基于改进最小二乘法的椭圆形玻璃幕墙缺陷多传感器融合检测技术

针对常规椭圆形玻璃幕墙缺陷多传感器融合检测的结果误差较大的问题,提出基于改进最小二乘法的椭圆形玻璃幕墙缺陷多传感器融合检测技术。在分析椭圆形玻璃幕墙受力点处应力值和反差增强分组传感器检测数据信号而获取缺陷部位的初始拟合曲线后,采用改进最小二乘法拟合缺陷部位立体位置曲线,融合缺陷检测图像得到检测结果。试验结果表明:应用该方法得出的检测累积误差平均值为0.07,可满足椭圆形玻璃幕墙缺陷的检测要求。

基于改进最小二乘法的水轮发电机气隙数据分析

针对传统的楔形板气隙测量方法,提出采用电容式传感器进行测量,并利用最小二乘拟合法对气隙变化情况进行分析。结果表明:最小二乘拟合法所得到的不圆度、偏心距和最大位移磁极号均好于传统的简单圆法,为发电机气隙在线测量及故障诊断提供较准确的气隙变化数据支撑。

基于改进最小二乘法的超级电容器特征参数辨识

准确辨识超级电容器特征参数值是分析超级电容器电气特性和估计其健康状态的重要研究基础。为克服采用阻抗谱分析法辨识特征参数所需激励信号幅值过小,且不能反映研究对象真实工况以及难以实现在线辨识特征参数的缺点,文中采用递推最小二乘法解决此问题。基于实验分析结果发现直接采用该算法辨识出的参数值与真实值差异较大,因此在深入分析辨识算法的基础上,对最小二乘法的辨识结构加以改进。实验和仿真分析结果表明,基于改进后的最小二乘法辨识得到的超级电容器特征参数值更加准确和可信。

基于改进最小二乘法的永磁无刷电机参数辨识

针对遗忘因子最小二乘法辨识结果容易发生波动的缺点,通过引入选择控制器,提出了一种改进最小二乘法电机参数辨识器,当电机参数发生改变时,利用选择控制器进行切换辨识算法及对辨识器进行初始化,实现对参数更快、更准、更稳的实时在线辨识。仿真试验结果表明改进最小二乘法参数辨识器克服了遗忘因子最小二乘法辨识器辨识结果的波动现象,其辨识速度更快,精度更高,稳定性更好,并且在电机不同转速下均能很好地在线辨识出电机参数。

改进最小二乘法对基坑支护结构竖向位移预测

为提高支护结构竖向沉降预测精度的问题,采用改进最小二乘法模型.在前期沉降值的基础上,引入一个修正后的最小二乘法预测曲线,得到新的预测模型,建立既保证原来的维数,而又不影响整个沉降发展趋势的改进最小二乘法模型.以SMW工法基坑支护为工程实例,利用改进最小二乘法对采集的监测数据进行研究,求出支护结构竖向位移拟合曲线,进而得到拟合值.结果表明:该方法所得的实测值和预测值进行比较,与实测值误差很小且满足规范规定的数值,证明该方法在SMW工法支护结构竖向位移预测中应用的有效性及预测所提高的精度;既保证了传统最小二乘法位移曲线的维数,又不影响整个预测沉降变形曲线的发展趋势,更适用于周边环境复杂的基坑支护结构竖向位移预测.

改进最小二乘法双目视觉位姿测量技术研究与测试

由于工件表面油污、光照等因素干扰导致工件图像提取的特征点偏离实际位置,对工业机器人的抓取定位带来较大误差。该文以视觉引导工业机器人抓取气缸盖为应用对象,对双目视觉高准确度位姿测量技术进行分析。首先探讨特定条件下的双目视觉定位引导机器人技术以及粗差点产生原因与解决方法情况;其次介绍视觉系统视觉坐标系和目标坐标系,然后在位姿测量数学模型的基础上提出改进最小二乘法的准确计算方法,并搭建双目视觉引导的工业机器人抓取气缸盖系统进行测试分析。测试表明:改进最小二乘法的位姿计算方法可实现双目视觉对目标物的全自由度位姿测量,满足工业机器人高准确度抓取操作。

利用改进最小二乘法优化的Kriging综合模型

为解决地形起伏较大区域GPS高程拟合技术中模型单一、精度不高的问题,采用理论分析与实验验证的方法,将移动曲面法与Kriging法相结合组成综合模型,分析变异函数的影响因素,研究了利用改进最小二乘法确定变异函数的Kriging综合模型.研究结果表明:改进最小二乘方法拟合得到的变异函数曲线可靠性高,更符合实测数据规律,基于改进最小二乘法的综合模型能够获得高精度的高程拟合值.

