导读:本文包含了最小二乘法辨识论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:偏最小二乘法,数据标准化,Matlab,相对误差
最小二乘法辨识论文文献综述
吕峰[1]（2019）在《利用偏最小二乘法探究颜色与物质浓度辨识》一文中研究指出为了防止人主观因素给比色法产生较大的影响,因而建立颜色读数和物质浓度的数学模型运用到计算机上,使颜色读数数据与该物质浓度准确匹配。首先从5种物质在不同浓度下的颜色读数着手,对数据进行标准化处理,然后通过偏最小二乘法拟合五种物质在不同浓度下颜色读数的回归方程,编制回归系数直方图,并且利用回归函数计算平均相对误差,建立物质浓度与颜色读数的数学模型。(本文来源于《科技风》期刊2019年23期）
李伟,王洪民,唐峥[2]（2019）在《基于递推最小二乘法的转向系统参数辨识》一文中研究指出转向系统是汽车的重要安全系统之一,其数学模型设计的好坏直接影响着它的性能和寿命,传统的设计方法求得的转向系统参数精度达不到要求,而且不能实时观测待估参数的变化。首先使用MATLAB软件验证了递推最小二乘法在参数识别中的优越性,然后对一未知转向系统进行了参数辨识,得到了等效转动惯量、等效阻尼系数及等效刚度等机械参数,并且对辨识的参数进行验证,验证结果满意。(本文来源于《重庆交通大学学报(自然科学版)》期刊2019年08期）
姜永明,王长青,徐骋[3]（2019）在《基于递推最小二乘法的飞行器模型参数在线辨识》一文中研究指出为了实现飞行控制系统的在线更新、飞行能力在线评估以及飞行器故障的在线检测,需对飞行器动力学模型中未知参数的在线辨识方法进行研究。首先,在分析飞行器特性的基础上选取纵向小扰动线性运动方程和纵向非线性运动方程作为辨识的模型;之后采用递推最小二乘法分别对单输入多输出线性运动模型和多输入多输出非线性运动模型里面的线性子系统进行参数辨识。仿真结果表明,递推最小二乘法收敛速度快、计算效率高、辨识精度基本满足工程要求,可以用于在线辨识;但是该方法只适用于简单线性模型,无法直接用于非线性复杂运动模型。(本文来源于《控制与信息技术》期刊2019年04期）
朱瑞,段彬,温法政,张君鸣,张承慧[4]（2019）在《基于分布式最小二乘法的锂离子电池建模及参数辨识》一文中研究指出精确的锂离子电池模型对于电池状态的准确估计以及电动汽车整车的仿真、设计与优化具有至关重要的意义。然而,传统的递推最小二乘方法应用于电池这类多时间尺度系统时,会出现模型参数辨识精度低、建模效果差等问题。为此,以锂离子电池二阶RC等效电路模型为研究对象,提出一种基于分布式最小二乘的模型辨识参数方法。此方法根据电池不同时间尺度可以分离的特性,将电池模型细分为两个子模型分别进行辨识,避免了待估参数的相互干扰,因而能够取得更好的参数估计效果。试验结果表明,相比传统的递推最小二乘辨识方法,提出的方法在UDDS和FUDS工况下能够将平均绝对误差分别降低约50.00%和28.57%,均方根误差分别减小约46.43%和29.17%,验证了所提方法的有效性和可行性。(本文来源于《机械工程学报》期刊2019年20期）
