一种改进的主汽温过程模型神经网络辨识方法

介绍了一种用RBF网络进行主汽温系统辨识的一种方法，采用串一并联型的辨识结构，其输入为待辨识对象的输入和输出，导师信号为待辨识对象的输出，隐层的结构函数采用高斯函数，训练时的输入信号采用阶跃信号与白噪声信号的叠加信号，仿真结果表明，这种方法对系统有非常好的辨识能力。     

基于相关辨识法的发电机励磁系统参数辨识

励磁系统参数辨识是电力系统四大参数辨识之一,其准确性对于电力系统运行控制与仿真具有极其重要的意义。文章给出了相关辨识法估计励磁系统线性环节参数的详细步骤。在Matlab/Simulink中构造待辨识的励磁系统模型,利用程序产生M序列伪随机信号并加入待辨识系统中进行参数辨识,比较了不同噪声幅值情况下的辨识结果,证明了在输入信号满足一定条件情况下,相关辨识法在励磁系统参数估计中的有效性。     

基于相关辨识法的发电机励磁系统参数辨识

励磁系统参数辨识是电力系统四大参数辨识之一,其准确性对于电力系统运行控制与仿真具有极其重要的意义。文章给出了相关辨识法估计励磁系统线性环节参数的详细步骤。在Matlab／Simulink中构造待辨识的励磁系统模型,利用程序产生M序列伪随机信号并加入待辨识系统中进行参数辨识,比较了不同噪声幅值情况下的辨识结果,证明了在输入信号满足一定条件情况下,相关辨识法在励磁系统参数估计中的有效性。     

基于相关辨识法的发电机励磁系统参数辨识

励磁系统参数辨识是电力系统四大参教辨识之一,其准确性对于电力系统运行控制与仿真具有极其重要的意义.文章给出了相关辨识法估计励磁系统线性环节参数的详细步骤.在Matlab/Simulink中构造待辨识的励磁系统模型,利用程序产生M序列伪随机信号并加入待辨识系统中进行参数辨识,比较了不同噪声幅值情况下的辨识结果,证明了在输入信号满足一定条件情况下,相关辨识法在励磁系统参数估计中的有效性.     

相关分析法系统辨识平台设计

用伪随机二进制序列进行相关分析是辨识系统脉冲响应函数的有效方法。给出一种用伪随机m序列作为输入信号,用LabVIEW实现信号采集的辨识系统平台,其中m序列基于FPGA生成,改变少数参数就可以对序列长度、周期等进行了调整。最后,给出了两个辨识实例。     

基于相关辨识法的发电机励磁系统参数辨识

励磁系统参数辨识是电力系统四大参数辨识之一,其准确性对于电力系统运行控制与仿真具有极其重要的意义.文章给出了相关辨识法估计励磁系统线性环节参数的详细步骤.在Matlab/Simulink中构造待辨识的励磁系统模型,利用程序产生M序列伪随机信号并加入待辨识系统中进行参数辨识,比较了不同噪声幅值情况下的辨识结果,证明了在输入信号满足一定条件情况下,相关辨识法在励磁系统参数估计中的有效性.     

基于电阻耦合法的发电机励磁系统参数辨识

提出了一种基于电阻的信号耦合法,可将伪随机信号或阶跃信号耦合到自动电压调节器（AVR）的机端电压反馈信号中,用于解决目前某些发电机励磁控制系统时没有预留测试信号输入端子而难以进行励磁系统参数辨识试验的问题。该方法已用于某实际385MW同步发电机励磁系统现场测试,并用遗传算法进行了参数辨识。校验结果证明了该方法的有效性。     

发电机励磁系统建模试验的扰动信号输入法

为解决发电机励磁控制系统未预留测试信号输入端子从而难以进行建模试验的问题,提出一种通过电阻直接在励磁控制系统的发电机端电压输入端耦合加入伪随机二进制码(PRBS)信号或阶跃信号进行建模试验的方法;介绍了该方案在励磁系统试验中的具体实现方法,并通过在MATLAB/SIMULINK下的数字仿真分析了电阻耦合信号的特性。现场试验采用了停机测试及录波;数据预处理;利用智能辨识法辨识;模型校核4个主要步骤,通过数字仿真与实际录波的对比以及在国调标准下的校核,证明了该方案的有效性和实用性。     

基于遗传算法的火电厂热工过程模型辨识

针对热工对象的特点及基本遗传算法存在的问题，提出了一种用于热工对象模型辨识的改进遗传算法，有效抑制了算法早熟，提高了算法的全局搜索能力和局部搜索能力。采用MATLAB语言编制了专用的模型辨识软件，对典型热工过程进行了辨识，给出了各种输入下的辨识结果，仿真研究表明，不管对象输入是阶跃信号，还是模拟现场操作的任意信号，都能得到准确的辨识结果，即使输入中含有较大的噪声信号，也可得到准确的传递函数。     

利用改进Prony算法的励磁调节器中PSS的设计

提出了基于Prony分析的电力系统等值线性模型的辨识方法.对传统的Prony方法进一步扩充,首先通过小波变换对信号去噪来提高辨识的准确性,然后建立多信号样本函数矩阵来辨识振荡特征,并考虑了输入信号对输出信号的影响,得到了系统的传递函数,采用留数方法对模拟励磁调节器进行了参数的协调配置.在此基础上设计了一种含PSS的励磁...     

