2R-1C模型的參數(shù)估計常運用需要高性能處理單元的迭代方法,從而激勵我們研究更省時且更節(jié)能的參數(shù)估計方法。這些低復雜度的算法將更適于便攜式微機設備的運行。本文提出二次插值非迭代參數(shù)估計方法（QINIPE）;該方法基于測量阻抗虛部的二次插值,能夠更精確地估計特征頻率。運用一組封閉表達式從測量阻抗的實部和虛部計算2R-1C模型的參數(shù)。對仿真和測量獲得的模型阻抗數(shù)據(jù)作對比分析;結果表明,相較于我們早前提出的非迭代參數(shù)估計方法（NIPE）,QINIPE能減少80%測量點,且所有估計參數(shù)的相對估計誤差低于1%。兩種非迭代方法均基于一個微機設備實施;檢測了估計精度、RAM、閃存使用以及運行時間。實驗結果表明,相較于NIPE,QINIPE輕微增加了0.576ms運行時間（約6.7%）,且需要多24%（1.2KB）閃存及多2.4%（32字節(jié)）RAM。然而,QINIPE的阻抗均方根誤差分別降低至NIPE對應的42.8%（實部）和64.5%（虛部）。此外,比較了QINIPE和復雜非線性最小二乘法（CNLS）對2R-1C模型參數(shù)的估計。結果表明,雖然QINIPE估計精度稍低于CNLS,其依然適合許多實際應用... 

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

【文章頁數(shù)】：16 頁


本文編號：2940027