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🔥 内容介绍

1. 概述

参数辨识是控制系统设计和分析的重要组成部分。它涉及到根据观测数据来估计系统参数的过程。最小二乘法（LS）是一种常用的参数辨识方法，它通过最小化误差平方和来估计参数。然而，传统的LS方法存在一些局限性，例如对噪声敏感、不能处理非平稳系统等。

为了克服这些局限性，本文提出了一种基于遗忘因子的最小二乘法结合卡尔曼滤波（FFRLS_EKF）的参数辨识方法。FFRLS_EKF方法结合了FFRLS和EKF的优点，具有鲁棒性和自适应性。

2. FFRLS_EKF算法

FFRLS_EKF算法的基本思想是将FFRLS和EKF结合起来，利用FFRLS来估计系统参数，利用EKF来更新状态估计。算法步骤如下：

📣 部分代码

​function [Vt]=ModelTest(I,Ut,uoc,N,R0,R1,R2,C1,C2)​%% 二阶RC离散状态方程求解端电压Up=[0;0]; %U1、U2初始状态值Vt = zeros(1,N);Vt(1) = Ut(1);T=1;    %采样时间for t=2:N    A=[exp(-T/R1(t)/C1(t))      0       ;...        0                   exp(-T/R2(t)/C2(t))];    B=[ R1(t) * (1-exp(-T/R1(t)/C1(t)));...        R2(t) * (1-exp(-T/R2(t)/C2(t)))];    C=[-1 -1];    D=-R0(t);    Up(:,t)=A*Up(:,t-1)+B*I(t-1);   %状态值    Vt(t)=uoc(t)+C*Up(:,t)+D*I(t);%估计得到的端电压end​​​​​​

⛳️ 运行结果

3. 仿真结果

本文提出了一种基于遗忘因子的最小二乘法结合卡尔曼滤波（FFRLS_EKF）的参数辨识方法。FFRLS_EKF方法结合了FFRLS和EKF的优点，具有鲁棒性和自适应性。仿真结果表明，FFRLS_EKF算法能够准确地估计系统的参数，并且收敛速度快。

🔗 参考文献​

[1] 栗欢欢,孙化阳,陈彪,等.基于GLD电池模型和FFRLS-EKF算法的SOC估测[J].  2021.DOI:10.3969/j.issn.1002-087X.2021.11.015.

[2] 徐玮浓.串联锂电池的参数辨识及SOC估计[J].[2024-02-07].

[3] 华迪,赵阳,安润泽,等.基于改进DEKF锂离子电池容量与SOC协估计[J].电力电子技术, 2023, 57(10):80-84.

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1 各类智能优化算法改进及应用

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2 机器学习和深度学习方面

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN/TCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

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2.图像处理方面

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4 无人机应用方面

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5 无线传感器定位及布局方面

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7 电力系统方面

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8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

9 雷达方面

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