增广最小二乘限定记忆参数估计算法与仿真

最小二乘法可用于动态系统、静态系统、线性系统和非线性系统的参数估计,可用于离线估计,也可用于在线估计;文章在增广最小二乘递推算法的基础上引入限定记忆方式,获得了增广最小二乘限定记忆参数估计递推算法(RFMELS),解决了增广最小二乘递推算法的数据饱和问题,仿真结果表明了RFMELS算法的有效性.     

基于PLC的最小二乘参数辨识的实现

文章基于西门子S7-300 PLC(可编程逻辑控制器),根据最小二乘算法原理,设计了一种能够在线估计系统模型参数的辨识器;在编程过程中大量使用了功能FC,利用其临时变量来节省PLC存储器空间,以完成较为复杂的运算;最后以双容水箱为对象进行了在线辨识.结果表明,所设计的辨识器具有良好的实时性和准确性.     

基于最小二乘递推算法的半主动悬架系统参数辨识

为了减少在实体建模过程中的误差,本文对半主动悬架系统进行参数辨识研究。在对悬架结构进行分析的基础上,基于ADAMS建立了半主动悬架减振控制系统的实体模型。采用最小二乘递推算法对悬架系统各指标参数进行辨识,辨识后的输出响应曲线与MATLAB输出曲线基本吻合。仿真结果表明:最小二乘递推算法可以有效地降低误差值,提高悬架系统实体建模的准确性,对进一步的悬架系统控制策略研究具有非常重要的意义。     

基于多新息限定记忆的永磁同步电机参数辨识

在永磁同步电机伺服控制系统中,为了抑制由电机参数变化导致的控制精度下降,引入了电机参数辨识修正调节器参数.为了增强辨识系统的抗干扰能力,提出将多新息方法与限定记忆最小二乘法相结合,增加单步递推数据量,对电机参数进行辨识.通过采集电机运行下的电压、电流及转速信号,对电机定子电阻、交直轴电感、转子磁链参数进行同时在线辨识.通过仿真及实验验证,多新息限定记忆最小二乘法辨识收敛速度快,能有效减小辨识结果的稳态误差且鲁棒性强.     

完整的最小二乘递推算法

利用广义逆矩阵的理论,本文给出了完整的最小二乘递推算法,并由此得到若干很有意义的推论.     

动态调节模型的最小二乘迭代辨识方法

为了改进参数估计精度,利用递阶辨识的交互估计理论,提出了辨识动态调节模型的最小二乘迭代辨识方法。其基本思想是:在每步迭代计算中,将信息向量中或信息矩阵中不可测噪声项用其估计值代替,而噪声估计值又是用前一次迭代参数估计进行计算的,二者执行了一个递阶计算过程。与流行的递推广义最小二乘算法相比,提出的迭代算法在每一步计算中,同时利用了系统所有量测数据信息,因而具有更高的参数估计精度和更快的收敛速度。进行了仿真计算。     

最小二乘辨识算法的并行计算及实现方法

以机器人自适应扰动控制中系统参数的辨识为模型，对逆归最小二乘辨识算法的并行计算进行了较深入的研究。结果算法的实施，提出了一种基于Ｉｎｔｅｌ８０９８单片机的多单片机结构，其中单端口写入、多端口读出的共享存贮器方案可命名微处理机间直接进行数据传输，有效地提高了数据的传输速率。     

系统辨识中的限定记忆最小二乘法参数估计算法及应用

将限定记忆最小二乘法用于线性时变系统的参数估计,线性系统用离散差分方程来表示,给出了相应的批量算法和递推算法公式及算例。     

基于最小二乘法的Bouc-Wen模型参数辨识

Bouc-Wen模型是工程中应用比较广泛的一种迟滞模型,能够产生一系列不同的光滑滞回曲线,但在实际应用中,因其数学表述上的复杂和参数物理意义不明确而使得其参数辨识存在一定的难度.文中提出一种基于最小二乘法原理的参数辨识方法,它根据系统的输入和输出直接辨识模型中的等定参数,通过在电梯导靴摩擦力建模中的应用表明该方法辨识精度较高,具有较好的实际应用价值.     

基于MATLAB的最小二乘法系统辨识与仿真

将MATLAB应用到系统辨识中,在分析最小二乘法的基本原理和推导过程的基础上给出了系统辩识中算法参数估计的递推公式,并进行了实例仿真.     

