递推最小二乘法

摘要： 提出的负荷预测模型是一种基于时间序列并带有外部输入的自回归模型(ARX模型),其中的系数通过递推式的最小二乘法回归估计。研究的负荷预测方法考虑分析了影响热负荷的内外因素,这样可以使预测效果较好。研究的递推最小二乘回归方法对异常值具有鲁棒性,适用于快速自适应系数估计。研究还从对某住宅进行集中供热管理的供热公司获取供热运行数据进行模型验证。结果表明,基于外部输入的自回归模型具有良好的预测精度,为供热系统调控中重要的前期工作提供了依据,由此能够对供热的调节方式进行指引,提升用户体验感。

摘要： 激励轨迹的选取和优化是机器人动力学参数辨识的重要基础。为了提高机器人动力学参数的辨识精度,以SCARA机器人为研究对象,设计了基于双层自适应遗传算法的机器人激励轨迹优化方案。运用Newton-Euler法建立了机器人的动力学模型,并对机器人的动力学模型进行线性分离,得到了机器人的最小惯性参数集和对应的观测矩阵。分析机器人的参数辨识方程,确定了观测矩阵条件数最小的优化目标。针对传统遗传算法进行改进,提出了双层自适应机制,提升了算法的全局搜索能力和搜索效率。最后利用MATLAB和ADAMS进行联合仿真实验,使用递推最小二乘法计算机器人的最小惯性参数集。实验结果表明,使用改进的双层自适应遗传算法得到的激励轨迹可以保证机器人动力学参数的辨识精度。

摘要： 针对智能电表抽检方式存在效率低下、人力成本高、实时性差、难以全面覆盖的问题,本文提出一种基于改进动态线损估计的智能电表在线误差估计方法。首先,考虑负荷类型对线损估计的影响,对动态线损估计模型进行改进,使模型获取的误差估计值更接近真实值;然后,利用带遗忘因子的递推最小二乘法求解改进动态线损模型,获取智能电表误差估计结果;最后,通过仿真及实际数据验证所提方法的有效性。结果表明,与固定线损模型、动态线损模型对比,本文所提方法的检测准确率更优。

摘要： 针对铅酸蓄电池荷电状态(SOC)估计不够精准的问题,提出了基于等效电路模型的递推最小二乘法(RLS)结合容积卡尔曼滤波算法(CKF)的电池SOC估计方法。推导铅酸蓄电池离散空间方程,通过实验得到电池的SOC-OCV拟合曲线,并采用递推最小二乘法进行模型的参数辨识,建立仿真模型对比扩展卡尔曼滤波算法(EKF)和CKF算法对铅酸蓄电池SOC估算的精准度,结果表明CKF算法对SOC的估计效果更佳。

摘要： 为提高永磁同步电机控制系统抗负载扰动和电机电气参数时变的能力,提出一种基于ADRC通过最小二乘参数辨识的方法,将电机电气参数实时辨识获得电流环内外扰动总和反馈到电流环自抗扰控制器中,并采用径向基神经网络(RBF)方法对非线性扩张观测器(NLESO)参数进行在线整定,获得最优参数,从而对上述扰动进行精确补偿。实验结果表明该方法改进控制器将观测器参数由三个且范围在±106减少为两个参数、调节范围在0~1,当负载扰动由0突增至3.9 N·m时,位置误差波动由原来的41.05%降低至4.21%,同时在小于100 r/min的低速时速度波动由原来的15.52%降低至2.00%;当输入位置角度信号,位置角度误差由原来的4.06%降低至0.89%,进一步提高了电机控制系统位置控制精度和抗扰动能力。

摘要： 针对传统永磁同步电机闭环控制系统存在体积大、成本高、可靠性低等缺点,提出了一种无传感器的闭环控制系统和电机参数在线辨识方法。在建立永磁同步电机两相静止坐标系模型的基础上,设计滑膜电流观测器估算电机的位置和角速度;考虑到电机运行过程中内部环境变化会导致电机参数变化,又设计了一种带遗忘因子的递推最小二乘法的电机参数在线辨识。仿真结果表明:该组合系统能快速、准确地预估出电机的位置角度和转速,并对电机的定子电阻和电感有较高的辨识精度,能够满足永磁同步电机无传感器控制的需求。