基于改进最小二乘法的低压集抄系统故障量化诊断方法

低压集抄系统的电力线路会因大电磁干扰效应等问题,使其载波通信效率和精准度受到影响。为提高低压集抄系统故障诊断的实时性和准确性,避免传统最小二乘法实现曲线拟合的高阶复杂计算,提出基于改进最小二乘法的低压集抄系统故障量化诊断方法,并考虑提高不同天气条件下完成低压集抄系统故障量化诊断的可靠性和实际运行质量的评估水平。通过改进重要抽样算法获取低压集抄系统故障指标,采用单指标值归一化函数统一量纲处理各个故障指标,并用层次分析法和熵值法获取各项故障指标的主观权重和客观权重,再利用改进最小二乘法组合优化主观权重与客观权重,获取各指标的综合权重,实现低压集抄系统的故障量化诊断。以辽宁某电网公司的低压集抄系统为试验对象,对其管辖范围的不同居住区进行低压集抄系统的故障量化诊断实测,试验样本的总户数为362户,其中别墅区98户、高层居住区206户、农村58户。故障指标的评估测试结果表明,运行中的故障指标评估测试较精准;故障指标识别成功率测试中分别统计了在阴天、雪天、雷雨天等3种气候环境下,试验样本的单点实召正向有功电量响应时间、批量实召正向有功电量响应时间、日冻结数据抄读成功率、重点用户整点数据抄读成功率、拉合闸成功率等5项故障指标的识别成功率,结果表明,识别成功率均达到97.5%以上。实时性评估测试分别对阴天、雪天、雷雨天等3种气候环境下,3种居住区的低压集抄系统故障诊断速度进行评估,取其5次诊断速度的平均值作为最终的速度评估结果,结果显示试验的实时性评估效果都明显优于传统方法。故所提方法可实现不同气候条件下、不同居住区的低压集抄系统故障的准确、实时诊断,为低压集抄系统的故障量化诊断提供有价值的方案。

基于改进偏最小二乘法的甜椒可溶性固形物和总酸的近红外光谱检测

以黄色甜椒为研究对象,利用改进偏最小二乘法（MPLS）建立其近红外漫反射光谱无损检测可溶性固形物（SSC）和总酸含量的数学模型。在400～2 500 nm以及400～980 nm＋1 108～1 900 nm 2个波长范围内分别建立了甜椒的SSC和总酸质量分数的定标MPLS模型,并用最优模型进行预测。结果表明,最优的预处理是在400～980 nm＋1 108～1 900 nm下建立的模型,SSC采用SNV处理的定标模型较好,交互验证相关系数（RCV）、交互验证标准误差（SECV）分别为0.926 9和0.186 2,预测集的相关系数RP和预测标准误差（SEP）分别为0.924 8和0.158 9;总酸则是采用None处理的模型较好,交互验证相关系数（RCV）、交互验证标准误差（SECV）分别为0.868 0和0.012 5,预测集的相关系数RP预测标准误差（SEP）分别为0.903 8和0.011 1。试验结果说明,基于改进偏最小二乘法对甜椒鲜果SSC和总酸含量的近红外漫反射快速无损检测是可行的,近红外光谱与SSC和总酸含量呈显著相关性。

基于改进型非线性最小二乘法的作物模型隐含参数估计

为了使作物生长模型中的参数最优化,提出了一种改进型非线性最小二乘法在作物生长模型中隐含参数估计的应用技术,针对多目标项的情况提出了权矩阵的自动计算方法。通过良好的人机交互界面,使得该方法更精确、更有效、更方便。实验表明:用该方法对作物模型进行参数优化后,再对番茄生长的动态过程进行仿真,对模拟值和实测值进行比较,两者拟合程度很好。

基于改进偏最小二乘法的近红外快速分析强化生物除磷污泥胞内PHA

聚β羟基烷酸酯(PHA)是强化生物除磷系统中颗粒污泥胞内重要碳源和能源,其快速测定对强化生物除磷机理研究有重要意义.采用Savitzky-Golay平滑法(SG)-多元散射校正法(MSC)对污泥的近红外光谱进行预处理,通过改进的偏最小二乘法(i PLS、si PLS、bi PLS)建立污泥样品近红外光谱与PHA含量的定量分析模型.结果表明,SG-MSC预处理减弱噪声和背景等表面因素对光谱的影响,采用联合区间偏最小二乘法(si PLS)将全光谱等分为30个子区间,联合子区间[13 21 24 29]建立的模型预测效果最优,其交互验证均方根误差(RMSECV)和预测均方根误差(RMSEP)分别为0.2018和0.3120,校正集和预测集相关系数分别达到0.9925和0.9391,该光谱区段与PHA分子结构中C—H的伸缩变形、弯曲振动和C=O的伸缩振动密切相关.改进偏最小二乘有效地优化光谱建模区域,提高模型预测能力,实现污泥胞内PHA含量的快速定量分析.