非线性随机系统具有遗忘因子的递推最小二乘法

针对NARMAX模型,结合线性滤波、谱分解定理及成型滤波器原理构成非线性随机系统模型,并将参数模型转化为脉冲响应非参数模型.依据Hankel矩阵法,在参数估计准则函数中加入待估参数的增量约束项和遗忘因子,并结合增广最小二乘递推算法,提出一种具有遗忘因子的非线性参数估计的递推最小二乘法.该算法收敛速度快,且能克服病态,适用于时变参数情形.将其应用于一种非线性自适应预测控制算法仿真中,验证了算法的有效性.     

基于遗传算法的广义非线性最小二乘测量平差

为了解决当前“数字地球”、“数字国家”、“数字城市”、“数字矿山”等数字化工程中广泛出现的具有多源、多维、多类型、多精度、动态和非线性等特点的测量数据的误差处理问题,本文采用了一类基于自然界生物进化基本法则而发展起来的新算法——遗传算法,在提出、设计基于遗传算法的广义非线性最小二乘参数平差方法的同时,给出了遗传算子中选择、交叉、变异算子的设计,以及具体的算法步骤。通过实例计算表明,该遗传算法是进行广义非线性最小二乘参数估计的具有全局最优化的有效方法,为广义非线性测量数据处理提供了又一新的思路。     

广义不定最小二乘问题的扰动分析

通过定义一种新的加权广义逆,研究不定最小二乘问题和等式约束不定最小二乘问题。应用矩阵的双曲QR分解, 得到这两个问题的解的表达形式,并且推出了关于这两个问题的解的扰动界.     

改进的递推增广最小二乘参数估计方法

基于用递推最小二乘(RLS)法拟合高阶自回归(AR)模型得到的白噪声估值,提出了自回归滑动平均(ARMA)模型参数估计的一种改进的递推增广最小二乘法。它由两段RLS算法组成,可在线实现,具有快的收敛速度。一个仿真例子说明了其有效性。     

基于多群体遗传算法的非线性最小二乘估计

由于非线性模型参数估计理论广泛使用的传统牛顿类算法对初值的敏感性,以及简单遗传算法易陷入局部最优的问题,提出了一种多群体遗传算法,它采用多个群体执行遗传算法搜索解,并且能根据各个群体在较少迭代次数中找到的最优解动态调整参数域,提高了遗传算法的性能及搜索到的解是全局最优解的可靠性.实验结果表明:新的算法是一种有效的非线性...     

最小二乘法在索网结构力密度法找形中的应用

在索网结构力密度法找形的基础上,采用最小二乘法对找形后索力结果进行优化计算,从而解决找形后的索力参差的问题,弥补了力密度法找形的不足.最后给出算例,验证了方法的可行性.     

广义时变系统的最小二乘辨识方法

根据工程背景 ,提出了广义时变参数系统的概念。广义时变系统是指参数随系统可测扰动量变化的一类时变系统 ,即参数是系统可测扰动量函数的时变系统 ,提炼出这类时变系统的数学描述模型。根据最优化技术 ,导出了这类模型的两种辨识方法 ,即最小二乘型算法和随机梯度型算法 ,并应用鞅超收敛定理分析了算法的收敛性。分析表明 :由于该方法同时还利用了系统扰动量所含的信息 ,因而可以给出时变参数的一致估计。数字仿真验证了提出方法用于估计广义时变系统的参数是有效的。     

四元数量子理论中最小二乘问题的代数方法

借助四元数矩阵的复表示, 引进四元数矩阵范数, 研究四元数最小二乘 问题并得到了在四元数量子理论中解决四元数最小二乘问题的一种代数方法. 数值算例说明了算法的有效性.     

Hammerstein系统遗忘因子有限窗口分解辨识

提出一种带遗忘因子和分解辨识策略的有限数据窗口递归最小二乘Hammerstein系统辨识方法。针对Hammerstein系统具有耦合参数的问题,将Hammerstein系统分解为2个子系统：一个子系统包含线性子系统参数,另一个子系统包含非线性子系统参数;提出一种基于遗忘因子的有限窗口递归最小二乘方法对分解模型进行在线递归估计;仿真示例验证了所提算法能够快速跟踪参数,实现对Hammerstein系统的精确辨识。