基于最小二乘法在线参数辨识的异步电动机矢量控制仿真

为取得高性能的异步电机矢量控制,将一种基于最小二乘法在线辨识异步电机参数的方法运用到矢量控制系统中.这种基于最小二乘法异步电机参数辨识方法是在转子坐标系下进行的且不需要电机转子磁链参数,只需要定子电压、电流和转速参数.文章通过Matlab/Simulink对基于最小二乘法的参数辨识的异步电动机矢量控制系统进行了仿真,仿真结果表明:这种电机参数辨识方法能够实时更新电机控制参数,改善了矢量控制系统的性能.     

基于递推最小二乘法的变压器参数辨识

提出一种变压器漏电抗的识别方法.该方法无需改变变压器低压侧的电流互感器配置,无需测量绕组电流,直接利用低压侧线电流,在分相列写回路方程的基础上,消去低压侧绕组环流的影响,利用递推最小二乘法识别漏电抗,解决了Y/△接线方式下三相变压器的漏电抗计算问题.讨论T型等效电路模型中漏电抗参数的可辩识性和算法的误差,给出一种提高识别算法准确性的改进方案,并对方案进行了验证.EMTP仿真结果表明,该算法能够正确识别各相的漏电抗,具有良好的应用前景.     

基于最小二乘法的飞行员模型参数辨识

针对飞行员与飞机相匹配的特点,采用最小二乘法对飞行员模型进行参数辨识.根据Hosman感知模型的特点,确立待辨识参数,为提高辨识精度,重点分析了辨识数据野值的剔除和补正.在俯仰工况下,利用最小二乘递推算法辨识参数,并在研究用Boeing 737-800飞行模拟机上对该方法进行了试验验证.结果表明,飞行员模型的仿真输出曲线与飞行测试数据之间的升降舵角度误差小于0.3°,俯仰角误差小于0.5°,说明通过该方法获得的模型参数能够反映飞行员实际的操作行为.     

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.     

用最小二乘法确定太阳电池电参数

太阳电池的电参数(串联电阻、并联电阻、暗电流、理想化因子及光生电流等)是分析太阳电池特性的重要参量。本文根据标准光照条件AM1.5(或AM0)下对电池测得的一组电流I和电压C值(I,V),采用最小二乘法,令由计算得出的上述各电参数所确定的I-V曲线与所测得的这一组(I,V)值有最佳的逼近,从而求出各电参数,为了加快运算速度,本文还提出了一组估算电参数初值的公式。     

基于最小二乘法的锂离子电池参数辨识方法研究

目的 针对使用戴维南等效电路模型对锂电池进行参数辨识不够精确的问题,提出一种二阶 RC 等效电路模 型并对锂电池进行参数辨识。 方法 通过脉冲放电实验得到锂电池的相关数据,在 MATLAB 上使用最小二乘算法 对所建立的二阶 RC 等效电路进行参数辨识,并对不同 SOC(State of Charge)下锂电池各个参数的变化情况进行分 析,通过计算锂电池的端电压来判断参数辨识的精确度,最后将辨识结果与戴维南等效电路模型所辨识的结果进 行对比并分析。 结果 随着锂电池 SOC 下降,锂电池的各个参数会有轻微的波动,在锂电池的 SOC 处在较低的水平 时,锂电池的各个参数变化比较剧烈,这是由于锂电池的化学浓差极化所导致的,当将辨识的参数用来求解锂电池 的端电压时,随着时间的推移,发现锂电池的端电压的误差波动比较稳定,且最大误差不超过 0. 05 V,反观使用戴 维南等效电路模型求得锂电池的端电压误差波动比较大,且最大误差超过了 0. 08 V。 结论 在锂电池参数辨识上 二阶 RC 等效电路比戴维南等效电路更加准确,能够更好地描述锂电池的动静态特性,为后续对锂电池的荷电状 态估计提供了有力的基础。     

用最小二乘法拟合结合能公式的参数

本文提出了一个原子核结合能公式的新形式,並借助于Apple—Ⅱ和H_(89)微机,用最小二乘法将新公式同Wapstra和Bos.的核素质量表中经过实验严格测定的1271个核素质量拟合,定出了新公式的11个参数,从而得到这个新公式的具体形式。     

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.     

