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基于MATLAB的遗传算法在线辨识线性系统参数.rar_先进PID_遗传算法应用_在线参数估计_系统辨识技术

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本资源提供了一种利用MATLAB实现遗传算法在线辨识线性系统参数的方法，适用于先进PID控制及遗传算法的应用领域，并探讨了在线参数估计与系统辨识技术。 先进的PID控制结合系统辨识，并采用在线遗传算法。

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  • Matlab参数辨识_programs.rar_伺服系统摩擦_遗传算法 摩擦辨识
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  • 遗传算法应用于汽轮机调速系统的参数辨识（2006年）
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    本文探讨了遗传算法在LuGre摩擦模型参数辨识与补偿的应用，通过优化参数提高系统性能和精度，为工程实践提供理论依据。 本段落针对摩擦对伺服系统造成的干扰问题，提出了一种基于遗传算法的LuGre摩擦模型参数辨识方法及相应的摩擦补偿控制策略。首先构建了LuGre摩擦模型。
     
  • Prony算法在谐波参数辨识中的应用
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    简介：本文探讨了Prony算法在电力系统谐波分析中的应用，详细介绍了该算法如何有效识别和估计信号中的谐波参数，为提高电能质量提供了新的技术手段。 Prony算法是一种通过时间序列数据来识别系统参数的技术，在电力系统的谐波与间谐波参数辨识方面有广泛应用。这些非线性现象会降低电能质量、损害设备并影响系统稳定性，因此准确地检测它们的频率和强度至关重要。 该方法的基本原理是利用已知的时间序列信号样本构建一个由指数函数及其复系数组成的模型，进而确定系统的特征参数如频率、振幅、相位以及衰减因子。在电力系统中应用Prony算法能够有效估算出这些关键参数。 文章提出了一种改进的Prony算法，其特点是计算效率高且稳定性强，在线监测和控制方面具有重要价值。通过采用QR分解法求解方程组，该方法减少了运算量并提高了在线谐波分析的可靠性。 此外，文中还介绍了一套自适应频率采样策略，包括选取适当的时间窗口、模型阶数及有效提取真实频率的方法，这进一步提升了Prony算法的应用性能和准确性。核心在于将信号分解为多个指数项之和，并通过最小化误差平方和来确定参数值。 综上所述，改进的Prony算法结合了自适应采样技术和QR分解技术，在电力系统中能够更高效地提取谐波与间谐波信息，从而提高电能质量监测的效果。