修正指数遗忘RLS算法及其在故障诊断上的应用

汽车电子系统在线故障诊断的算法执行效率、动态跟踪速度和稳态估计精度是检测突变故障参数的关键指标。针对基于参数估计故障诊断中常用的递推最小二乘RLS算法存在的典型问题,提出了一种在线修正遗忘因子的方法。理论分析和仿真结果均表明,修正后的方法能有效解决一般递推算法的“数据饱和”问题,与通常的遗忘算法和滑动数据窗法相比,表现出了明显的优越性。为进一步的实车故障诊断提供了更加有效的理论根据。