[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： | 本发明提出了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,使得欠激励数据对降维后的辨识模型重新满足激励条件，以保证跟踪时变参数和扰动时辨识结果的收敛性。通过设置死区确定降维的方式，同时削弱扰动在辨识过程的影响。将图二所示长时间欠激励,海洋环境干扰工况下实船数据用于航向模型参数辨识，对比FFLS和FRDLS算法辨识船舶操纵模型参数的辨识结果曲线和航向角速度预报误差曲线，可以发现满秩分解最小二乘法能有效抑制数据欠激励和存在海洋环境扰动时参数辨识过程中的漂移和发散问题，并提高参数辨识的精度，同时具有计算量小，实时性强，简单易实现的优点。 | ||
| 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 | ||
【主权项】：
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