摘要： 永磁同步电机运行过程中,电机参数在不同工况下会发生变化而影响转子位置的获取,从而影响电机控制系统的效率和性能,因此对电机参数的在线辨识非常必要。提出了基于递推最小二乘法的在线参数辨识无位置传感器控制方法,该方法对定子交轴电感进行在线辨识,并将结果反馈到滑模观测器,同时更新电流控制器参数,实现了电机控制的参数自适应功能。基于永磁同步电机系统的实验结果表明,该控制方法下系统有良好的稳定性和动态性能。

摘要： 针对履带车辆高速行进间射击时火炮扰动力矩急剧增加且火炮、炮塔的转动惯量变化较为严重而影响射击精度的问题,在传统自抗扰位置-电流双环炮控系统的基础上,提出了一种基于模型辅助补偿的自抗扰控制方法。首先基于带遗忘因子的递推最小二乘法建立一个不依赖于负载总干扰力矩的转动惯量辨识模型,其次利用降维状态观测器根据辨识得到的转动惯量实时观测负载力矩,最后将实时辨识得到的转动惯量和观测出来的负载力矩前馈补偿到自抗扰控制器中。联合仿真表明该方法不仅能提高行进间火炮身管稳定精度和鲁棒性,还能降低扩展观测器的观测压力。

摘要： 为了实现飞行控制参数的在线更新以及飞行器故障的在线检测,提出了一种支持控制参数在线优化的气动参数实时辨识方法,通过对噪声方差的在线估计,判断参数是否发生突变,进而通过修改协方差矩阵,保证递推最小二乘法的收敛速度和辨识精度,实现在线高精度辨识。最后,基于某飞行器对该方法进行了仿真验证,并与传统辨识方法进行对比,说明了该方法对时变参数有较强的辨识能力,验证了该方法的有效性。

摘要： 针对固定遗忘因子递推最小二乘法(RLS)在永磁同步电机参数识别中难以同时保证快速性和鲁棒性的问题,提出一种动态调节遗忘因子大小的递推最小二乘参数识别算法.分析了遗忘因子对RLS算法的影响特性,以理论模型与实际模型输出的差值为变量构建遗忘因子调节函数,实现遗忘因子动态调整.仿真结果表明,相比于固定遗忘因子RLS算法,改进算法可以同时保证稳态抗干扰与动态快速收敛能力,具有优越性.

摘要： 针对简单的N阶二元多项式拟合所有弹道轨迹无法同时满足精度指标与拟合阶数控制的要求,本文提出利用分段的N阶多项式拟合射表数据.该方法将射表数据按高低角分成若干个区间,并分别选取合适的拟合阶数,利用递推最小二乘法估计该区间内二元多项式方程的系数,继而解算出弹道轨迹.仿真结果表明,该方法能够有效减少拟合误差以及弹丸位置与实际命中点的距离偏差,达到更好的射击效果,同时能够缩短解算时间,更有利于实时火控系统的弹道解算.

摘要： 转向系统是汽车的重要安全系统之一,其数学模型设计的好坏直接影响着它的性能和寿命,传统的设计方法求得的转向系统参数精度达不到要求,而且不能实时观测待估参数的变化.本文首先利用Matlab软件验证了递推最小二乘法在参数识别中的优越性,然后对一未知转向系统进行了参数辨识,得到了等效转动惯量、等效阻尼系数及等效刚度等机械参数,并且对辨识的参数进行验证,验证结果满意.

摘要： 研究基于锅炉液位模型的控制策略,针对锅炉系统具有较强的非线性与时滞性,锅炉液位模型参数随之产生较大误差,直接影响控制精度,提出一种采用递推最小二乘法参数辨识的方法保证参数的精确度.递推最小二乘法通过极小化误差平方和的方法较为精确的估计辨识模型参数,具有.实验应用MCGS组态软件在线获取实时阀门开度与实时液位值,进行递推最小二乘法辨识参数.实验结果表明,递推最下二乘法适用于锅炉液位模型参数的在线辨识.

