發(fā)布時間：2017-08-28 22:26

  本文關鍵詞：低頻振蕩模態(tài)參數(shù)辨識的共振稀疏分解SSI分析方法

  更多相關文章： 低頻振蕩 共振稀疏分解 可調Q因子小波變換 高共振分量 低共振分量 隨機子空間

【摘要】：提出在色噪聲背景下,采用共振稀疏分解的隨機子空間法進行低頻振蕩模態(tài)參數(shù)的辨識,根據(jù)信號預知的共振屬性實現(xiàn)復雜信號的分離。首先,對含高斯色噪聲的低頻振蕩信號進行分解,得到高共振分量、低共振分量和余項三部分。低頻振蕩信號具有高共振屬性,高共振分量即為提取的持續(xù)振蕩的低頻振蕩信號,而高斯色噪聲大部分存在于余項中。然后對高共振分量利用SSI進行參數(shù)辨識,得到較高參數(shù)的辨識準確度。仿真算例和實例說明了所提方法的有效性。
【作者單位】： 哈爾濱工業(yè)大學電氣工程及自動化學院;東北電力大學輸變電技術學院;
【關鍵詞】： 低頻振蕩 共振稀疏分解 可調Q因子小波變換 高共振分量 低共振分量 隨機子空間
【基金】：國家自然科學基金資助項目(51577023)
【分類號】：TM712
【正文快照】： 0引言隨著西電東送和全國聯(lián)網工程的實施,我國即將形成世界上屈指可數(shù)的超大規(guī)模復雜電網。伴隨電網規(guī)模的日趨龐大,低頻振蕩問題顯得日益突出,嚴重地威脅電力系統(tǒng)的安全、穩(wěn)定運行。采用何種算法進行低頻振蕩在線辨識并快速準確地告警是工程技術人員一直以來關心的問題[1-6]

【相似文獻】

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本文編號：749831