适于低成本嵌入式硬件的2R-1C模型非迭代参数估计（英文）

发布时间：2020-12-26 16:08

　　2R-1C模型的参数估计常运用需要高性能处理单元的迭代方法,从而激励我们研究更省时且更节能的参数估计方法。这些低复杂度的算法将更适于便携式微机设备的运行。本文提出二次插值非迭代参数估计方法（QINIPE）;该方法基于测量阻抗虚部的二次插值,能够更精确地估计特征频率。运用一组封闭表达式从测量阻抗的实部和虚部计算2R-1C模型的参数。对仿真和测量获得的模型阻抗数据作对比分析;结果表明,相较于我们早前提出的非迭代参数估计方法（NIPE）,QINIPE能减少80%测量点,且所有估计参数的相对估计误差低于1%。两种非迭代方法均基于一个微机设备实施;检测了估计精度、RAM、闪存使用以及运行时间。实验结果表明,相较于NIPE,QINIPE轻微增加了0.576ms运行时间（约6.7%）,且需要多24%（1.2KB）闪存及多2.4%（32字节）RAM。然而,QINIPE的阻抗均方根误差分别降低至NIPE对应的42.8%（实部）和64.5%（虚部）。此外,比较了QINIPE和复杂非线性最小二乘法（CNLS）对2R-1C模型参数的估计。结果表明,虽然QINIPE估计精度稍低于CNLS,其依然适合许多实际应用... 

【文章来源】：Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering. 2020年03期

【文章页数】：16 页


本文编号：2940027