摘要： 炮控系统内部结构复杂,机理建模很难建立其较为客观的数学模型,针对这一问题,提出用递推最小二乘法对某型战车炮控系统辨识建模.首先对试验进行了设计,测得了某种工况下的炮塔速度阶跃输出曲线,并用跟踪微分滤波器对所得曲线进行了去噪处理,找出了被控对象的输入输出数据;其次运用递推最小二乘法对假定模型进行了模型参数估计,得到了被控对象的模型参数;最后用阶跃响应性能指标误差评价法对模型的有效性进行了验证.结果表明,该方法能准确地实现炮控系统的模型辨识,所建模型是有效可行的.

摘要： 本文采用递推最小二乘法对磁悬浮单层隔振系统进行模型辨识,得到系统传递函数表达式。通过综合考虑辨识拟合度,辨识系统零极点位置。阶跃响应特征等来调整辨识模型的阶数和噪声结构,对辨识出的模型进行优化。并将辨识的系统模型传递函数应用于到磁悬浮主动隔振控制系统,结果表明:隔振效果有明显提高,验证了此辨识模型的有效性。

摘要： 永磁同步电机高度非线性、时变、多变量等特点,使其控制难度大,控制算法复杂,传统的控制方法存在的一定的局限性.本文在其传统数学模型参数辨识的基础上,以前馈解耦的思路消除电流控制中d、q轴的参数耦合和系统扰动,并将系统参数缓慢变化时参数辨识的陈旧观测数据对新参数辨识的影响考虑在内,利用遗忘因子对递推最小二乘法进行参数辨识优化,从而提高了系统辨识参数的抗干扰性,通过仿真对比,验证了该方法并不严重依赖于系统精确模型,相比传统的前馈解耦更具优势.

摘要： 针对高速列车运行速度快,运行过程复杂以及具有很强的非线性等特点,对高速列车运行过程数学模型建立以及速度跟踪控制方法进行研究.本文采用数据驱动建模的方法,首先将高速列车实际运行数据按照牵引力和制动力分成牵引和制动两部分,接着利用递推最小二乘法建立相应的线性模型,针对高速列车所建立的牵引和制动模型,采用隐式广义预测控制实现高速列车的速度跟踪控制.基于CRH380AL运行过程数据的仿真结果表明,本文方法满足高速列车的运行要求.

摘要： 传统系统辨识理论主要根据基于测量噪声的系统输入输出数据来辨识模型.但是输入本身同样存在噪声,输入噪声的影响同时也体现在输出数据中.本文提出基于一种随机输入模型的系统辨识方法,根据随机微分方程的相关理论,通过输入一个随机过程信号,得到相应的随机输出数据.介绍了后向差分法并推出了一阶、二阶动态系统的离散模型,而后提出了一种递推的参数辨识方法,以便能够在线辨识系统参数.仿真实验首先采用相关方法生成实验数据,然后进行系统辨识.实验结果表明,基于随机输入模型的数据能够反映动态系统的特性,而递推算法能够有效地在线辨识系统参数,并具有一定的鲁棒性.

摘要： 传统系统辨识理论主要根据基于测量噪声的系统输入输出数据来辨识模型.但是输入本身同样存在噪声,输入噪声的影响同时也体现在输出数据中.本文提出基于一种随机输入模型的系统辨识方法,根据随机微分方程的相关理论,通过输入一个随机过程信号,得到相应的随机输出数据.介绍了后向差分法并推出了一阶、二阶动态系统的离散模型,而后提出了一种递推的参数辨识方法,以便能够在线辨识系统参数.仿真实验首先采用相关方法生成实验数据,然后进行系统辨识.实验结果表明,基于随机输入模型的数据能够反映动态系统的特性,而递推算法能够有效地在线辨识系统参数,并具有一定的鲁棒性.

