实验1 白噪声和M序列的产生 哈工大系统辨识实验全文件
2022-05-19 16:20:32 4.28MB 系统辨识
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采用最小二乘法、递推最小二乘法、辅助变量法、辅助变量递推法、极大似然法等方法成功计算出系统参数,并运用两种不同的方法来对系统定阶。最终取得全班第一的好成绩。
电池参数辨识之最小二乘法-附件资源
2022-05-16 22:03:57 106B
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数字信号处理系统辨识LMS和RLS方法MATLAB代码
2022-05-16 15:00:32 744KB matlab 文档资料 开发语言 LMS
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遗传算法参数辨识运算步骤可归纳如下: ① 种群初始化,随机生成N个参数集的位串。 ② 采用伪随机二进制序列(PRBS)作为辨识输入信号,采样系统实际输出y(k)。 ③ 按适值函数评价,并计算整体的平均性能。 ④ 参数辨识是否收敛到指定的精度内或仿真步数是否达到最大,若是,则仿真结束。 ⑤ 是否过早出现非成熟收敛,若是,则进行适值调整。 ⑥ 按规范适值或适值调整结果复制下一代,并按概率进行交叉和变异操作。 ⑦ 查看上一代中最优秀个体是否保留在本代,若不是,则取代本代中任意一个个体,将优秀个体无遗传保留。 ⑧转步骤②
2022-05-16 14:34:04 516KB 遗传算法
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基于蚁群算法的电力系统综合负荷模型及其参数辨识研究,李成,邵正炎,在进行电力系统负荷模型参数辨识时,其所采用的综合负荷模型有必要考虑配电网络的影响。蚁群优化算法是一种基于种群的模拟进化算
2022-05-15 16:42:54 191KB 首发论文
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蚁群聚类算法的T_S模糊模型辨识.doc
2022-05-13 09:07:17 2.45MB 文档资料 算法
基于加权零吸引因子最小均方算法(RZA-LMS),提出了一种应用于系统辨识的新型自适应滤波算法(ARZA-LMS)。RZA-LMS通过在标准LMS算法迭代过程中添加零吸引因子,促进了滤波器小权系数的收敛,从而在辨识稀疏系统时,加快了算法的整体收敛速度。但是RZA-LMS算法中的零吸引因子,选择了固定的e,过于武断,降低了算法的鲁棒性。通过在参数e 与误差信号e 之间建立非线性关系,使零吸引因子在最小化MSE更具有灵活性,提出了一种改进的RZA-LMS,提高了对系统辨识的收敛速度和稳定性。最后,计算机仿真验
2022-05-10 22:37:39 1.37MB 工程技术 论文
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阶跃响应法SI 当在被识对象上施加一个阶跃扰动信号,然后测得 对象的响应随时间变化的曲线,根据此,通过图解法 (并非寻求解析公式的方法)来求出被辨识对象的传递 函数(数学模型),称之为阶跃响应法SI。 ① 步:实验测取系统阶跃响应(Step Response) 测取系统阶跃响应的实验示意图
2022-05-09 11:55:25 11.69MB 系统辨识
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【doc】 单神经元无辨识自适应预估控制算法及在过热汽温控制中的仿真研究.doc
2022-05-09 09:06:40 43KB 文档资料