论文摘要
电子电路参数辨识方法常采用递推最小二乘（RLS）算法,但RLS算法往往有较长的暂态过程,待估参数之间的耦合也会降低辨识精度。这里通过将预测时刻顺延的方法改进算法的优化目标,从而提高了算法的灵敏度和抗干扰能力。通过对量子粒子群优化（QPSO）算法进行深入研究,将优化目标与QPSO算法相结合提出最小二乘（LS）-QPSO算法,算法具有良好的并行性,建立了单极倍频调制方式的基于LCL滤波器的单相并网逆变器的近似离散化混杂系统模型,并将两种算法应用于电路参数辨识,在实际应用中验证了所提算法的低暂态过程和高精确度的辨识能力。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 韩帅达,张耀元,杨凯
关键词: 逆变器,递推最小二乘,混杂系统,量子粒子群优化
来源: 电力电子技术 2019年11期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑
专业: 电力工业
单位: 重庆大学
分类号: TM464
页码: 96-98
总页数: 3
文件大小: 344K
下载量: 38
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