1 递推最小二乘法在电厂模型辨识中的应用 电厂中大多数热工对象可以用一阶或二阶有迟延和非迟延的模型来表示，对这些模型中参数的辨识，递推最小二乘法是一种较好的方法。本文以火电厂部分典型一阶模型为例子，借助于某电厂现场数据，分别对以下几种环节进行辨识。 1 .1 一阶惯性环节 火电厂中，来自锅炉的过热蒸汽，经高压调节汽门和导汽管道进入高压缸膨胀做功，高压缸的排汽回到锅炉再热器被重新加热，加热后的蒸汽经中压调节汽门进入中低压缸进一步膨胀做功，做功后的乏汽最终排入凝汽器变成凝结水，一般中压调节汽门的开度是高压调节汽门的3 倍，即在机组负荷大于额定的30%或者滑压运行时，汽轮机的中压调门是完全开启的。因此，在简化模型中，汽机侧调速器一级压力与机组有功功率可以简化为一阶惯性环节如下： 111( )1KG sT s 将以上环节离散化，并写成差分方程的形式 11111111( )[(1)](1)(1)() /,/y kay kbu kv kaTTT bK T T 其中 u 为调速器一级压力，y 为机组有功功率，( )v k 为零均值方差为 1 的高斯白噪声。 该论文依据递推最小二乘法原理，借助 MATLAB 工具编写程序，设定合适的初始值和加权因子进行参数辨识，辨识结果为11ˆˆ2.7547,0.9193ab ，由11ˆˆ,a b可得到134.12K ，112.36sT 进而得到系统的传递函数为： 134.12( )12.361G ss 下面运用递推最小二乘法对所得结果进行仿真：假设134.12K ，112.36sT 已知，采样时间为1sT ，则计算可得 111111() /(11 2 .3 6 ) /1 2 .3 60 .9 1 9 1/3 4 .1 2 /1 2 .3 62 .7 6 7 0aTTTbK T T 用M 序列作为输入信号，得到输出信号，然后对参数进行辨识。程序如下： %最小二乘的递推算法 %Z(k+1)=0.9191*Z(k)+2.7670*u(k)+v(k) %======================================== clear clc %==========400 个产生 M 序列作为输入=============== x=[0 1 0 1 1 0 1 1 1]; %initial value n=403; %n 为脉冲数目 M=[]; %存放 M 序列 for i=1:n temp=xor(x(4),x(9)); M(i)=x(9); for j=9:-1:2 x(j)=x(j-1); end x(1)=temp; end %===========产生均值为 0，方差为 1 的高斯白噪声========= v=randn(1,400); %==============产生观测序列 z================= z=zeros(402,1); z(1)=-1; for i=2:401 z(i)=0.919...
