發(fā)布時(shí)間：2018-07-25 08:40

【摘要】：提出了一種基于局部特征尺度分解(LCD)的同步電機(jī)參數(shù)辨識(shí)新方法。該方法根據(jù)LCD可將同步電機(jī)突然短路分解為系列內(nèi)稟尺度分量(ISC)之和,而且ISC按頻率從高到低的順序依次排列的特點(diǎn),通過選擇不同的ISC分量構(gòu)造具有自適應(yīng)能力的濾波器以濾除噪聲、獲取直流成分和基波電流。對獲取的直流電流和基波電流分別運(yùn)用改進(jìn)穩(wěn)健回歸算法和Prony算法精確辨識(shí)同步電機(jī)參數(shù)。仿真信號(hào)結(jié)果表明,與基于EMD的突然短路電流分離方法相比,LCD的分解速度更快;與Prony算法相比,LCD聯(lián)合Prony的辨識(shí)方法受噪聲影響小,參數(shù)辨識(shí)精度高。試驗(yàn)結(jié)果進(jìn)一步驗(yàn)證了所提方法的可行性和正確性。
[Abstract]:A new method of synchronous motor parameter identification based on local characteristic scale decomposition (LCD) is proposed. This method is based on the fact that the sudden short circuit of synchronous motor can be decomposed into the sum of intrinsic scale components (ISC) by LCD, and the ISC is arranged in order of frequency from high to low. A filter with adaptive capability is constructed by selecting different ISC components to filter noise and obtain DC component and fundamental current. The improved robust regression algorithm and Prony algorithm are used to accurately identify the synchronous motor parameters for the obtained DC current and the fundamental current, respectively. The simulation results show that the decomposition speed of LCDs is faster than that of sudden short-circuit current separation method based on EMD, and the identification method of LCDs combined with Prony is less affected by noise and has higher precision of parameter identification than that of Prony algorithm. The experimental results further verify the feasibility and correctness of the proposed method.
【作者單位】： 國電南京自動(dòng)化股份有限公司;中州大學(xué);
【基金】：河南省教育廳科技攻關(guān)項(xiàng)目(14B470015) 鄭州市普通科技攻關(guān)項(xiàng)目(131PPTGG421-1)
【分類號(hào)】：TM341

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2143253