在线辨识混频RL电路参数的新方法

"稳态混频RL串联电路参数的在线辨识 (2006年)" 在电子工程领域，特别是电力系统的研究中，准确地识别电路参数对于理解和优化电路性能至关重要。这篇发表在2006年的清华大学学报(自然科学版)的文章，由柴建云和梁武星共同撰写，提出了一个针对稳态混频激励下非线性RL串联电路的在线参数辨识新方法。RL电路由电阻和电感串联组成，其参数识别在混频信号作用下变得尤为复杂，因为混频信号引入了非线性特性。 传统的基于Fourier变换的方法在处理此类问题时，存在计算量大且结果易受信号频谱分布影响的缺点。为了克服这些挑战，研究者提出了一种新颖的辨识策略，该策略利用伏安曲线（电压-电流特性）和广义磁链轨迹的几何特征。他们通过最小二乘法来定义这两种曲线的倾斜度，进而实现对电路参数的直接线性拟合识别。 最小二乘法是一种优化技术，用于拟合数据点并找到最佳直线或曲线，使得所有数据点到这条线的垂直距离平方和最小。在这个过程中，通过分析端口能量和功率的变化，可以深入理解算法的物理基础。这种方法的优势在于其高精度、低运算量以及易于进行递推计算，这使得它非常适合实时动态的在线辨识。 实验结果证实了该算法的有效性，不仅提高了辨识精度，还显著减少了计算负担，使其成为混频激励下RL电路参数识别的理想选择。这一研究成果为非线性电路的参数辨识提供了一种新的、高效的解决方案，对于动态电路分析和控制系统的实时性能提升具有重要意义。 关键词涉及到自感测量、参数辨识和最小二乘直线拟合，表明本文的核心内容集中在使用最小二乘法进行电路参数的精确测量，特别是在处理涉及自感的非线性电路时。中图分类号TM934.42则将此研究归类于电力系统和大型发电设备的安全控制与仿真领域。文献标识码A表示这是一篇原创性的科学研究论文，文章编号1000-0054(2006)01-0021-04是该论文在期刊中的唯一标识。