周桓辉[5]（2019）在《基于最小二乘法优化粒子群算法的变桨风力机系统参数辨识研究》一文中研究指出全球能源发展近年来出现巨大变革,清洁能源也需要加快自身发展的脚步。发展可再生能源是实现可持续获取清洁能源的主要途径。风力发电是可再生能源的重要形式。风力机是风能转换过程中不可或缺的设备,对风力机进行研究具有重要意义。在风力发电技术的发展过程中,变桨距风力机以系统稳定、停机便利、安全高效等优势在风力机领域里得到了广泛应用。为对恒功率控制的变桨风力机进行研究,建立准确的数学模型,因此对变桨风力机进行参数辨识,获取具有较高精度的模型参数显得尤为重要。本文基于MATLAB仿真平台,围绕变桨风力机的叁个子系统的参数辨识进行了以下研究:首先,本文根据变桨风力机的整体结构组成和各部件工作性能,对各待辨识参数所属子系统建立了数学模型。在风能转换模块中,根据空气动力学原理分析了变桨风力机系统的能量转换方式,并建立了数学模型。在建立传动系统过程中,采用两质量块和动态阻力转矩模型,并分析了该系统与发电机的联系。控制模块采用基于阀控缸的液压变桨执行机构。由于系统存在很强的非线性,因此对其进行反馈线性化处理,并对整体模型进行仿真验证。然后,本文对变桨风力机进行了辨识策略和算法的研究。由于变桨风力机系统复杂、参数较多并且参数阶次高,难以进行精度较高的整体参数辨识。为解决该问题,本文确定了基于粒子群算法,以子系统为基本单元的整体辨识策略。由于粒子群算法的辨识误差较大,进而运用量子粒子群算法对参数进行辨识。但仍存在部分参数辨识误差较大的问题,因此采用最小二乘法对待辨识参数进行粗略估计,解决粒子群搜索边界过大的问题。为验证算法的辨识精度,对其进行性能测试,然后基于变桨风力机进行参数辨识。最后,为验证辨识效果,联合各子系统辨识结果进行整体模型重建。再将重建模型与原模型进行相同外环境下的仿真比对,验证基于辨识结果重建模型的整体合理性。然后更换模型所在环境,以基于粒子群算法及其衍生算法的辨识结果的重建模型作为参照,进行仿真效果比较,整体验证算法的有效性。(本文来源于《重庆邮电大学》期刊2019-06-06）
吴凯,袁慧宏,杨斌,王瑶,张怡心[6]（2019）在《一种基于最小二乘法的配网设备参数辨识方法》一文中研究指出为了提高配电网损耗计算的准确性,提出了一种配网设备参数的辨识方法。利用配电网有限的实时量测数据,对配电网不同类型的节点建立参数辨识方程,并采用最小二乘法在线估计配电网设备参数。基于图论思想对配电网按节点类型进行分层处理,分层求解配电网设备参数,并计算各支路损耗。算例分析表明,所提出的配网设备参数辨识方法实用、有效性强,能提高配电网损耗计算的准确性,有利于配网节能改造工作的开展。(本文来源于《能源与节能》期刊2019年05期）
侯丽,李光[7]（2019）在《应用递推广义最小二乘法对极点分布情况不同的系统参数进行辨识对比》一文中研究指出广义最小二乘法是针对最小二乘法对有色噪声不能给出无偏一致估计,而所做的某种改进的一种参数估计方法。广义最小二乘法是运用迭代的松弛算法对最小二乘估计的一种改进。结合实例介绍了递推广义最小二乘法的基本原理,基于MATLAB软件利用递推广义最小二乘法对极点不同的系统参数进行辨识。通过仿真的结果比较系统处于稳定,临界稳定,不稳定情况下辨识参数的变化。(本文来源于《工业控制计算机》期刊2019年04期）
周金龙,董凌华,杨卫东,刘士明[8]（2019）在《基于加权最小二乘法辨识的后缘襟翼智能旋翼振动载荷闭环控制仿真研究》一文中研究指出智能旋翼是一种行之有效的直升机旋翼振动主动控制技术,针对后缘襟翼式智能旋翼振动闭环控制问题,建立了带后缘襟翼旋翼气弹耦合动力学模型,并对后缘襟翼进行了开环控制仿真。通过对后缘襟翼扫幅、扫频和扫相分析,研究了后缘襟翼偏转运动的幅值、频率与相位对旋翼振动载荷的影响,采用高阶谐波控制算法,结合加权最小二乘法辨识系统传递矩阵,并考虑驱动器饱和现象,进行了后缘襟翼智能旋翼闭环控制仿真。仿真结果表明旋翼通过频率垂向振动载荷降幅最高达到87%,取得了良好的控制效果,为后缘襟翼智能旋翼闭环控制系统工程实现提供参考。(本文来源于《振动与冲击》期刊2019年04期）