摘要： 传统系统辨识理论主要根据基于测量噪声的系统输入输出数据来辨识模型.但是输入本身同样存在噪声,输入噪声的影响同时也体现在输出数据中.本文提出基于一种随机输入模型的系统辨识方法,根据随机微分方程的相关理论,通过输入一个随机过程信号,得到相应的随机输出数据.介绍了后向差分法并推出了一阶、二阶动态系统的离散模型,而后提出了一种递推的参数辨识方法,以便能够在线辨识系统参数.仿真实验首先采用相关方法生成实验数据,然后进行系统辨识.实验结果表明,基于随机输入模型的数据能够反映动态系统的特性,而递推算法能够有效地在线辨识系统参数,并具有一定的鲁棒性.

摘要： 本发明公开了一种基于递推最小二乘法的铣削力在线识别方法及系统，在机床坐标系下通过多次模态测试取平均值的方法获得X、Y方向上的频响函数，并将频响函数转换成时域上的单位脉冲响应函数；通过在X、Y合适的位置布置加速度传感器，获取铣削加工过程中加速度响应；根据铣削加工过程中的转速，选择对应的刀齿通过频率及其倍频对加速度信号进行梳状滤波处理；利用获得的单位脉冲响应函数，采用递推最小二乘法配合滑动矩形窗对滤波后的加速度信号进行处理，识别出铣削力。本发明采用递推最小二乘法并结合矩形窗，对输入加速度信号进行不断的更新，以保证识别切削力的实时性，为铣削力的在线识别提供了新思路。

摘要： 本发明提供一种基于递推最小二乘法的激光吸收光谱谐波信号峰值点提取方法，分为以下步骤：(1)以激光吸收光谱的谐波信号采样点和采样点的序列数作为输入，使用三次多项式拟合谐波信号的主峰部分；(2)使用第一组输入数据计算初始值；(3)增加测量数据代入递推公式进行计算；(4)使用的递推结果计算拟合函数峰值点；(5)对计算得的峰值点进行判断，若符合条件，拟合函数的峰值点即为谐波信号的峰值点，若不符合条件，则返回(3)。本发明用于激光吸收光谱监测系统中谐波信号峰值点的查找，使监测系统在准确测量的基础上大幅提高测量速度，具有广泛的应用前景。

摘要： 本发明公开了一种带遗忘因子的递推最小二乘法的转动惯量辨识方法。该方法如下：将异步电机运动方程写成递推最小二乘形式，确定输出变量，待辨识参数和观测矩阵；定义观测量长度、遗忘因子、初始化协方差矩阵和辨识参数；计算当前时刻的增益矩阵；计算当前时刻协方差；更新参数估计值；更新目标函数值；将计算的目标函数值与预设的目标函数值比较，不断更新，最终计算得到电机转动惯量信息。本发明引入一种带遗忘因子的递推最小二乘法的转动惯量辨识方法，提高了电机在负载转动惯量变化等情况下的系统控制性能。

摘要： 本发明公开了一种基于改进初值带遗忘因子递推最小二乘法的锂电池参数辨识方法。该方法包括建立锂电池二阶戴维宁等效电路模型；通过HPPC工况确定各参数与SOC的函数关系，通过间歇恒流放电工况确定开路电压与SOC的函数关系；测量初始开路电压获得初始的SOC；将初始SOC带入参数拟合表达式得到此SOC对应的参数值；将各参数反带入递推公式得到改进初值带遗忘因子递推最小二乘法的初值；最后采用改进初值带遗忘因子递推最小二乘法进行参数辨识。本发明解决了带遗忘因子递推最小二乘法的初值选取困难的问题，提高了参数辨识的精度，具有实用意义。

摘要： 本发明公开了一种基于改进型递推最小二乘法的电机参数辨识控制方法。首先采集永磁同步电机的三相定子电流和转子的电角度，并根据坐标变化计算三相电流在dq轴坐标系下的电流分量id，iq，其次计算转速环和电流环输出的dq参考电压值ud1ref，uq1ref，并根据比较器关系调整参考电压矢量幅值，接着采用中点法计算(k+1)时刻dq轴电流的预测值idh(k+1)、iqh(k+1)，最后构建计及电流变化率的永磁同步电机的最小二乘法参数辨识模型，本方案通过对参考电压的预调整，避免在变转速、变负载等工况下由相电流突变导致的辨识误差大、时间长的问题，同时，利用预测电流值计算电流变化率，减少采样误差对计算结果的影响，大大提高了动态工况下永磁同步电机参数辨识的准确性。

