基于ASNLS算法的智能浮標(biāo)浮潛模型參數(shù)辨識

摘要： [目的]針對智能浮標(biāo)大深度浮潛模型難以精確量化的問題，提出一種抗數(shù)據(jù)飽和及測量噪聲的最小二乘算法（ASNLS），以實(shí)現(xiàn)浮潛多參數(shù)識別及深度預(yù)測。[方法]首先，在智能浮標(biāo)浮潛運(yùn)動灰箱模型中引入其執(zhí)行機(jī)構(gòu)的非線性動作特性以契合實(shí)際模型，并將連續(xù)型浮潛運(yùn)動方程轉(zhuǎn)化為離散模式以匹配實(shí)際離散的數(shù)據(jù)采樣方式；然后，將離散型運(yùn)動方程構(gòu)造為基于相關(guān)函數(shù)的表達(dá)形式，以減弱噪聲對參數(shù)辨識的影響；最... （共8頁）