导读:本文包含了递推最小二乘论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:小二,乘法,在线,模型,多项式,系统,弹道。
递推最小二乘论文文献综述
徐岩,靳伟佳,雷晰[1]（2019）在《基于递推最小二乘的光伏逆变器动态模型辨识》一文中研究指出提出一种基于递推最小二乘的光伏逆变器动态模型辨识方法,不考虑叁相光伏逆变器及其控制系统的拓扑结构,将其整体视为一个"黑箱",通过对输入量、输出量的分析将其等效为双输入多输出系统,利用递推最小二乘法在线实时辨识光伏逆变器的动态模型及参数。针对夏季、冬季不同典型天气下的数据集建立光伏逆变器等效动态模型,模型输出与测试数据误差较小,验证辨识方法的精确性与适用性。另外,模型最优阶较低这一特性也降低内存占用量,提高辨识速度。(本文来源于《太阳能学报》期刊2019年10期）
徐玲,王军,郭治,钱龙军,谢杰涛[2]（2019）在《基于递推最小二乘法的外弹道仿真精度优化算法》一文中研究指出针对简单的N阶二元多项式拟合所有弹道轨迹无法同时满足精度指标与拟合阶数控制的要求,本文提出利用分段的N阶多项式拟合射表数据。该方法将射表数据按高低角分成若干个区间,并分别选取合适的拟合阶数,利用递推最小二乘法估计该区间内二元多项式方程的系数,继而解算出弹道轨迹。仿真结果表明,该方法能够有效减少拟合误差以及弹丸位置与实际命中点的距离偏差,达到更好的射击效果,同时能够缩短解算时间,更有利于实时火控系统的弹道解算。(本文来源于《第二十届中国系统仿真技术及其应用学术年会论文集（20th CCSSTA 2019）》期刊2019-08-20）
李伟,王洪民,唐峥[3]（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）
钟诚,张毅,王健[4]（2019）在《基于递推最小二乘法独立微电网自适应类二次频率控制》一文中研究指出独立微电网为维持频率恒定,需要增加二次频率控制,但常规二次频率控制存在动态特性慢和需要通信的缺点。为此,提出了类二次频率控制策略,该方法不严格的区分下垂控制和二次频率控制,通过递推最小二乘法自适应调制下垂系数,加快系统频率恢复速度,且无需通信。以海南某实际微电网为原型建立仿真系统,对比结果验证了所提方法的有效性。(本文来源于《电测与仪表》期刊2019年15期）
姜永明,王长青,徐骋[5]（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）
陈玉珊,秦琳琳,吴刚,毛俊鑫[6]（2019）在《基于渐消记忆递推最小二乘法的电动汽车电池荷电状态在线估计》一文中研究指出电动汽车中,先进的电池管理系统可以为电池的安全高效使用提供保障。电池管理系统的一个主要任务是准确、可靠地估计电池的荷电状态(State of Charge, SOC)。电池的SOC无法直接测量,通常用电池开路电压(Open Circuit Voltage, OCV)和SOC的模型间接估计SOC。本文采用一阶RC模型描述电池,模型参数中包含OCV,通过渐消记忆递推最小二乘法辨识模型参数,再用SOC-OCV模型实时计算SOC。使用马里兰大学CALCE电池组提出的LNMC/石墨电池动态应力测试(Dynamic Stress Test,DST)和北京动态应力测试(Beijing Dynamic Stress Test, BJDST)工况~([1])检验算法,结果表明,SOC估计误差在DST工况下不超过3.4190%,BJDST工况下不超过4.2335%,在可接受误差范围内实现了SOC的在线估计。(本文来源于《第30届中国过程控制会议（CPCC 2019）摘要集》期刊2019-07-31）
