递推最小二乘法在电厂模型辨识的应用分析

"本文介绍了在电厂模型辨识中应用递推最小二乘法(RLS, Recursive Least Squares)进行参数估计的实例。通过分析火电厂的一阶惯性环节模型，展示了如何利用RLS方法进行系统辨识，并进行了仿真验证。" 在毕业设计中，最小二乘法是一个常见的数据分析和建模技术，特别是对于线性模型的参数估计。递推最小二乘法是其一种优化形式，适用于处理随时间变化的数据序列，特别适合在线参数更新和实时系统辨识。在电厂模型辨识中，递推最小二乘法因其高效和适应性强的特点而受到青睐。 具体到描述的案例，电厂模型通常涉及复杂的热工过程，其中一阶或二阶有迟延的模型可以用来描述许多对象的行为。例如，这里提到的是一阶惯性环节模型，常用于描述汽轮机调速器一级压力与机组有功功率之间的关系。这种模型可以用离散化后的差分方程表示，其中u代表调速器压力，y代表机组有功功率，而v则表示随机噪声。 RLS算法的核心在于，它能够根据新的数据点动态地更新参数估计，同时考虑到过去数据的影响。在这个例子中，通过MATLAB编程实现RLS算法，设置合适的初始参数和加权因子，对模型参数进行辨识，从而得到系统的传递函数。辨识结果用于构建模型，模拟实际系统的行为。 为了验证辨识结果的准确性，文章使用M序列作为输入信号，这是一种伪随机二进制序列，具有良好的统计特性，可以有效地测试系统的频率响应。生成M序列后，将其与高斯白噪声结合，模拟实际观测到的信号z。通过运行RLS算法，对新的观测数据进行处理，再次估计参数，从而完成仿真过程。 总结来说，这个毕业设计展示了递推最小二乘法在电厂热工对象模型辨识中的应用，强调了RLS算法在处理动态系统和实时数据时的优越性。通过对一阶惯性环节的辨识和仿真，不仅加深了对RLS方法的理解，也为实际电厂操作提供了理论支持。