基于改进VMD和SOBI算法的直驱永磁同步风电机组次同步振荡模态辨识

• 作者: 王雅娴 赵峰
• 来源期刊: 噪声与振动控制
• 学科: 工学
• 关键词: 振动与波 变分模态分解,盲源分离,2阶盲辨识,次同步振荡,直驱永磁同步风电机组
• 年，卷（期）: 2020,（6）
• 所属期刊栏目: 信号处理与故障诊断
• 页码范围: 102-108
• 页数: 7页
• 分类号: TM614
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-1355.2020.06.017

摘要

针对直驱永磁同步风电机组(Direct-drive permanent magnet synchronous wind turbine generator,DDPMSG)产生的次同步振荡(Sub synchronous oscillation,SSO)问题,提出基于改进变分模态分解(Variational mode decomposi-tion,VMD)、2阶盲辨识(Second order blind identification,SOBI)和Prony算法相结合的次同步振荡模态辨识方法.首先,利用改进变分模态分解将直驱永磁同步风电机组产生的一组次同步振荡信号作为单通道信号进行分解,得到一组相应的固有模态函数(Intrinsic mode function,IMF);其次,引入盲源分离(Blind source separation,BSS)思想,采用SOBI算法得到完整精确的次同步振荡源信号,并利用Prony算法辨识出该信号的频率、阻尼比和衰减因子.仿真结果表明,对于直驱风电机组产生的次同步振荡信号,该方法能够高效准确辨识出其模态参数,可为次同步振荡抑制问题的研究奠定基础.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵峰		96	515	13.0	18.0
2	王雅娴		1	0	0.0	0.0