基于动态遗忘因子递推最小二乘法和改进粒子滤波算法的锂电池SOC估计

为了提高锂电池荷电状态(SOC)估计的精度,提出了一种基于动态遗忘因子递推最小二乘法和改进粒子滤波算法相结合的锂电池SOC估计方法。针对固定遗忘因子递推最小二乘法在电池参数辨识中难以同时保持快速收敛和稳定性的问题,引入动态遗传因子,以模型辨识值和实际值的残差为变量构建修正公式,实现遗忘因子动态调整。为了改善粒子滤波(PF)的粒子多样性丧失问题,采用白鹭群优化算法(ESOA)对粒子滤波算法进行优化。仿真结果表明,基于动态遗忘因子递推最小二乘法和改进粒子滤波算法的锂电池SOC估计误差始终保持在0.3%以内,平均绝对误差和标准差为0.15%和0.17%,与其他算法相比具有更好的精度和稳定性。

基于递推最小二乘和改进支持度的WSN数据融合算法

无线传感器网络(WSN)在空间和时间上均存在数据冗余问题。为了在保证精度的前提下减少冗余量,提出了基于递推最小二乘和改进支持度的WSN数据融合方法。针对单个传感器节点,采用递推最小二乘法进行数据融合。针对节点之间的冗余问题,应用分批融合思想对系统降维,将灰色接近度理论与自支持度结合改进支持度函数,对各子系统分别采用基于改进支持度函数的加权算法进行融合。采用一个包含7个传感器节点的无线传感器网络对该算法进行了检验。结果表明,该融合算法能够显著减少数据计算量与传输量。融合后的数据均方误差为0.1597,能够满足实际应用对精度的要求。

加权最小二乘联合遗传算法的无源定位

针对复杂环境下运动通信辐射源的无源定位,闭式解方法对于时频差模型中的测量噪声敏感且存在定位均方根误差较大问题.为了改善大观测误差下的定位性能,本文提出一种加权最小二乘联合遗传算法的递推式混合TDOA/FDOA定位方法.该方法首先利用已知站点观测大量时频差数据并建立误差模型,基于模型对定位过程中的多组时频差序列进行数据处理;其次通过加权最小二乘求解目标位置的初始值;然后采用改进的遗传算法在初始值的基础上通过多组时频差序列不断迭代、递推求解,修正位置坐标;最后利用位置估计和频差模型完成对目标速度估计.仿真结果表明,本文定位算法相比于经典两步加权最小二乘法具有更低的均方根误差,在大观测误差下能保持较高精度.同时相比于其他混合定位算法收敛速度快,可以有效减少计算量.

基于最小二乘原理的多传感器加权融合算法

以存在随机扰动环境中的不同参数多传感器为研究对象 ,基于最小二乘原理 ,提出了一种加权融合算法 ,推导出各传感器的权系数与测量方差的关系。并且根据测量信息 ,提出了一种方差估计学习算法 ,实现对各传感器测量方差的估计 ,从而对各传感器的权值进行合理的分配。该算法简单 ,能快速。

基于递推最小二乘改进算法的洪水预报模型研究

由递推最小二乘算法估算出的自回归系数在一定条件下具有最佳的统计特性,但在实际应用中,这种方法往往难以动态地把握水文现象的动态特性.为提高自回归洪水预报模型的精度,分别用衰减记忆、有限记忆及2种算法相结合的方法对基本的递推最小二乘算法进行改进,并利用这几种改进算法对白马寺水文站的实测径流序列进行了模拟演算.结果表明,这3种改进的递推最小二乘算法,都可以使自回归洪水预报模型取得较好的预报效果,但实际应用时应根据不同预报的侧重点选择相应的算法.

最优加权与递推最小二乘法相结合的多传感器信息融合

为改善多个同类传感器检测目标参数的性能 ,提出了根据各传感器量测数据品质对量测数据加权处理 ,并将加权后的数据作为递推最小二乘法的实时量测值的最优加权与递推最小二乘法相结合的多传感器信息融合方法。仿真结果表明 ,该方法在数据处理的精确性和稳健性方面都优于普通的处理方法。

递推最小二乘算法的补充性证明

在使用递推最小二乘算法时,通常考虑的情况是训练样本所构成的方程组为矛盾方程组时该算法的收敛情况。本研究对递推最小二乘算法进行了理论证明及分析,指出了在任意第k步,未知参数估计值收敛于前k组数据的极小范数解(如果前k组数据所组成方程组为相容方程组)或者极小范数最小二乘解(如果前k组数据所组成方程组为矛盾方程组),并且此解是唯一的;仿真结果同样也验证了该结论的正确性。

非整数阶系统频域辨识的递推最小二乘算法

非整数阶系统辨识方法是建立非整数阶系统模型的一种重要工具.本文提出了一种非整数阶系统频域辨识的最小二乘递推算法.给出了算法的详细推导,并用已知系统验证了算法的有效性.结果表明该算法是整数阶系统辨识的最小二乘递推算法的推广.使用此算法,不但能辨识整数阶系统,还能辨识非整数阶系统.