采用非线性最小二乘法的超级电容等效电路模型参数辨识

针对电动汽车混合储能系统中超级电容在传统模型参数辨识中误差较大、不利于估计其工作状态和进行系统能量管理的问题,提出了一种采用非线性最小二乘法的等效电路模型参数辨识方法。为了精确表征超级电容内部电荷再分配过程及其端电压特性,减小模型误差,该方法首先在超级电容三分支等效电路模型的基础上,分析超级电容充、放电过程中内部的电荷再分配过程;然后,利用粒子群算法分段辨识得到模型参数初值;最后,在所得模型参数初值的基础上采用基于信赖域的非线性最小二乘法对模型参数进行优化。采用超级电容进行多组恒流充、放电实验,结果表明,在不同充、放电条件下,模型计算的端电压与对应实验测试端电压的平均绝对百分误差均在0.5%以内,由此验证了基于非线性最小二乘法参数辨识的有效性和准确性。     

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。     

鲁棒递推最小二乘参数辨识的新方法

本文提出一种新的回归方程的鲁棒递推辨识方法。该方法通过Huber函数选择加权因子,使得参数估计值对由测量系统引起的大扰动或异常值具有鲁棒性。文中给出并证明了该算法对确定性系统的参数估计的收敛性与一致性定理。两个线性动态系统的计算机仿真实例显示出该方法对大扰动或异常值的良好鲁棒性以及参数估计的收敛性。     

基于直接积分最小二乘法的同步发电机的参数辨识

针对同步发电机模型参数中多个不可观测量的存在使得需要求解复杂的微分方程组对电机参数进行辨识,进而导致了辨识困难,提出了一种完全由可观测量表示的同步发电机辨识模型,即状态量均为由发电机出口电流、励磁电压、励磁电流以及功角,转速变量增量表示的可量测量,并基于该模型提出用直接积分最小二乘原理(DILS)来辨识发电机参数.这样既避免了复杂微分方程的求解过程,简化了参数辨识方法,又提高了辨识效率.辨识后,利用MATLAB进行算例仿真,通过实测曲线和辨识曲线的拟合表明了所采用的辨识模型与算法是正确、有效的.     

基于最小二乘法的步态机器人运动轨迹辨识

运动轨迹辨识是机器人研究领域中的一个热点问题,运用最小二乘法对步态机器人的运动轨迹进行研究.测量并计算了人体步态特征参数;在此基础上,通过曲线拟合的方法,为下肢各个关节部位建立相对应的数学模型,得到了步态机器人运动轨迹的整体数学模型;最后,利用得到的数学模型表达式验证了文中所提研究方法的可行性与有效性.     

基于最小二乘改进算法的时变系统参数辨识

在系统辨识领域,常规最小二乘法是一种最基本的辨识方法之一.然而,随着观测数据的不断增加,会出现“数据饱和”的现象,造成新观测数据对估计值起不到修正的作用.由于新观测值对未知参数估计的影响要比旧观测值大,采用了渐消记忆和限定记忆最小二乘改进算法,来实现时变过程的参数辨识,并进行了仿真实验.仿真结果表明,它们能够克服“数据饱和”现象,从而改善参数辨识结果     

基于最小二乘偏差补偿法的舵机模型参数辨识

舵机作为无人旋翼机一个重要的执行机构,控制着旋翼机飞行姿态与轨迹的改变,为建立舵机的数学模型,提出了基于最小二乘偏差补偿法辨识伺服舵机的模型参数。在研究了伺服舵机的结构与工作原理的基础上,首先建立舵机各组件模型,综合得到舵机的系统模型;然后采用最小二乘偏差补偿法辨识模型参数。实验仿真验证了该方法具有较高辨识精度与有效性。     

相关—最小二乘辨识软件

本软件能对开环或闭环辨识实验数据进行相关(COR)、最小二乘(LS)或相关——最小二乘(COR—LS)处理,并能自动搜索模型阶次n和纯时延d。本软件是用ALGOL—60算法语言编成,并在某火力发电厂锅炉动态特性的一系列统计实验的参数估计中得到应用,建立了数学模型。     

异步电动机速度辨识中极点配置和参数辨识

深入分析了以定子电流、转子磁链为状态变量的异步电机状态观测器方案,提出一种异步电机状态观测器的极点配置方法,系统给出观测器的设计过程;并给出定子电阻、转子电阻和速度的自适应率.仿真研究和现场实验表明,该方案对电机参数变化的鲁棒性好,磁链观测精度高,收敛速度快.基于该状态观测器方可实现高性能的无速度传感器运行.     

整体最小二乘法与最小二乘法的差异性分析

加权整体最小二乘法(WTLS)估计变量误差模型(EIV)参数需要进行大量的矩阵运算,为了提升估计EIV模型参数的计算效率.本文以WTLS的平差准则为出发点,运用矩阵运算定理,研究了WLS与WTLS平差准则之间的联系,从理论上证明了最小二乘法(不加权)与整体最小二乘法(不加权)估计EIV模型参数的等价性;同时分析了在EIV模型参数是微小量的条件下,用加权最小二乘法(WLS)直接代替WTLS估计EIV模型参数的可行性.模拟结果表明,在坐标转换参数是微小量的情况下WLS和WTLS的解算结果基本一致,验证了理论分析的正确性.