基于希尔伯特振动分解的低频振荡在线辨识

• 作者: 孟洁 李世明 温伯坚
• 来源期刊: 广东电力
• 学科: 工学
• 关键词: 低频振荡 非平稳信号 在线辨识 希尔伯特振动分解 信号能量分析法
• 年，卷（期）: 2016,（8）
• 所属期刊栏目: 电力系统运行与控制
• 页码范围: 71-78
• 页数: 8页
• 分类号: TM71
• 字数: 4227字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-290X.2016.08.014

摘要

利用希尔伯特振动分解(Hilbert vibration decomposition,HVD)算法适于处理时变频率信号的特性,提出一种处理非平稳振荡信号的新算法———结合 HVD 的信号能量分析法,并应用于电力系统低频振荡在线辨识中。首先,对通过 Hilbert变换获得的解析信号进行分析和滤波,得到幅值最大分量的瞬时频率,并由同步检测获得相应的幅值和初相位；然后,通过迭代运算检测出非平稳振荡信号各分量的频率、幅值、相位；最后,运用信号能量法对通过HVD得到的各平稳信号的主导振荡模式进行识别和分离。将该算法与Prony算法、基于经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)的信号能量分析法进行比较,仿真测试和实例分析结果说明,此算法能够有效提取非轴对称振荡信号的主导模式,并且抗噪能力强、计算效率高。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李世明	广东电网有限责任公司电力调度控制中心	18	52	5.0	6.0
2	孟洁	三峡大学电气与新能源学院	3	11	2.0	3.0
3	温伯坚	广东电网有限责任公司电力调度控制中心	2	9	1.0	2.0