10.16411/j.cnki.issn1006-7736.2023.02.002
基于加权遗忘多新息RLS的无人艇响应模型在线参数辨识
为实现无人艇运动数学模型的精确在线建模,针对遗忘多新息递推最小二乘算法精度较差,并且不能充分利用多组数据误差之间的差异进行参数递推的问题,提出加权形式的遗忘多新息递推最小二乘算法,并设计一种基于数据递推误差确定权值的加权策略.基于一艘喷推艇的实艇数据和无人艇操纵运动二阶非线性响应模型对本文算法进行验证,结果表明,较传统遗忘多新息递推最小二乘算法,本文算法的艏向角均方根误差指标可降低6.左右,决定系数指标最高可达0.9927,证明本文算法具有较强的在线参数辨识建模能力.
无人艇、响应模型、在线参数辨识、递推最小二乘、多新息、遗忘因子
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U661.33;U675.91(船舶工程)
国家自然科学基金51709214
2023-07-24(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共8页
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