基于非线性最小二乘曲线拟合的虚拟同步发电机惯量与阻尼系数测量方法

虚拟同步发电机(VSG)技术是解决经由电力电子变流器并网的新能源发电渗透率逐渐提高下系统惯性与阻尼减小问题的有效手段。目前的VSG研究多侧重于技术的优化与改进,少有特性测量方面的研究成果。在实际的VSG应用中也通常是使用惯性时间常数τ综合表征系统转动惯量J与阻尼系数D,这种表征方式中转动惯量与阻尼系数耦合,无法明确各参数的具体数值。为了解决该问题,基于非线性最小二乘曲线拟合法,分析了发电系统在离网、并网不同运行工况与阻尼状态的时域单位阶跃响应函数。定性介绍了一种利用动态响应指标测量J、D的方法。实际测量方法以曲线拟合法为基础,借鉴了一种用于同步发电机转动惯量测量的甩负荷实验,结合并网功率阶跃实验,得到了一种可以自验证的综合测量方法。最后通过多组不同参数与工况的仿真与实验验证了该方法的有效性。

基于非线性最小二乘曲线拟合法的电子商务预测模型

利用非线性最小二乘法的基本思想,尝试使用非线性特征曲线拟合法,包括指数曲线拟合法、饱和指数曲线拟合法、皮尔(Pearl)曲线拟合法以及高柏茨(Gompertz)曲线拟合法,探讨电子商务的预测模型,对数学模型进行推理判断。

非线性最小二乘法在傅里叶变换红外光谱定量分析中的误差估计

根据统计学的参数估计理论,提出在傅里叶变换红外光谱定量分析中使用非线性最小二乘法进行浓度反演的参数误差估计方法。实验中,通过光谱平均次数来控制噪声水平,以此来评估不同噪声水平下混合气体中各组分反演结果的估计误差。结果表明,对于自研抽取式傅里叶变换红外光谱仪,8次平均光谱即可满足反演误差小于3%的需求,64次平均光谱的反演结果配合估计误差可以实现对平均浓度的覆盖率达到100%。随着噪声水平的降低,仪器、环境等非噪声因素的扰动是估计误差的主要部分。该方法在优化光谱定量分析的参数配置和指导光谱仪器系统设计等诸多方面具有重要的应用前景。

可分离非线性最小二乘计算方法及其在LiDAR波形分解中的应用研究

非线性最小二乘作为最基本的非线性优化方法,广泛应用于测绘领域中非线性函数模型的参数估计。LiDAR全波形回波信号的高斯特征参数的求解通常并未考虑模型可以分解成多个高斯函数的结构特点,而将所有的待求参数看作非线性参数,用泰勒级数展开公式对非线性模型线性化,进而利用LM(Levenberg-Marquardt)算法进行求解,对待求参数初值要求较高。

非线性最小二乘法在离心泵特性曲线拟合的应用

针对常用离心泵特性曲线拟合算法中出现的驼峰形曲线问题,通过比较多种常用的拟合算法,并分析其优缺点;以山西某泵站离心泵为例,采用非线性最小二乘法拟合水泵特性曲线;最后通过泵站离心泵的实测数据,与最小二乘拟合的结果进行对比分析。结果表明,非线性最小二乘拟合算法精确度可靠,拟合出的离心泵特性曲线符合实测数据的整体趋势,更加合理可靠。研究成果可为泵站运行管理提供参考。

非线性曲线拟合的最小二乘法及其应用

本文主要讨论了怎样利用最小二乘法求解非线性曲线的数据拟合问题,并调试出了求解此问题的程序.

用非线性最小二乘法拟合Logistic曲线及其在计算机技术扩散研究中的应用

本文介绍了用非线性最小二乘法拟合Ｌｏｇｉｓｔｉｃ曲线的方法。

用改进的高斯-牛顿最小二乘法估测非线性生长曲线的参数

本文讨论了用改进的高斯－牛顿最小二乘法估测非线性参数的方法，并用肉鸡生长曲线拟合实例给以示范．

非线性总体最小二乘反演道路圆曲线参数算法

对GNSS(全球卫星导航系统)动态定位技术采集的道路圆曲线离散坐标进行平差计算,可反演出圆曲线参数。重心坐标法平差理论不够严密,最小二乘法的极小值条件定义不完全合理,附有参数的条件平差法易受参数初值影响。针对这些问题提出一种基于非线性总体最小二乘的道路圆曲线参数反演算法。主要对其模型构建、解算算法,以及算法设计等内容进行讨论,并采用仿真数据和实测数据对算法进行测试,与其它3种方法做对比分析。研究表明:与其它3种方法相比,在统计上,非线性总体最小二乘法的结果更接近真值,真误差波动更小,结果更稳定;与附有参数的条件平差法相比,非线性总体最小二乘法受初值的影响更小,能够获得更符合实际情况的圆曲线半径;与重心坐标法和最小二乘法相比,非线性总体最小二乘法的参数估计理论更严密。

