谐波幅值远小于基频或其它整数倍谐波的幅值,使其对噪声非常敏感,噪声往往会将这类微弱信号淹没。另一方面,实际间谐波频谱是随时间变化的,应看作随机信号来处理。该文提出一种基于4阶累积量的可变遗忘因子递推最小二乘法(cumulants r... 间谐波幅值远小于基频或其它整数倍谐波的幅值,使其对噪声非常敏感,噪声往往会将这类微弱信号淹没。另一方面,实际间谐波频谱是随时间变化的,应看作随机信号来处理。该文提出一种基于4阶累积量的可变遗忘因子递推最小二乘法(cumulants recursive least square-variable forgetting factor,CRLS-VFF),将间谐波信号看作一个时变自回归(auto-regressive,AR)模型,利用参数化谱估计方法分辨率高的优点,将间谐波谱估计问题转化为时变AR参数的估计。4阶累积量可抑制任何高斯噪声,保证算法的频率分辨率;可变遗忘因子提高了算法跟踪时变参数的能力。对根据间谐波特点构建的仿真模型及典型的间谐波源——变频装置产生的信号进行仿真,结果证明:该方法能在噪声情况下准确估计出时变间谐波的频谱。 展开更多
关键词 时变间谐波 递推最小二乘法 4阶累积量 可变遗忘因子 自回归模型 高斯噪声
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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
17
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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一种改进的变步长ELMS算法 被引量:8
18
作者 吕振肃 黄石 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第10期1524-1526,共3页
在简单讨论基小最小均方(LMS)算法的基础上,引入了扩展的最小均方(ELMS)算法,并分析说明了该算法能达到更小的稳态MSE。改进的变步长ELMS算法是在对有用信号的预测中采用了自适应为归一化的的最小均方(NLMS)预测估计器,步长的迭代中引... 在简单讨论基小最小均方(LMS)算法的基础上,引入了扩展的最小均方(ELMS)算法,并分析说明了该算法能达到更小的稳态MSE。改进的变步长ELMS算法是在对有用信号的预测中采用了自适应为归一化的的最小均方(NLMS)预测估计器,步长的迭代中引入遗忘因子λi,利用其与误差信号的加权和来产生新的步长参与迭代。理论分析与计算机仿真结果表明,该算法有较好的收敛性能和较小的稳态失调。 展开更多
关键词 LMS算法 变步长 ELMS算法 信号估计器 遗忘因子
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一种改进的次级通道辨识算法 被引量:4
19
作者 高伟鹏 贺国 +1 位作者 刘树勇 魏国东 《海军工程大学学报》 CAS 北大核心 2019年第3期60-66,共7页
为提高次级通道的辨识精度、减小辨识误差对自适应控制的影响,以横向滤波器作为估计模型,分别应用带遗忘因子的最小二乘递推算法和变步长最小均方算法来对横向滤波器的权系数进行了更新,并对两种算法的辨识精度和控制效果进行了对比。... 为提高次级通道的辨识精度、减小辨识误差对自适应控制的影响,以横向滤波器作为估计模型,分别应用带遗忘因子的最小二乘递推算法和变步长最小均方算法来对横向滤波器的权系数进行了更新,并对两种算法的辨识精度和控制效果进行了对比。结果表明:变步长最小均方算法的性能优于带遗忘因子的最小二乘递推算法,但变步长算法仍存在收敛速度过慢、辨识残差较大的问题。为此,提出一种改进的变步长最小均方算法,并对其进行了实验验证。实验结果表明:改进之后的变步长最小均方算法的辨识精度满足控制要求,收敛速度较快。 展开更多
关键词 次级通道辨识 横向滤波器 遗忘因子 改进变步长最小均方算法
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一种可变步长LMS算法及其性能分析 被引量:14
20
作者 杨金明 王伟强 《华南理工大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第4期61-64,共4页
提出了一种自适应可变步长最小方差算法(λNVSS),以解决基本最小方差算法LMS中收敛速度和稳态误差之间的矛盾.该算法利用当前和过去共m(滤波器阶数)个误差信息,并通过引入修正系数ρ和遗忘因子λ(i),来确定下一步的迭代步长.文中对这种... 提出了一种自适应可变步长最小方差算法(λNVSS),以解决基本最小方差算法LMS中收敛速度和稳态误差之间的矛盾.该算法利用当前和过去共m(滤波器阶数)个误差信息,并通过引入修正系数ρ和遗忘因子λ(i),来确定下一步的迭代步长.文中对这种算法进行了分析和仿真验算.对比一般的变步长算法,λNVSS算法对于平稳过程中的滤波器能获得更快的收敛速度和更小的稳态误差,同时还具有较好的跟踪跃变系统的能力. 展开更多
关键词 最小方差算法 自适应滤波 变步长最小方差算法 遗忘因子
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