递推最小二乘法的实际应用.ppt
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1、递推最小二乘法的实际应用,基于递推最小二乘法的变压器参数辨识,1.1递推最小二乘法的引入最小二乘法的缺陷(1)数据量越多,系统参数估计的精度就越高。为了获得满意的辨识结果,矩阵T的阶数常常取得相当大。这样,矩阵求逆的计算量很大,存储量也很大。(2)每增加一次观测量,都必须重新计算、(T)-1。(3)如果出现列相关,即不满秩的情况,T为病态矩陈,则不能得到最小二乘估计值。,1 递推最小二乘法简介,递推最小二乘参数辨识,就是当被辨识系统在运行时,每取得一次新的观测数据后,就在前一次估计结果的基础上,利用新引入的观测数据对前次估计的结果,根据递推算法进行修正,从而递推地得出新的参数估计值。这样,随着
2、新的观测数据的逐次引入,一次接着一次的进行参数估计,直到参数估计值达到满意的精确程度为止。,1 递推最小二乘法简介,1.2递推最小二乘法的算法步骤1.根据输入输出序列列出最小二乘法估计的观测矩阵:2.给辨识参数和协方差阵P赋初值。3.按照下式计算增益矩阵G:,1 递推最小二乘法简介,4.按照下式计算要辨识的参数:5.按照下式计算新的协方差阵P:,1 递推最小二乘法简介,6.计算辨识参数的相对变化量,看是否满足停机准则。如满足,则不再递推;如不满足,则从第三步开始进行下一次地推,直至满足要求为止。7.分离参数:将a1.anab1.bnb从辨识参数中分离出来。8.画出被辨识参数的各次递推估计值图形
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- 最小二乘法 实际 应用
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