基于最小二乘法的γ辐射监测仪非线性校正

针对γ辐射监测仪的剂量率与计数率的非线性问题对辐射监测精确测量产生的不利影响,本文提出了一种基于最小二乘法的非线性校正方法,通过程序设计实现对整个非线性区间的最优化分段性拟合,得到不同的拟合函数,达到高精度拟合的要求。测试结果表明:经过非线性校正,其相关系数达到了1,提高了拟合精度;相对固有误差<±10%,该方法能够显著提高测量精度,有效地减小测量误差。

一种宽带非线性信道校正方法

针对高速数传解调器接收宽带高阶调制信号时因信道非线性导致的性能恶化问题,提出一种基于两层自适应均衡网络的非线性信道校正方法。该方法先利用递归最小二乘法获得Volterra非线性前置校正系数,再利用自适应基带均衡器消除信道的剩余影响,以提升解调器的捕获跟踪能力,并在高速数传解调器工程应用中实现2.4 Gb/s 16QAM信号的稳定接收。

基于最小二乘线性曲线拟合的背景噪声提取方法

本文提出一种基于最小二乘线性曲线拟合的背景噪声提取方法,采用最小二乘线性曲线拟合算法对频段内各个频点对应的电平数据进行处理,提取样本的斜率特征值,通过比较特征值与设定的信号判定门限,实现信噪分离,将信号频点值对应的电平值替换为邻近噪声频点对应的电平值,从而准确获取该频段的背景噪声。

基于参考曲线模型和并行非线性最小二乘算法的HPLC-DAD数据分解

HPLC-DAD数据分解问题是化学计量学领域的一个重要课题,也是很多其他研究领域的前提和基础。本文基于参考曲线模型,构造了一种三参数的色谱峰参考曲线,并提出了并行非线性最小二乘算法对参考曲线模型(RCM)进行求解。通过仿真实验和HPLC-DAD数据实验,验证了本文提出的方法具有分辨率高、收敛速度快、参数易控制等特点。

基于MATLAB的最小二乘曲线拟合仿真研究

在科学实验及应用中,需要在分析一组测试数据的基础上,求出自变量与应变量之间近似函数关系表达式,以便计算机或其他设计人员利用它来方便地进行其他设计计算,这类问题就是由测得的点求曲线拟合的问题。在系统辨识领域中,最小二乘法作为曲线拟合最常用的方法,因其更为准确、实用而被广泛应用。在介绍基于最小二乘法的曲线拟合原理基础上,结合MATALB软件具体举例分析函数拟合方法和图形界面拟合方法以及MATALB工具箱拟合,并比较分析各种方法拟合效果与特点。通过具体分析可见,函数拟合需要对拟合函数有比较好的了解、编写相关程序,使用较灵活,而图形界面拟合以及曲线拟合工具箱cftool拟合直观、简洁,通过分析得到拟合方程参数及残差,可见拟合精度高、效果好。

正交最小二乘曲线拟合法

在最小二乘曲线拟合中,自变量的误差常常被略而不计,提出采用正交最小二乘法拟合曲线。该方法以正交距离残差平方和极小为准则,同时顾及了因变量和自变量的误差;基于间接平差原理详细推导了相关模型和算法。实际计算表明,采用正交最小二乘法拟合曲线,拟合效果整体上优于普通最小二乘法。

基于最小二乘支持向量机的励磁特性曲线拟合

针对传统支持向量机在电流互感器铁心励磁特性曲线拟合时样本数目较大出现的训练速度慢、占用内存大的问题,提出了一种新的基于最小二乘支持向量机算法。该算法将实测数据由径向基函数把非线性逼近问题转化为线性逼近问题,依据最小二乘法的思想,利用Matlab7.0求一个线性方程组的解,得到拟合曲线的近似表达式。实验结果表明,新算法训练速度快,误差小、拟合精度高。

最小二乘曲线拟合及Matlab实现

采用最小二乘曲线拟合,可寻求有限测量数据及其伴随误差的变化规律。曲线拟合先确定拟合模型,再确定函数的所属类。多项式拟合先将其化为双曲线、S型曲线、倒指数曲线、对数曲线等拟合曲线,再求解拟合多项式系数。并用Matlab编制程序,对测量数据进行拟合与仿真。

基于等式约束最小二乘的B样条曲线拟合

给出一种B样条曲线拟合有序数据的方法。以曲率为代价对有序数据简化。将简化后的数据插值曲线作为硬约束条件,以原始数据逼近曲线作为软约束条件,建立等式约束的最小二乘方程。利用QR分解技术求解方程确定B样条曲线的控制点。采用平方距离最小化方法计算原始数据到生成的B样条曲线的距离,如果不满足误差要求将误差最大数据加入硬约束条件,对局部受影响的部分重新生成曲线。该方法在满足拟合精度的前提下,具有较快的收敛速度,生成的B样条曲线具有较少的控制点。该方法也可用于解决带约束的曲线拟合问题。

最小二乘法在热电偶电势非线性软件补偿中的应用

详细讨论最小二乘法拟合热电偶E-T曲线软件补偿的计算方法,并自行设计计算机程序.与硬件方法相比具有成本低、易调试、精度高等优点.实践证明,这种软件补偿法误差在0.5℃以下,是一种应用广泛的计算方法.