低频振荡模态参数辨识新算法

被引：2

作者：

李天云 ^{[1
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于兴林 ^{[1
]}

李慧敏 ^{[1
]}

陈峰 ^{[1
]}

王铮 ^{[2
]}

机构：

[1] 东北电力大学电气工程学院

[2] 漯河市供电公司

来源：

中国电力 | 2011年 / 44卷 / 11期

关键词：

数学形态学; TLS-ESPRET; 奇异值分解; 参数辨识; 低频振荡;

D O I：

暂无

中图分类号：

TN911.7 [信号处理]; TM711 [网络分析、电力系统分析];

学科分类号：

0711 ; 080401 ; 080402 ; 080802 ;

摘要：

TLS-ESPRIT算法的实质是通过对信号子空间进行奇异值分解(SVD),辨识出信号的频率和阻尼比。SVD虽然可以抑制部分噪声影响,但噪声过强时就会影响TLS-ESPRIT算法的辨识精度;而且SVD易把较弱信号滤除,丢失真实模态而引入虚假模态。针对此结合数学形态学能够在时域内对信号进行滤波,且滤波后信号的几何特征保持不变的特点,将实测信号先经数学形态学滤波再通过TLS-ESPRIT进行模态辨识,可以最大限度地降低噪声的影响,使辨识精度更加精确。仿真结果验证了所提算法的可行性、有效性和强抗噪性。

引用

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页数：5

共 9 条

[1] 基于EMD的Prony算法在低频振荡模态参数辨识中的应用 [J].