改进的移动最小二乘法

近年来发展的无网格方法大多采用移动最小二乘法来构造试函数,而应用移动最小二乘法形成的方程组有时会是病态的甚至奇异的,从而限制了它的发展和应用。本文采用带权正交函数作为基函数对移动最小二乘法做了改进,避免出现病态方程组,且在计算过程中不需要进行矩阵求逆运算,提高了计算速度。之后,借鉴牛顿法、平衡法和摄动法对由移动最小二乘法得到的非线性代数方程组提出了新的求解方法。

改进的偏最小二乘法在青海省农业用水预测中的应用

根据2000—2009年影响青海省农业用水的11个因子的基础数据,建立偏最小二乘回归模型,考虑到模型的实用性和准确性,运用后退法对偏最小二乘法进行改进,剔除了5个不需要的变量,得到了拟合精度更高的结果。选取2010—2013年数据进行模型检验。结果表明:运用偏最小二乘法预测的结果与实际情况贴近,并且改进的模型的贴近度更高。通过模型的应用,可以看到偏最小二乘法在青海省农业用水预测中有较好的应用价值,并且改进后的偏最小二乘法简化了模型,提高了预测精度,为青海省的农业用水预测提供了依据。

基于改进递推最小二乘法的锂电池SOC估算

针对电动汽车锂离子电池荷电状态估算问题,提出了一种基于改进递推最小二乘法的三元锂电池SOC估算算法。首先建立三元锂电池的一阶RC等效电路模型,然后在递推最小二乘法的基础上,考虑对待估参数的动态约束和回溯,对模型参数进行在线辨识,与扩展卡尔曼滤波(EKF)结合来估算电池SOC,最后对三元锂电池进行动态工况仿真试验。结果表明,改进后的递推最小二乘法能够对参数在复杂工况下的异常抖动进行有效抑制,减小端电压预测误差,将其与EKF结合估算电池SOC可以获得更高的精度。

改进偏最小二乘法在中长期电力负荷预测中的应用

中长期负荷预测是配电网规划的重要组成部分,偏最小二乘法以能有效解决自变量多重相关性问题而成为一种重要的中长期负荷预测方法。提出了基于正交投影的改进的偏最小二乘法进行中长期负荷预测,用正交投影进行改进,可以避免传统偏最小二乘法错误提取有用成分这一缺陷。算例表明,改进的偏最小二乘法提高了预测准确率,同时具有高度的实用性和可行性。图2幅,表3个。

改进非线性最小二乘法的同步发电机参数辨识

为提高同步发电机参数的辨识精度,避免辨识算法陷入局部最优,提高收敛速度,建立了发电机辨识数学模型,结合改进非线性最小二乘算法,提出逐步二次拟合搜索的辨识方法。在辨识迭代中增加二次搜索寻优过程,将辨识稳态参数作为定值代入暂态参数辨识过程,实现辨识策略。结果表明,逐步二次拟合搜索法比非线性最小二乘法收敛所需迭代次数更少,精度更高,除次暂态时间常数外,其余参数辨识误差均在3%以内。

改进的偏最小二乘法在分析谐波源中的应用

介绍了改进的偏最小二乘法的基本原理和建模思想,并给出了建模步骤,论证了该方法的合理性。将该方法应用于谐波源识别的分析中,对谐波阻抗和谐波发射水平进行了定量分析,仿真结果表明该方法能够避免因变量和自变量间多重关系,可以更准确地识别谐波所在侧,是电力系统数据建模的一种新方法。

加权整体最小二乘算法的改进

针对EIV模型中系数矩阵含有重复元素的问题,通过考虑系数矩阵元素间的相关性,改进已有的加权整体最小二乘法,使得重复元素的改正数的绝对值相等。并将改进方法应用于直线拟合和解算三维小角度基准转换模型。算例证明,相比以往的参数估计方法,利用改进后的加权整体最小二乘法能够得到更合理的系数矩阵残差阵。

一种复杂曲面检测的改进最小二乘方法

提出一种基于数模打点、阵列粘贴、迭代法建立坐标系、改进最小二乘法运算的复杂曲面检测方法;给出了六点迭代法建立复杂曲面检测坐标系的算法步骤,再结合3-2-1法进行了坐标系的创建;提出利用阵列粘贴等方法进行检测点的快速生成并对复杂曲面进行检测,并采用文章给出的改进最小二乘法进行计算机数据处理;检测方法有效克服了传统方法测量时,测头易发生干涉,同时存在检测项目多、检测效率低等缺点,能有效提高复杂曲面检测的精度并缩短检测时间;通过多次的检测分析,结果表明本文提出的方法易于编程,测量迅速,测量结果准确、可靠;借助于文章方法可以解决从事检测行业及相关人员在三维检测中的短板,提高检测的效率和解决问题的能力。

基于整体最小二乘法的任意旋转角度三维坐标转换

在研究任意旋转角度三维坐标转换的过程中,针对控制点在两套坐标系下均存在随机误差(EIV模型)的情况,提出在只有三个控制点的情况下采用改进的附有约束条件的加权整体最小二乘法进行解算,在控制点较丰富(四个及以上)的情况下采用多元整体最小二乘法(观测方程的观测值不只一列的整体最小二乘法)进行解算,解决系数矩阵中重复随机元素改正数不相等的问题,提高参数值的精度。