摘要： 本发明公开了一种基于递推最小二乘法的永磁同步电机参数辨识方法及系统，属于永磁同步电机控制技术领域，首先推导递推最小二乘法的基本方程；其次建立永磁同步电机在两相同步旋转正交坐标系上的电气动态模型，并对定子绕组的电阻和电感，以及永磁体磁链进行辨识；然后建立永磁同步电机的机械动态模型，并对转动惯量和粘性摩擦系数，以及负载转矩扰动进行辨识和估计；本发明能够准确地在线辨识永磁同步电机的参数，并且仅需要外部负载扰动的初始值，便能实现对其进行估计，适用于永磁同步电机高性能伺服控制系统的设计。

摘要： 本发明涉及一种基于递推最小二乘法的MEMS陀螺仪快速标定方法，属于陀螺仪校准技术领域，解决了现有标定方法过程繁琐、计算量大、效率低的问题。该方法包括：建立待标定的MEMS陀螺仪误差模型；获得预设时间段内以预设采样频率采集的MEMS陀螺仪在三轴转台多个预设位置处的俯仰轴、偏航轴、翻滚轴的输出量，生成第一组数据组至第N组数据组；基于第一组数据组利用MEMS陀螺仪误差模型获得对应的第一误差参数；根据第一误差参数及第二组数据组利用递推最小二乘法获得第二误差参数，并依次迭代，直至误差参数收敛，获得确定的误差参数，从而完成对所述MEMS陀螺仪误差模型的标定。本发明在操作简单，在保证标定精度的同时，节省了标定时间，提高了标定效率。

摘要： 本发明公开了一种基于递推最小二乘法的铣削力在线识别方法及系统，在机床坐标系下通过多次模态测试取平均值的方法获得X、Y方向上的频响函数，并将频响函数转换成时域上的单位脉冲响应函数；通过在X、Y合适的位置布置加速度传感器，获取铣削加工过程中加速度响应；根据铣削加工过程中的转速，选择对应的刀齿通过频率及其倍频对加速度信号进行梳状滤波处理；利用获得的单位脉冲响应函数，采用递推最小二乘法配合滑动矩形窗对滤波后的加速度信号进行处理，识别出铣削力。本发明采用递推最小二乘法并结合矩形窗，对输入加速度信号进行不断的更新，以保证识别切削力的实时性，为铣削力的在线识别提供了新思路。

摘要： 本发明公开一种基于递推最小二乘法的分布式低压配电网络线路参数估计方法，包括：第一步，根据低压配电网网络拓扑，对电力线路段和节点进行编号，同时根据基尔霍夫电压定律和基尔霍夫电流定律建立方程组；第二步，对集抄系统或者智能电表采集到的量测数据通过低通滤波处理方法进行异常数据清洗；第三步，根据最小二乘法对线路参数估计进行数学建模，设计递推最小二乘估计参数，采用递推最小二乘法设计线路阻抗参数估计算法；第四步，采用核估计和点估计对线路参数估计结果进行可信度分析。

摘要： 本发明公开了一种基于递推最小二乘法的解耦方法及系统，该方法包括以下步骤：S1：将应变片整合进压电驱动器中，利用电容传感器检测末端位移并进行反馈；S2：利用基于直接逆模型法的递推最小二乘控制器消除压电驱动器的固有迟滞；S3：实现对X轴单轴的控制；S4：对X轴和Y轴实现双轴两自由度的控制，并根据两自由度运动跟踪精度与定位平台的偶合关系进行解耦；S5：采用典型正方形轨迹测试轨迹跟踪的能力。有益效果：通过采用的解耦方法成功地衰减了X轴和Y轴上的横轴耦合运动，定位平台的跟踪性能大大提高，采用基于递推最小二乘法的解耦方法更加简单有效，降低了定位平台的误差。