递推加权最小二乘算法的研究

通常在使用递推加权最小二乘算法时,需要设计矩阵列满秩。从极限理论的角度出发,对设计矩阵列不满秩时加权最小二乘估计的递推算法进行了理论证明和分析,得出了在任意第n步,未知参数估计值收敛于由前n组数据所决定的极小范数加权最小二乘解,并且此解是唯一的,仿真结果同样验证了该结论的正确性。

基于递推最小二乘自适应滤波算法的图像去噪

递推最小二乘RLS(Recursive of Least Square)算法是自适应滤波算法中的精确分析算法。它具有收敛速率快,精确度高等特点,但是发现目前RLS算法多用于对一维信号的去噪处理。使用递推最小二乘(RLS)算法对二维图像进行去噪,从处理一维信号变成处理二维图像信号,需要对RLS算法进行改进。先迭代得到滤波器参数,形成3×3滤波掩模,再改进算法对图像进行滤波;同时与常数比率维纳滤波和自相关函数的维纳滤波算法的去噪效果进行对比。结论证明在对图像进行较严重的模糊和加噪处理后,其他两种算法对图像的还原能力差,而递推最小二乘自适应滤波(RLS)算法具有优良的图像去噪性能。

FIR数字滤波器的递推最小二乘设计算法

本文考虑对称系数及反对称系数的ＦＩＲ数字滤波器的设计问题，设计准则选为最小加权平方误差准则，并将这个设计问题看成一个线性系统的辨识问题，辨识系统参数所需的输入数据由一随机抽样法产生，辨识算法采用递推最小二乘法．按随机抽样法产生的数据具有很强的激励，保证了被辨识参数的收敛性，同时又自然地实现了最小加权平方误差准则．两个设计范例说明了本文提出的设计方法的有效性．

基于前向神经网络的非线性时变系统辨识的改进递推最小二乘算法

标准的递推最小二乘算法随着递推次数的增加,增益矩阵将逐渐趋于零,致使递推算法慢慢失去修正能力,出现所谓的"数据饱和"现象。为了克服"数据饱和"问题,首先对递推最小二乘算法进行改进,得到了改进的最小二乘算法(IRLS),并给出了收敛性证明,然后将该算法应用于基于前向神经网络的非线性时变系统辨识。通过对两个非线性时变系统进行有效验证,仿真结果表明本文算法计算精度高、计算速度快、数值稳定性好,并能有效克服"数据饱和"。

径向基函数递推最小二乘算法优化学习的研究

对于广泛使用的三层感知机BP神经网络存在收敛速度慢,预测精度不高的问题,提出了基于径向基函数(RBF)递推最小二乘算法调整网络连接权值以及通过自适应学习的方法优化径向基函数形状参数的协作式自适应算法,并采用该算法进行了RBF神经网络的训练和仿真实验。结果表明:所提出的算法较BP算法以及固定α值的RBF算法有较快的收敛速度;最后,将训练后的神经网络应用于煤矿瓦斯涌出量的预测中,结果大大提高了预测的精度。因此,该算法具有很高的应用价值。

推广的遗忘因子递推最小二乘算法在GPS中的应用

作者将推广的遗忘因子递推最小二乘算法应用到GPS以确定动态目标的轨迹 ,并与推广的Kalman滤波进行比较 ,发现两种算法在GPS中具有各自的优点 ,当噪声相关性较大又不能准确地得到其方差时 。

基于递推最小二乘算法的模糊系统在车削工件直径误差预测中的应用

根据车削过程中工件直径误差的特点,采用基于递推最小二乘算法的模糊系统,预测车削过程中由弹性变形等因素引起的工件直径误差,通过递推最小二乘算法训练Mamdani型模糊系统,以确定合理的系统参数。根据工件直径误差与切削深度、进给量等的关系,设计车削实验,得到训练数据和测试数据,用训练数据训练模糊系统,进而用测试数据测试,误差较小,从而验证在一定的工件结构和工况条件下,用基于递推最小二乘算法的Mamdani型模糊系统进行车削工件直径误差预测的可行性。与回归分析进行比较,结果显示在一定的工件结构和工况条件下,基于递推最小二乘算法的Mamdani型模糊系统对于预测车削工件直径误差有比较明显的效果。

