可变遗忘因子相关论文
SOC是反应锂电池剩余荷电状态的一个值.对电池荷电状态（SOC）的准确估算在电池管理系统（BMS）中意义重大.目前锂电池模型参数识别最常用......
电力负荷作为现代电力系统的重要组成部分,在系统的整体设计分析、调度运行控制中都起着关键作用。电力部门作出的各类精准决策均......
风力发电机的实际应用中,配备有超级电容模组作为后备电源的风力发电机在SCADA数据采集与监控系统中仅对超级电容模组电压进行了监......
本文的主要研究对象为车用锂离子动力电池模型参数的在线辨识相关算法。电池模型参数辨识作为动力电池荷电状态(SOC,State-of-Char......
针对选择性催化还原(SCR)烟气脱硝系统具有非线性、大惯性、大延迟和多干扰的特点,提出将自适应广义预测控制器(GPC)应用于SCR烟气......
针对现有监测方法对时变过程易产生误警且对微弱故障的检测能力不足等问题,提出一种基于可变遗忘因子的改进递归主元分析(recursiv......
电压闪变是严重的电能质量问题之一,本文提出采用基于可变遗忘因子的高阶累积量递推最小二乘(RLS)算法跟踪电压闪变包络.基于高阶......
为了准确地辨识风力发电机变桨系统后备电源中超级电容模组等效模型的参数,解决由于“数据饱和”现象所产生增益下降过快的缺点,建......
在某些工况下,电机的负载转动惯量将是时变的,为了能随着负载转动惯量、阻尼系数的变化同步地调节PI参数从而提高三相永磁同步电机......
为了对时滞系统的时滞参数和系统动态参数进行辨识,本文提出了一种基于辅助模型思想的带可变遗忘因子的最小二乘辨识算法。建立辅......
提出一种新的辨识算法对输出误差系统的参数进行辨识。运用Levenberg-Marquardt算法解决高斯牛顿法无法求逆的问题。一般算法中采......
本文推导了有支流汇入河段洪水运动波和扩散波实时洪水预报模型.模型参数采用带可变遗忘因子的最小二乘递推算法进行实时估计.模型......
针对Boost转换器控制性能受电感和电容变化影响的问题,提出了一种基于可变遗忘因子递推最小二乘法（recursive least squares method......
无线WSSUS衰落信道是时变信道,其信道参数随着时间的变化而变化。通常采用的经典跟踪算法（RLS算法）中的重要参数遗忘因子是固定值,这......
电网电压相位角的准确获得,是变流器并网运行关键的指标之一。当三相电压出现频率、幅值或者相位突变时,传统锁相环算法往往出现相......
考虑到流域降雨时空变化和流域地形、河道特征对流域产汇流的影响,应用新安江三水源产流模型、流域分散入流非线性汇流模型以及流......
本文介绍了一种适用于单输入多输出（SIMO）系统中的自适应盲均衡算法——典型相关分析的递归最小二乘自适应盲均衡（CCA-RLS），并在此基础......
提出采用一种基于自回归模型并加入可变遗忘因子的加权递推最小二乘算法对电力系统类噪声信号进行低频振荡模式辨识，并采用估计AR谱......
为改进传统算法对突变信号跟踪慢的缺点,提出一种有效的可变遗忘因子的子空间更新算法———逼近特征分解方法.该算法采用可变遗忘......
使用输出误差模型来研究带有缺失输出数据系统的参数辨识问题。假定系统是慢时变系统,并且缺失数据是有限的。为了解决这样的问题,......
根据三水源新安江模型洪水预报误差信息,探讨了三种基于误差自回归模型的洪水实时预报校正算法,即固定遗忘因子的递推最小二乘算法......
文章针对光伏逆变器系统参数辨识,将光伏逆变器视为一个线性系统,以广义最小二乘法为基础,提出一种可变遗忘因子广义最小二乘法。......
为了改善固定遗忘因子RLS(Recursive least-square)算法在时变系统中的跟踪性能,提出了一种改进的RLS算法。改进的RLS算法结合了可......
本文着重研究了自适应滤波器的重要实现形式——递推最小二乘算法（RLS）的原理,分析了RLS算法在应用中的优点及存在问题。为解决RLS算......
由于多模过程中各模式间的均值和协方差发生了改变,多变量单模高斯分布的基本假设不再成立.基于递推方法的多模过程软传感器建模存......
提出了一种改进的RLS算法,它结合了可变遗忘因子的RLS算法和平方根Kalman算法的优点,既有可变遗忘因子的RLS算法对时变参数的快速......
针对在脉冲噪声环境下的直接序列扩频信号的伪随机(PN)码盲估计问题,提出了一种利用最大熵准则投影逼近子空间(MCC-PAST)算法和滑......
本文基于概念性流域水文模型洪水预报误差信息，探讨了多种洪水实时预报校正模型与计算方法，经枫树坝水库实际洪水模拟计算，表明针对该......
基于枫树坝水库洪水预报误差信息,探讨了多种洪水实时预报校正模型与计算方法,实际洪水模拟计算表明,AR(2)模型的自适应实时校正方......
该文针对时变离群值环境下的在线学习问题,提出一种基于M-estimator与可变遗忘因子的在线贯序超限学习机算法（VFF-M-OSELM）。VFF-M-O......
间谐波幅值远小于基频或其它整数倍谐波的幅值,使其对噪声非常敏感,噪声往往会将这类微弱信号淹没。另一方面,实际间谐波频谱是随......
针对目标信号源波达方向(DOA)的实时变化,将人工蜂群算法应用于最大似然函数的优化,实现了动态目标DOA的实时跟踪。首先,提出了一......
为了提高有源电力滤波器谐波检测环节的动态响应性能和精度,进而取得更好的谐波补偿电流跟踪效果,提出了一种基于可变遗忘因子递归......
提出了离散时滞系统的辨识问题，这个问题包括时滞参数的辨识和系统动态参数的辨识。提出了一种基于辅助模型思想和低通滤波技术的带......
针对现有的递推最小二乘算法对突变信号的跟踪能力不够,提出一种新的基于可变遗忘因子递推最小二乘算法。它对电力系统时变信号的......
提出了用于智能天线自适应波束形成的梯度变遗忘因子RLS算法-GVFF-RLS(Gradient variable forgetting factor Recursive Least Squ......
随着人机共融生产模式的推广,人与机器人需要协作完成工作任务,在人机协作的过程中需要估计机器人末端接触力.传统的机器人末端接......
为了改善固定遗忘因子递推最小二乘（RLS）算法在时变系统中的跟踪性能,提出一种改进的RLS算法。改进的可变遗忘因子RLS算法,不仅克服......
