【摘 要】
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针对具有随机噪声电厂风机系统的非线性特性,提出一种改进极大似然参数识别方法IMLE,将协方差阵未知的极大似然参数估计的损失函数的一步差分,改为对二维损失函数寻优的概率,
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针对具有随机噪声电厂风机系统的非线性特性,提出一种改进极大似然参数识别方法IMLE,将协方差阵未知的极大似然参数估计的损失函数的一步差分,改为对二维损失函数寻优的概率,采用在统计各个随机点损失函数基础上,设置该随机数值点的点循环,搜索损失函数的隐函数中的寻极小值,推导出具有随机噪声点的点循环的递推极大似然参数识别方法,从而识别出在全局随机噪声扰动下非线性系统的参数。某煤矸石电厂的560 KW一次风机参数识别仿真结果表明,该方法比常规的极大似然递推算法具有更好的非线性识别能力,识别参数的方差从35%降低到0
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