基于最小二乘的FGR低氮燃烧自动控制系统

低氮燃烧器配合烟气循环系统FGR可以满足燃气锅炉NOX排放浓度低于30 mg/m3的要求,但前提条件是要控制好送入锅炉的烟气再循环量。在推导得到一种基于时变遗忘因子和加权配合的最小二乘递推辨识算法基础上,设计PID自整定控制器;通过MCGS搭建上位机系统,设计人机交互界面,利用MATLAB完成复杂的算法运算,MCGS与MATLAB之间通过DDE实现实时数据交换。MCGS将运算结果转换成控制信号,再通过PLC以脉冲信号去在线调节燃气锅炉FGR步进电机。试验结果表明,与传统的负荷调节法相比,所提自适应控制算法,在FGR控制系统上,具有更加优越的控制性能。

递推最小二乘法与细菌觅食算法相结合的光伏阵列MPPT控制方法

针对复杂应用环境下光伏阵列的P-V输出特性曲线呈现多峰值的问题,提出了一种递推最小二乘法与细菌觅食算法相结合的光伏阵列最大功率点跟踪算法,分析了复杂应用环境对光伏最大功率点跟踪控制的影响。针对状态变化造成的多功率极值问题,首先运用递推最小二乘法进行滤波预处理,再采用细菌觅食优化算法准确跟踪到了全局最大功率点。MPPT仿真和试验结果均表明,该算法成功摆脱了局部最优解的约束,可准确跟踪阵列全局最大功率点且有效抑制了电磁噪声。与单纯的细菌觅食算法相比,本文算法精度更高,为光伏阵列最大功率点跟踪提供了一种实现方法。

基于递推最小二乘算法的LPG汽车废气再循环控制系统设计与优化

对液化石油气(LPG)燃气汽车的废气再循环(EGR)系统进行了设计与优化研究,采用线性电磁式EGR阀对废气再循环量进行精确控制,通过大量汽车发动机台架试验,获取各种工况下废气再循环阀的最佳开度,并进行三维脉谱图线性插值,对于在实际使用过程中产生的枢轴位置偏差和干扰,采用修正递推最小二乘算法(RLS)算法进行优化,试验结果表明,基于修正RLS算法的LPG燃气汽车废气再循环系统控制策略合理,工作可靠,大幅度降低了汽车NOx的排放。

滑动窗近似线性依赖稀疏的核递推最小二乘算法

针对测试训练期间变化的信道环境,提出一种新的滑动窗近似线性依赖稀疏的核递推最小二乘算法。该算法核矩阵的尺寸只与滑动窗口宽度有关。选择字典表中最近的L个数据测试近似线性依赖准则,减少系统开销并降低系统实现的复杂度,克服ALD-KRLS算法核矩阵随字典表线性增长的缺陷。当训练序列的自相关矩阵特征根谱大于40时,较SW-KRLS均方误差性能有近3 d B的改善,且具有更小的稳态失调特性。仿真结果表明,与ALD-KRLS算法和KRLS算法相比,该算法具有更快的收敛速度和较好的均方误差性能。

一种稳健最小二乘支持向量机GNSS-IR土壤湿度反演方法

全球卫星导航系统干涉测量(global navigation satellite system interferometric reflectometry,GNSS-IR)是一种新型的遥感技术,可利用多径信噪比序列的延迟相位值反演土壤湿度值,其延迟相位求解通常使用信赖域算法,该算法一定程度依赖初值设定。文章先使用遗传算法求解出延迟相位粗略值,再将该数值作为信赖域的初值用于迭代计算,提升了部分卫星延迟相位的求解精度及稳定性。此外,针对多径信噪比序列易受环境因素影响引入粗差,进而影响模型反演精度,文章采用稳健最小二乘支持向量机作为反演模型,同时又考虑到多星融合的时空尺度优势,将该模型分别做了单星反演至五星融合反演,并与最小二乘支持向量机模型做对比。分析结果表明,当三星融合时该模型提升精度最为明显,MAE最高可降低15.6%,RMSE最高可降低12.0%。