310t/h CFB锅炉燃烧系统基于PRBS的模型辨识

针对CFB锅炉燃烧系统动态特性的复杂性,提出采用伪随机二进制信号为输入信号的方法,通过计算机编写数据处理和系统辨识程序,并以310 t/hCFB锅炉的现场试验数据为基础,对CFB锅炉燃烧系统动态特性进行辨识建模。该模型各项指标均验证了方法的有效性,为CFB锅炉控制系统的调优和先进控制的实施提供依据。     

基于Prony算法的发电机励磁系统参数辨识

阐述了发电机励磁系统参数辨识的原理。基于Prony算法提出了一种工程上便于应用的发电机励磁系统参数辨识新方法。指出该方法的优点是根据励磁系统输入、输出响应信号直接在时域上实现参数的辨识。在Matlab/Simulink中的仿真结果表明,该算法能准确的辨识出励磁系统各个环节的参数,具有精度好、运算率高、程序通用性强等优点。     

基于TD-NNLI的永磁同步电机转速辨识

为获得无位置传感器控制系统中永磁同步电机(permanent magnet synchronous motor,PMSM)的转子速度,提出一种基于跟踪微分器—神经网络左逆(tracking differentiator-neural network left inversion,TD-NNLI)辨识方法。依据逆系统理论,构造一个以dq轴系下的电压电流及其导数为输入,以转速为输出的PMSM系统内含虚拟传感器。采用神经网络逼近该内含传感器的逆系统,将原系统串联在所得逆系统左侧辨识出电机转速。为降低系统噪声及外部扰动的影响,该神经网络的输入采用了由TD快速跟踪并降噪提取的系统状态量及其微分信号。仿真和实验结果表明,TD-NNLI观测器能够抑制系统噪声对于转速辨识的影响,解决了无速度传感器系统闭环控制的转速辨识问题。     

神经网络辨识方案在异步电机传动系统参数辨识中的应用讨论

本文将Hopfield神经网络引入异步电机传动系统的参数辨识，通过大量仿真结果，详细讨论了在辨识网络输入为经传感器延迟的检测信号的情况下，系统能够正确辨识的充分条件。     

基于ICA和WVD的电力系统低频振荡参数辨识

为了提高电力系统中的低频振荡参数辨识的精度,提出一种基于独立分量分析ICA(independent compo?nent analysis)和Wigner-Ville分布WVD(Wigner-Ville distribution)相结合的在线辨识方法。以广域测量系统WAMS(wide area measurement system)监测到的数据为原始输入信号,采用ICA算法对信号进行降噪处理,再应用Wigner-Ville分布研究信号的频率、幅值及能量分布特点。仿真分析和应用实例研究表明,该方法相较于传统Prony辨识算法而言,具有较强的抗噪能力和较好的辨识结果,可以更好地反映电力系统中非平稳信号的局部特性,提高了电力系统低频振荡参数在线辨识的准确性。     

基于改进子空间模型辨识法的交直流系统降阶模型在线辨识

广域测量系统(WAMS)的发展使得交直流系统模型在线辨识成为可能。基于加快辨识速度以及准确自适应定阶的考虑,提出了改进子空间辨识方法。通过交直流系统机侧、网侧最佳控制点以及最佳观测点的选择确定输入输出信号点,并在输入点注入带通信号以激发低频振荡模态,从而得到系统振荡模态的输出响应信号。改进子空间方法可同时根据输入输出信号得到系统降阶模型,而多种故障条件下Kalman预估器的估计信号与实际信号的接近程度则可验证方法的鲁棒性。8机36节点交直流系统的仿真结果表明,该方法能够准确、有效辨识出交直流系统降阶模型,为交直流系统中央协调阻尼控制器的设计奠定了基础。     

基于在线数据的发电机励磁系统参数辨识新方法

介绍了发电机励磁系统参数辨识原理及模型,从自并励静止励磁系统和无刷励磁系统两方面分析了基于在线数据的发电机励磁系统参数辨识原理,并论述了励磁系统输入信号处理方法。在此基础上提出了基于在线数据的发电机励磁系统参数辨识新方法,介绍了辨识步骤,并通过实例进行了验证。这一新方法有较高的辨识精度。     

基于Prony方法的电力系统振荡模式分析及PSS参数设计

Prony分析是获取系统振荡模式的一种非常有效的分析方法,它可以通过给定输入信号下的响应直接估计系统的振荡频率、阻尼、幅值和相对相位。文章介绍了基于Prony分析的电力系统等值线性模型的辨识方法,对传统的Prony方法进一步扩充,考虑了输入信号对输出信号的影响,得到了系统的传递函数,并根据其相应留数,采用留数方法对电力系统稳定器(PSS)进行了参数的协调配置。两个算例的仿真结果证明了该方法在系统振荡模式分析和PSS参数设计中的有效性。     

白噪声激励下的低频振荡模态参数辨识方法

提出一种白噪声激励下的低频振荡模态参数辨识方法,该方法可以代替人工短路和投切电网元件等措施的扰动方式,使辨识过程更加安全经济.首先以白噪声为输入信号,根据输出与输入之间的互相关函数估计脉冲响应函数;然后利用估计的脉冲响应函数,并采用特征系统实现算法辨识电力系统的多输入多输出状态空间模型,进而识别出系统特征值和模态振型向量.在模态参数识别时,虚假模式的产生不可避免,通过对观测量的功率谱分析,可以校验哪些是真实模式,哪些是虚假模式.并以一个4机电力系统的实例仿真检验所提出的方法在每一个步骤的有效性.最后,通过模型交叉确认,进一步证明了辨识得到的状态空间模型是精确的.     

直流电机可逆传动系统模型的在线辨识

本文采用逆重复 M 序列相关辨识新算法,对直流电机可逆传动系统的非参数模型——单位脉冲响应进行了在线辨识。辨识实验采用转速观测器来对测速电机输出信号进行高频滤波,从而使测试信号只有给定信号的1%即可满足辨识信噪比的要求。由辨识所得系统脉冲响应进而求得系统阶跃响应、跟随性能指标和 z 域传递函数参数模型。