侯小秋[7]（2019）在《随机多变量NARMAX模型的非线性递推最小二乘算法》一文中研究指出针对随机多变量NARMAX模型存在的问题,基于线性滤波﹑谱分解定理及成型滤波器原理,将随机干扰等效在系统的输出端,提出改进的随机多变量NARMAX模型。基于辅助模型的原理,在参数估计的准则函数中加入待估参数的增量约束项和遗忘因子,并结合增广递推最小二乘算法和随机非线性递推最小二乘算法,将改进的多变量NARMAX模型转换为具有耦合的子系统,给出具有遗忘因子的,能克服算法病态的,适用于具有时变参数模型的改进随机多变量NARMAX模型的非线性递推最小二乘算法。应用在线修正参数预测滤波PID控制,仿真结果验证了算法的有效性。(本文来源于《厦门理工学院学报》期刊2019年03期）
洪锋,鲁昌华,刘茹茹,鞠薇,蒋薇薇[8]（2019）在《基于递推最小二乘和扩展卡尔曼滤波的开放光路红外光谱去噪》一文中研究指出利用开放光路面源排放VoCs气体分析仪测量数据,通过递推最小二乘算法(RLS)和扩展卡尔曼滤波算法(EKF)相结合的方法,对检测的红外光谱信息进行去噪,将两者结合可以实现特征光谱的重迭部分的噪声信号。实验部分分别对人工添加噪声的标准红外光谱和合肥市市区上空实测开放光路红外光谱进行去噪处理,结果显示使用该算法处理后的光谱信号信噪比(SNR)较单一的递推最小二乘、扩张卡尔曼去噪方法信噪比高出3db、4db;均方根误差(RSME)平均减少30%、35%,运行时间也有所缩短。实验表明运行该综合算法计算精度高、运行速度较快,对于大气环境监测实时消噪系统具有重要的实际应用意义。(本文来源于《池州学院学报》期刊2019年03期）
侯丽,李光[9]（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）
杨洋,鲁明星[10]（2019）在《递推最小二乘法及概率性质的研究》一文中研究指出最小二乘一次完成算法在具体的实际使用过程中,不仅占用的内存量大,还不适合在线辨识。为了减少计算量,减少数据在计算机所占的存储量,采用系统辨识里的递推最小二乘法对一个实例进行公式推导,并进行了仿真和概率性质分析。(本文来源于《矿山测量》期刊2019年02期）
递推最小二乘论文开题报告
（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：
针对简单的N阶二元多项式拟合所有弹道轨迹无法同时满足精度指标与拟合阶数控制的要求,本文提出利用分段的N阶多项式拟合射表数据。该方法将射表数据按高低角分成若干个区间,并分别选取合适的拟合阶数,利用递推最小二乘法估计该区间内二元多项式方程的系数,继而解算出弹道轨迹。仿真结果表明,该方法能够有效减少拟合误差以及弹丸位置与实际命中点的距离偏差,达到更好的射击效果,同时能够缩短解算时间,更有利于实时火控系统的弹道解算。
（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。
递推最小二乘论文参考文献
[1].徐岩,靳伟佳,雷晰.基于递推最小二乘的光伏逆变器动态模型辨识[J].太阳能学报.2019
[2].徐玲,王军,郭治,钱龙军,谢杰涛.基于递推最小二乘法的外弹道仿真精度优化算法[C].第二十届中国系统仿真技术及其应用学术年会论文集（20thCCSSTA2019）.2019
[3].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
[4].钟诚,张毅,王健.基于递推最小二乘法独立微电网自适应类二次频率控制[J].电测与仪表.2019
[5].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
[6].陈玉珊,秦琳琳,吴刚,毛俊鑫.基于渐消记忆递推最小二乘法的电动汽车电池荷电状态在线估计[C].第30届中国过程控制会议（CPCC2019）摘要集.2019
[7].侯小秋.随机多变量NARMAX模型的非线性递推最小二乘算法[J].厦门理工学院学报.2019
[8].洪锋,鲁昌华,刘茹茹,鞠薇,蒋薇薇.基于递推最小二乘和扩展卡尔曼滤波的开放光路红外光谱去噪[J].池州学院学报.2019
[9].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
[10].杨洋,鲁明星.递推最小二乘法及概率性质的研究[J].矿山测量.2019
论文知识图
