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基于EMD-SG和信息熵矩阵束的同步电机参数辨识
  • ISSN号:1007-449X
  • 期刊名称:《电机与控制学报》
  • 时间:0
  • 分类:TM341[电气工程—电机]
  • 作者机构:[1]安徽工程大学电气工程学院,安徽芜湖241000, [2]国家电力公司河南省电力公司鹤壁供电公司,河南鹤壁458000
  • 相关基金:安徽省自然科学基金(1608085ME106);安徽省高校科学基金重点项目(KJ2015A063)
中文摘要:

为了解决工程实际中准确获得同步电机瞬态及超瞬态参数问题,提出经验模态分解与矩阵束算法相结合的新型同步电机参数识别法。该方法借助EMD对采集到的含噪短路电流信号进行分解,采用Savitzky-Golay滤波器对高频分量部分进行平滑降噪预处理,借此提高其信噪比;为较好识别短路电流模态阶数,将信息熵引入矩阵束并将此改进矩阵束算法用以提取预处理后的短路电流各分量的频率和阻尼,进而识别出同步电机的瞬态参数。同步发电机三相突然短路仿真与试验参数辨识结果均表明,该方法在信噪比低于24 d B时,仍能快速、精确地辨识同步电机参数。

英文摘要:

In order to obtain accurate value of the generator parameters, especially transient and sub-tran- sient parameters to satisfy the increasingly sophisticated simulation requirements of the power system, an empirical mode decomposition, savitzky-golay filtering and information entropy matrix pencil based method is proposed. It pretreated the short-circuit current by noise with the empirical mode decomposition to im- prove its signal to noise ratio. Then information entropy matrix pencil algorithm was used to extract the fre- quency and damping of each component of short-circuit current. Meanwhile, the transient parameters of synchronous generator were determined with higher accuracy by some simple calculations. Simulation and experiment results show that the proposed method has advantages of high parameter identification accuracy and strong anti-interference ability.

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期刊信息
  • 《电机与控制学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:黑龙江教育厅
  • 主办单位:哈尔滨理工大学
  • 主编:戈宝军
  • 地址:哈尔滨市南岗区学府路52号
  • 邮编:150080
  • 邮箱:djkz-emc@188.com
  • 电话:0451-86396392
  • 国际标准刊号:ISSN:1007-449X
  • 国内统一刊号:ISSN:23-1408/TM
  • 邮发代号:14-46
  • 获奖情况:
  • 中文核心期刊,中国科技论文统计源期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:10904