發(fā)布時間：2018-07-24 22:10

【摘要】：低頻振蕩在線辨識需用到廣域測量系統(tǒng)(WAMS)的采集信號,而WAMS采集的信號中常伴有高斯白噪聲,經(jīng)過常規(guī)的低通濾波處理后會產(chǎn)生高斯色噪聲,從而影響辨識的精度.針對在線辨識中的色噪聲問題,提出以互相關(guān)函數(shù)(CCF)來代替實測信號,從而抑制色噪聲,并結(jié)合總體最小二乘-旋轉(zhuǎn)不變技術(shù)參數(shù)估計(TLS-ESPRIT)算法進行模態(tài)辨識.仿真結(jié)果表明,CCF-TLS-ESPRIT算法能夠有效辨識出色噪聲環(huán)境中的系統(tǒng)低頻振蕩模態(tài),并具有一定的效率.
[Abstract]:The low frequency oscillation on-line identification needs to use the wide area measurement system (WAMS) acquisition signal, but the WAMS acquisition signal often has the Gao Si white noise, after the conventional low pass filter processing will produce the Gao Si color noise, thus affects the identification accuracy. Aiming at the problem of color noise in on-line identification, a cross-correlation function (CCF) is proposed to replace the measured signal to suppress the color noise, and the overall least Square-rotation Invariant Technical Parameter estimation (TLS-ESPRIT) algorithm is used to carry out modal identification. The simulation results show that the CCF-TLS-ESPRIT algorithm can effectively identify the low frequency oscillation modes of the system in excellent noise environment and has a certain efficiency.
【作者單位】： 四川大學(xué)電氣信息學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金重點項目(批準(zhǔn)號:51037003) 國家電網(wǎng)公司大電網(wǎng)重大專項(批準(zhǔn)號:SGCC-MPLG027-2012)資助的課題~~
【分類號】：TM712

【參考文獻】

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本文編號：2142813