杨明,屈婉莹,陈扬洋,徐殿国[9]（2018）在《基于变周期递推最小二乘法与卡尔曼观测器的伺服系统在线惯量辨识》一文中研究指出交流伺服系统运行过程中,系统参数的变化和外界干扰会影响系统性能。而系统控制器参数需要根据系统转动惯量进行实时整定,因此获得系统转动惯量对于实现高性能伺服系统具有重要意义。本文提出一种变周期最小二乘算法进行在线惯量辨识,同时利用卡尔曼观测器获取负载转矩。在分析测速量化误差对辨识误差影响的基础上,将转速差作为辨识算法执行判据,很好地解决了在低加速度下无法辨识的问题,拓宽了辨识算法的适用范围。仿真和实验证明了本文所提算法的有效性。(本文来源于《电工技术学报》期刊2018年S2期）
罗忠游,王凯,孙帆,裴浩浩,焦春雷[10]（2018）在《基于集中参数模型和最小二乘法的电容式电压互感器参数辨识》一文中研究指出为了精确检测到电容式电压互感器模型参数,提出了一种结合最小二乘法和集中参数模型的辨识算法。该方法利用母联结构对母联中两节点进行建模,并根据母联线路长度将母联简化为集中参数模型,并将电容式电压互感器模型加入母线数学模型中,最后应用最小二乘法对上述模型进行了参数辨识。与其他方法相比,该方法无需对二次回路进行改造,且方法具有较好的经济性和可行性。依据互感器实际参数,在Maltab/Simulink平台搭建仿真模型,仿真实验结果验证了本文方法的有效性。(本文来源于《电力电容器与无功补偿》期刊2018年06期）
最小二乘法辨识论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
转向系统是汽车的重要安全系统之一,其数学模型设计的好坏直接影响着它的性能和寿命,传统的设计方法求得的转向系统参数精度达不到要求,而且不能实时观测待估参数的变化。首先使用MATLAB软件验证了递推最小二乘法在参数识别中的优越性,然后对一未知转向系统进行了参数辨识,得到了等效转动惯量、等效阻尼系数及等效刚度等机械参数,并且对辨识的参数进行验证,验证结果满意。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
最小二乘法辨识论文参考文献
[1].吕峰.利用偏最小二乘法探究颜色与物质浓度辨识[J].科技风.2019
[2].李伟,王洪民,唐峥.基于递推最小二乘法的转向系统参数辨识[J].重庆交通大学学报(自然科学版).2019
[3].姜永明,王长青,徐骋.基于递推最小二乘法的飞行器模型参数在线辨识[J].控制与信息技术.2019
[4].朱瑞,段彬,温法政,张君鸣,张承慧.基于分布式最小二乘法的锂离子电池建模及参数辨识[J].机械工程学报.2019
[5].周桓辉.基于最小二乘法优化粒子群算法的变桨风力机系统参数辨识研究[D].重庆邮电大学.2019
[6].吴凯,袁慧宏,杨斌,王瑶,张怡心.一种基于最小二乘法的配网设备参数辨识方法[J].能源与节能.2019
[7].侯丽,李光.应用递推广义最小二乘法对极点分布情况不同的系统参数进行辨识对比[J].工业控制计算机.2019
[8].周金龙,董凌华,杨卫东,刘士明.基于加权最小二乘法辨识的后缘襟翼智能旋翼振动载荷闭环控制仿真研究[J].振动与冲击.2019
[9].杨明,屈婉莹,陈扬洋,徐殿国.基于变周期递推最小二乘法与卡尔曼观测器的伺服系统在线惯量辨识[J].电工技术学报.2018
[10].罗忠游,王凯,孙帆,裴浩浩,焦春雷.基于集中参数模型和最小二乘法的电容式电压互感器参数辨识[J].电力电容器与无功补偿.2018