基于EMD和Prony算法的同步电机参数辨识

Prony算法是一种线性系统时域模态参数识别方法,对分析数据的噪声非常敏感,对输入信号要求较高。鉴于此,将经验模式分解(empirical mode decomposition,EMD)与Prony算法相结合的方法应用到同步电机参数辨识中。利用EMD的分解能力,对采集到的同步电机三相突然短路电流进行时空滤波和平稳化处理,除去高频噪声IMF分量,然后用Prony准确辨识出同步电机的瞬态和超瞬态参数。仿真试验结果表明该方法具有精度高、抗噪性强等特点。