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基于经验模态分解滤波的低频振荡Prony分析

侯王宾 刘天琪 李兴源

基于经验模态分解滤波的低频振荡Prony分析

侯王宾, 刘天琪, 李兴源
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  • 传统Prony法在分析低频振荡时对输入信号要求较高,存在着对噪声敏感的弱点.因此提出一种经验模态分解滤波和改进Prony法相结合的低频振荡分析方法.该方法先用经验模态分解对低频振荡信号进行自适应滤波,再用改进Prony法对滤波后的信号进行分析.其中,改进Prony法有效阶数用归一化奇异值法确定.将该方法分别用于分析试验信号和IEEE 4机系统振荡信号,并与基于低通滤波器的Prony分析进行比较.结果表明,在较大噪声环境下,该方法仍然能相对准确的辨识出低频振荡主导模式,验证了其有效性.
    • 基金项目: 国家科技支撑计划项目(批准号:2008BAA13B01)资助的课题.
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出版历程
  • 收稿日期:  2009-06-24
  • 修回日期:  2009-09-01
  • 刊出日期:  2010-05-15

基于经验模态分解滤波的低频振荡Prony分析

  • 1. 四川大学电气信息学院,成都 610065
    基金项目: 

    国家科技支撑计划项目(批准号:2008BAA13B01)资助的课题.

摘要: 传统Prony法在分析低频振荡时对输入信号要求较高,存在着对噪声敏感的弱点.因此提出一种经验模态分解滤波和改进Prony法相结合的低频振荡分析方法.该方法先用经验模态分解对低频振荡信号进行自适应滤波,再用改进Prony法对滤波后的信号进行分析.其中,改进Prony法有效阶数用归一化奇异值法确定.将该方法分别用于分析试验信号和IEEE 4机系统振荡信号,并与基于低通滤波器的Prony分析进行比较.结果表明,在较大噪声环境下,该方法仍然能相对准确的辨识出低频振荡主导模式,验证了其有效性.

English Abstract

参考文献 (19)

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