遗忘因子法参数辨识及其在Matlab中仿真实现

介绍了基于MATLAB／Simulink的使用遗忘因子法进行参数辨识的设计与仿真方法。首先简述参数辨识的概念和遗忘因子法的基本原理，然后介绍如何采用Simulink建立系统的仿真对象模型和运用MATLAB6．5的M语言编写遗忘因子递推算法，最后结合实例给出相应的仿真结果和分析。本文的仿真方法克服了传统编程语言仿真时繁杂、难度高、周期长的缺点。     

基于动态遗忘因子最小二乘与EKF的电池SOC估计

电池荷电状态SOC（State Of Charge）作为电池管理系统中尤为重要的一部分,其准确估计成为锂离子电池研究的重点。为了提高动态工况下的SOC估计精度,对锂离子电池等效模型进行分析,基于AIC（赤池信息）准则确定二阶RC电路为等效电路模型,使用递推最小二乘算法对模型参数进行在线辨识,为提高辨识精度,提出了改进带动态遗忘因子递推最小二乘算法,对算法加入遗忘因子,通过电压结果误差实时动态调整算法遗忘因子取值。将递推最小二乘算法和含动态遗忘因子最小二乘算法分别与扩展卡尔曼滤波（EKF）算法进行SOC联合估计,并对比其预测效果,结果表明含有动态遗忘因子最小二乘与EKF联合估计模型具有更高的精度和鲁棒性。     

辫识时变随机系统遗忘因子算法的收敛性分析

文「１」给出了辨识时变随机系统遗忘因子算法的收敛性分子，本文指出了文「１」中的一些证明和结论上的错误，并给出了相应的改正和完善。     

带遗忘因子的线性回归性能评估算法及应用

工业过程中的控制系统经常处于性能不佳的状态,若没有得到定期的维护会造成巨大的经济损失。带遗忘因子的线性回归(ILR)算法是一种基于过程数据的性能评估方法,它在线性回归方法的基础上引入遗忘因子,使评估结果更加具有实时性,为控制系统的维护提供了可靠的依据。该算法具有建模简单、计算快捷和适用于时变扰动模型的优点。本文运用该方法对乙烯裂解炉几个重要回路进行了性能评估,以此来表征系统整体的性能,并验证了算法的时变有效性。     

基于动态遗忘因子递推最小二乘法的永磁同步电机参数辨识算法

针对固定遗忘因子递推最小二乘法(RLS)在永磁同步电机参数识别中难以同时保证快速性和鲁棒性的问题,提出一种动态调节遗忘因子大小的递推最小二乘参数识别算法.分析了遗忘因子对RLS算法的影响特性,以理论模型与实际模型输出的差值为变量构建遗忘因子调节函数,实现遗忘因子动态调整.仿真结果表明,相比于固定遗忘因子RLS算法,改进...     

系数倍率法测定复方甲硝唑注射液中氯霉素和甲硝唑的含量

建立复方甲硝唑注射液中氯霉素和甲硝唑的系数倍率测定法.用BASIC语言编制程序选择最佳测定波长对,以消除二组分的相互干扰,不经提取分离同时测定复方甲硝唑注射液中氯霉素和甲硝唑的含量.氯霉素的比尔线性范围为9.890-32,13 μg/ml,r=0.9995;甲硝唑的比尔线性范围为10.09-30.28 μg/ml,r=O.9992.复方甲硝唑注射液中氯霉素和甲硝唑的平均回收率和相对标准偏差分别为100.2%,1.1%和100.8%,1.3%.该方法简便、快速、重现性好、准确度高,可用于复方甲硝唑注射液的质量控制.     

