【摘 要】
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针对大多数线性化方法难以实现对次同步振荡(subsynchronous oscillation,SSO)模态参数的有效辨识,提出了基于改进入侵杂草优化(invasive weed optimization,IWO)算法优化的
【机 构】
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福建水利电力职业技术学院,福建永安,366000武汉大学电气工程学院,湖北武汉,430072;
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针对大多数线性化方法难以实现对次同步振荡(subsynchronous oscillation,SSO)模态参数的有效辨识,提出了基于改进入侵杂草优化(invasive weed optimization,IWO)算法优化的阻尼正弦原子分解算法.该方法根据次同步振荡信号特点构造过完备阻尼正弦原子库,引入混沌序列、选择机制、小生境分类策略以及矢量跟踪思想对IWO算法进行改进,利用改进后的IWO算法对传统的匹配追踪算法(matching pursuit,MP)进行优化,通过原子分解得到最佳阻尼正弦原子,将最佳阻尼正弦原子转换为次同步振荡信号的模态参数,即可实现对次同步振荡模态参数的有效辨识.算例结果表明,该算法具有良好的时频特性,辨识精度高,适用于扰动源定位、故障诊断等领域.
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