电气自动化
電氣自動化
전기자동화
ELECTRICAL AUTOMATION
2013年
3期
15-18
,共4页
次同步扭振%普罗尼算法%参数辨识%经验模态分解%仿真
次同步扭振%普囉尼算法%參數辨識%經驗模態分解%倣真
차동보뉴진%보라니산법%삼수변식%경험모태분해%방진
subsynchronous oscillation%prony algorithm%parameter identification%EMD%simulation
次同步扭振是发电机主轴因为受到电网小干扰的影响而产生的扭转振动,是影响电网稳定性的主要问题之一.基于EMD优化小扰动模态参数的普罗尼辨识法,把EMD的时空滤波特征与小扰动测试信号的频率特征相结合提取小干扰分量,通过普罗尼算法辨识其模态参数,利用重采样处理提高参数辨识精度,并做仿真试验进行验证.由EMD的时空滤波特征和扭振信号的频谱特征,合成一个次同步扭振分量可对噪声及其他频率的干扰信号有所抑制.对次同步扭振而言,重采样的采样频率在150～500 Hz、数据窗在8s左右时辨识精度最高.经重采样处理和EMD提取次同步扭振分量,再进行次同步扭振模态参数辨识的方法精准度较高.
次同步扭振是髮電機主軸因為受到電網小榦擾的影響而產生的扭轉振動,是影響電網穩定性的主要問題之一.基于EMD優化小擾動模態參數的普囉尼辨識法,把EMD的時空濾波特徵與小擾動測試信號的頻率特徵相結閤提取小榦擾分量,通過普囉尼算法辨識其模態參數,利用重採樣處理提高參數辨識精度,併做倣真試驗進行驗證.由EMD的時空濾波特徵和扭振信號的頻譜特徵,閤成一箇次同步扭振分量可對譟聲及其他頻率的榦擾信號有所抑製.對次同步扭振而言,重採樣的採樣頻率在150～500 Hz、數據窗在8s左右時辨識精度最高.經重採樣處理和EMD提取次同步扭振分量,再進行次同步扭振模態參數辨識的方法精準度較高.
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