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基于EEMD-NExT的低频振荡主导模式工况在线辨识与预警 被引量:10
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作者 汪颂军 刘涤尘 +4 位作者 廖清芬 周雨田 王亚俊 王乙斐 赵一婕 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2014年第12期111-116,122,共7页
结合集合经验模式分解(EEMD)和自然激励技术(NEx T),基于广域测量系统(WAMS)的动态量测信息,提出低频振荡主导模式识别方法。该方法借助EEMD处理非平稳信号,利用EEMD时空滤波器、互相关系数和信号能量权重筛选出主导模式分量;通过NEx T... 结合集合经验模式分解(EEMD)和自然激励技术(NEx T),基于广域测量系统(WAMS)的动态量测信息,提出低频振荡主导模式识别方法。该方法借助EEMD处理非平稳信号,利用EEMD时空滤波器、互相关系数和信号能量权重筛选出主导模式分量;通过NEx T求互相关函数,并利用Teager能量算子识别时变幅值和频率,采用信号能量分析法辨识阻尼比并应用于预警系统。算例仿真结果表明,所提方法能够实时准确地辨识出系统的主导模式信息,且无需人工激励并剔除虚假模式,同时具有较强的抗噪性能。 展开更多
关键词 集合经验模式分解 自然激励技术 工况模式分析 低频振荡 主导模式识别 稳定性
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