支持遗忘特征的记忆模型及其在知识管理中的应用

为了在知识管理系统中有效进行知识筛选,本文将遗忘的特性引入知识管理,建立了复合记忆—遗忘 数学模型．探讨了该模型的数学特性,并对其进行了适合计算机模拟的等效简化．探讨了该模型在知识管理系统中 的应用和实现方法,并给出了实例．该模型有助于识别知识管理系统中的老化知识和新知识,优选关键知识,提高 系统效率．     

自适应粒子滤波在卫星紫外导航中的应用

基于紫外敏感器的自主导航系统是典型的非线性和噪声非高斯分布的系统,针对扩展卡尔曼滤波(EKF)和Unscented 卡尔曼滤波(UKF)不适于噪声非高斯分布的系统,和一般粒子滤波缺乏在线自适应调整能力等问题,提出了将基于正交性原理的自适应强跟踪滤波器(STF)和UKF相融合作为重要密度函数,应用于基于紫外敏感器自主导航粒子滤波器新方法,通过UKF构造粒子群,对粒子群中的每一个粒子的每一个sigma点用STF进行更新,使得算法的鲁棒性增强,有极强的对突变状态的跟踪能力,具有强的自适应能力.为了说明算法的有效性,结合模拟的轨道数据和测量数据进行了仿真,仿真结果说明了所提算法的有效性.     

改进最小二乘法在永磁同步电机参数辨识中的应用

针对永磁同步电机(PMSM)参数的不确定性和时变性问题,在分析了传统的递推最小二乘法基础上提出了一种可变遗忘因子的递推最小二乘法辨识PMSM参数的方法。首先通过将PMSM电压方程进行离散化处理;然后将遗忘因子表示为动态变化的函数,实现了遗忘因子的动态调节;最后采用自定义模型的方法建立了PMSM的仿真模型。为了验证所提出...     

傅里叶变换-偏最小二乘法用于酚类多组分同时测定

苯酚、邻苯二酚、间苯二酚和对苯二酚的紫外吸收光谱重叠严重，难于对它们进行单个分析。本文采用傅里叶变换处理酚类混合物的吸光度数据，滤去较高频率的噪音，然后再用偏最小二乘法处理，完成了酚类多组分同时测定，并获较好的结果。     

基于遗传算法优化BP神经网络的高炉喷煤优化

高炉炼铁是一个复杂的多变量系统,而现行的操作制度是基于炉长经验的参数设置模式,导致能源尤其是煤粉的消耗常常处于“盲目”状态;文章综合炼铁工艺理论和高炉专家经验,针对白云鄂博矿石冶炼的特殊性,采用筛选出的优化数据,利用遗传算法所固有的全局搜索性能优化BP神经网络模型的权值和阈值,分别建立了基于遗传算法优化BP神经网络的高炉喷煤量优化预测模型以及工艺指标(铁水[Si]含量及入炉焦比)预测模型;优化数据的利用使得上述模型可以根据高炉当前炉况输出喷煤量的最佳优化设定值,并预测出相对应的工艺指标变化趋势;实际应用表明,本方法能够给现场操作人员提供操作指导,实现高炉稳定顺行、提高经济效益的目的.     

浅谈复合签名在电子商务中的应用

电子商务在发展过程中受到多方面因素制约,其中安全问题是成功实现电子商务的关键。本文提出了对各类安全问题的解决方案:数字签名与手写签名相结合组成复合签名实现网络通信的安全。     

降雨侵蚀力因子的算法及其在土壤流失量监测中的选用

较详尽地介绍了降雨侵蚀力因子的各种算法,并通过在流失量监测中的应用作了选用分析。结果表明,已有算法均存有一定的局限性,而以新算法适用范围较广、监测精度较高和简便实用。     

基于最佳波段指数和J-M距离可分性的高光谱数据最佳波段组合选取研究——以环境小卫星高光谱数据在东莞市的应用为例

高光谱数据普遍存在波段相关性强、数据冗余严重的特点,因此选择合适的波段组合,是高效开展后续应用研究的基础。以东莞市为研究区,应用环境与灾害监测预报小卫星（HJ-1A）高光谱数据,在分析各波段信息含量和波段间相关性的基础上,使用了3种经典的波段指数选择最佳波段组合;针对经典模型应用中存在的问题,对最佳指数模型进行了改进,通过对波段均方差和相关性设置一定阈值,筛选得到一个较为合理的波段组合;最后,针对草地、林地和耕地3种地物,应用J\|M距离模型对3种地物的可分性进行判别,并指出：50-80-108波段组合,50-79-108波段组合以及50-80-111波段组合是分别用于草地-林地、草地-耕地、耕地-林地分类的最佳波段组合。