[发明专利]一种基于满秩分解的遗忘因子最小二乘模型参数辨识方法在审
| 申请号： | 202110886408.3 | 申请日： | 2021-08-03 |
| 公开（公告）号： | CN113704678A | 公开（公告）日： | 2021-11-26 |
| 发明（设计）人： | 朱齐丹;包政凯;刘永超 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工程大学 |
| 主分类号： | G06F17/11 | 分类号： | G06F17/11;G06F17/16;G06F17/18;G06K9/62 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 一种 基于 分解 遗忘 因子 最小 模型 参数 辨识 方法 | ||
【权利要求书】：
1.一种基于满秩分解的遗忘因子最小二乘模型参数辨识方法，其特征是：包括以下步骤：
步骤一：初始化待辨识原参数向量，原方差阵，上一采样周期正交变化矩阵，满秩分解后的参数向量和方差阵；
步骤二：将当前采样周期的测量数据归一化，根据归一化后的数据向量和死区阈值求取当前采样周期正交变换矩阵。
步骤三：更新满秩分解前方差矩阵；若当前时刻正交变换矩阵与前一时刻相同，则直接更新满秩分解后方差阵和参数向量；否则对分解前方差阵进行满秩分解得到满秩分解后的方差阵和参数向量，再更新满秩分解后方差阵和参数向量，根据新满秩分解后参数向量更新满秩分解前参数向量。
步骤四：重复步骤二到三直到辨识精度满足要求。
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