[发明专利]基于MM和ARMA算法的次同步振荡模态辨识方法无效
| 申请号： | 201310076469.9 | 申请日： | 2013-03-11 |
| 公开（公告）号： | CN103207931A | 公开（公告）日： | 2013-07-17 |
| 发明（设计）人： | 廖清芬;董飞飞;唐飞;查晓明;陈恩泽;魏大千;涂炼;朱振山 | 申请（专利权）人： | 武汉大学 |
| 主分类号： | G06F17/50 | 分类号： | G06F17/50 |
| 代理公司： | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人： | 张火春 |
| 地址： | 430072 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于MM和ARMA算法的次同步振荡模态辨识方法，该方法实现了噪声干扰下的次同步振荡模态准确辨识。本发明方法包括步骤：采用数学形态滤波器对次同步振荡信号进行消噪处理，保留信号的主要特征信息；对消噪后的信号建立ARMA模型，并经数据预处理、模型定阶、模型参数估计后获得次同步振荡模态参数。本发明方法能快速、准确地辨识出次同步振荡的模态参数，具有抗噪能力强、辨识精度高等优点，在基于实测数据的次同步振荡分析、监测、预警及阻尼控制器设计等方面具有较好的应用前景。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 mm arma 算法 同步 振荡 辨识 方法 | ||
【主权项】：
一种基于MM和ARMA算法的次同步振荡模态辨识方法，其特征在于，包括步骤：步骤1、采用数学形态滤波器对次同步振荡信号进行消噪；步骤2、对消噪后的次同步振荡信号构建自回归滑动平均模型，并对信号进行预处理；步骤3，对构建的自回归滑动平均模型进行定阶，并对定阶后的自回归滑动平均模型进行模型参数估计；步骤4，基于步骤3所获取的ARMA模型参数估计值进行次同步振荡信号模态辨识。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于武汉大学，未经武汉大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201310076469.9/，转载请声明来源钻瓜专利网。
