渐消记忆的最小二乘法在参数辩识中的应用

采用渐消记忆最小二乘法研究了捕食模型中的参数辨识问题,通过仿真对比,效果比较理想,给出了辨识出的参数的系统的仿真对比图,并且对捕食模型进行了稳定性分析.

聚丙烯熔融指数的最小二乘建模与自适应预报

针对工业双环管丙烯聚合装置熔融指数(MI)在线测量的困难,进行了聚丙烯熔融指数的在线最小二乘建模与自适应预报方法的研究。首先结合聚合反应机理分析,以Hammerstein模型描述聚丙烯熔融指数的动态特性,其次,利用渐消记忆递推最小二乘法在线更新Hammerstein模型参数。在此基础上,通过降维观测器的设计提出并实现了工业双环管聚丙烯装置的一种熔融指数的在线最小二乘建模与自适应预报方法。最后,利用工业数据验证了此算法的可行性和有效性。

带式输送机运行过程动态优化控制设计及实验研究

为解决当前带式输送机在变频调速过程中无法保证设备安全性的问题,在对带式输送机能耗分析的基础上,提出了采用渐消记忆递推最小二乘法对带式输送机的能耗参数进行预测,采用两层结构的动态优化控制器对输送带的带速进行最优化控制,通过构建实验系统的方式验证了动态优化控制的节能效果和安全性。

溶解氧的广义预测控制仿真研究

通过Matlab仿真,运用渐消记忆递推最小二乘法进行在线辨识,对溶解氧过程进行了广义预测控制的研究。通过尝试不同控制器参数,找到了控制效果较好的参数组合。同时对广义预测控制在快时变系统上的应用和相关参数的影响进行了探索。研究表明:广义预测控制比模糊自适应PID控制的电耗指标有所减少。

直接力/气动力复合控制系统自适应滤波器设计

针对防空导弹直接侧向力开启诱发的弹性振动,对直接力/气动力复合控制系统自适应滤波器设计进行了研究。根据弹性振动模型,采用有陷波滤波器的控制系统,设计了高通滤波器、频率辨识器和陷波滤波器。用渐消记忆最小二乘法在线辨识弹性振动模态频率,实时调整陷波滤波器参数,实现对弹性振动信号的自适应滤波。仿真结果表明:设计的自适应滤波器能准确辨识出弹性频率,可有效抑制弹性振动对控制系统的影响。

基于坡道识别技术的电动汽车换挡控制策略

装备自动变速器的汽车其换挡控制策略直接影响到汽车的实际道路行驶性能表现。以某装备两挡自动变速器的微型电动汽车为研究对象,分析了该车在坡道上行驶时产生循环换挡现象的内部原因。针对出现的换挡循环情况,采用渐消记忆最小二乘法对坡道路况进行识别,并基于该坡道识别方法对变速器的换挡策略进行了相应的修改。仿真分析的结果表明,添加坡道识别后的策略对坡道的适应性大大增强,消除了换挡循环情况,提高了汽车的道路适应性。

基于动态线损及FMRLS算法的智能电表误差在线评估模型

针对当前智能电表现场检定效率低、人力成本高、实时性差、无法全量监测等问题,提出一种基于动态线损和渐消记忆递推最小二乘法(dynamic line loss and fading memory recursive least square,DLL-FMRLS)的智能电表误差在线估计算法。首先,通过分析台区线损与供电量之间的关系,对传统模型进行改进,提出动态线损误差模型,该模型中线损可随实际供电量变化,使得模型获得的误差估计值更接近实际值;然后,利用FMRLS算法求解动态线损误差模型,以获得智能电表运行误差;最后,根据某省电网公司的实际数据对算法现场验证。结果结果表明,与列文伯格–马夸尔特(Levenberg-Marquardt, LM)算法和限定记忆最小二乘(limited memory recursive least squares,LMRLS)算法相比,所提算法可以有效提高智能电表的误差估计的准确度。

参数辨识方法在动态称重系统中的应用

本文是把动态称量和定量控制相结合,用控制算法来实现多级控制,从而提高了称量的精度和速度,弥补了单独提高动态称量精度或单方面优化定量控制策略的不足。论文具体分析了定量称量问题,首先是把称量系统看作是一个二阶系统,建立数学模后,进行拉普拉斯变换和Z变换后得出一个质量仅与系统参数有关的关系式,从而把称量问题转化为一个系统参数识别问题来解决。

雷达低仰角目标跟踪的测角误差实时补偿算法

为提高雷达对低空目标的跟踪精度,提出了一种基于渐消记忆递推最小二乘法的测角误差实时估计算法。该算法利用不同设备同时对目标进行跟踪,得到不同的观测结果。利用渐消记忆递推最小二乘法对不同的观测结果进行处理,赋予不同的权值,得到最终的测角误差估计值。通过理论分析,构建多径环境模型,对该算法的效能进行验证。仿真结果表明,由该方法得到的测角误差估计结果估计误差小,同时可有效减小测角误差的抖动,得到稳定的测角误差估计结果。