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基于自适应遗忘因子RLS算法的稳压器模型在线辨识

钱 虹 江 诚 潘岳凯 史哲烽

钱 虹, 江 诚, 潘岳凯, 史哲烽. 基于自适应遗忘因子RLS算法的稳压器模型在线辨识[J]. 核动力工程, 2019, 40(6): 124-129. doi: 10.13832/j.jnpe.2019.06.0124
引用本文: 钱 虹, 江 诚, 潘岳凯, 史哲烽. 基于自适应遗忘因子RLS算法的稳压器模型在线辨识[J]. 核动力工程, 2019, 40(6): 124-129. doi: 10.13832/j.jnpe.2019.06.0124
Qian Hong, Jiang Cheng, Pan Yuekai, Shi Zhefeng. Online Identification of Regulator Model Based on Adaptive Forgetting Factor RLS Algorithm[J]. Nuclear Power Engineering, 2019, 40(6): 124-129. doi: 10.13832/j.jnpe.2019.06.0124
Citation: Qian Hong, Jiang Cheng, Pan Yuekai, Shi Zhefeng. Online Identification of Regulator Model Based on Adaptive Forgetting Factor RLS Algorithm[J]. Nuclear Power Engineering, 2019, 40(6): 124-129. doi: 10.13832/j.jnpe.2019.06.0124

基于自适应遗忘因子RLS算法的稳压器模型在线辨识

doi: 10.13832/j.jnpe.2019.06.0124

Online Identification of Regulator Model Based on Adaptive Forgetting Factor RLS Algorithm

  • 摘要: 为提高稳压器时变系统模型辨识的准确性及其参数在线辨识的快速性和鲁棒性,并研究遗忘因子大小对遗忘因子递推最小二乘法算法特性的影响,提出了一种基于模糊算法的自适应遗忘因子递推最小二乘法算法。该算法以系统动态特性值与辨识模型值之间的残差时间序列平均值及其变化率作为模糊算法的输入,遗忘因子修正量为输出,从而实现遗忘因子的自适应调整。通过对某核电厂稳压器降压系统进行仿真,结果表明,该算法可实时调整遗忘因子大小,有效地解决了稳压器模型参数时变性的问题,得到了较精确的时变模型;有效地解决了参数辨识结果稳定性和收敛速度相互矛盾的问题。因此,该算法具有可行性和优越性。

     

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  • 刊出日期:  2019-12-15

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