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    基于EMD的次同步扭振模態(tài)參數(shù)的普羅尼分析

    2013-09-20 02:57:10姜建國(guó)劉凡齊戰(zhàn)祥建
    電氣自動(dòng)化 2013年3期
    關(guān)鍵詞:普羅分量濾波

    姜建國(guó),劉凡齊,戰(zhàn)祥建

    (1.東北石油大學(xué) 電氣信息工程學(xué)院,黑龍江 大慶 163318;2.大慶油田有限責(zé)任公司電力集團(tuán)供電公司,黑龍江 大慶 163318)

    0 引言

    次同步扭振[1]是影響電網(wǎng)穩(wěn)定性的主要問題之一。本文提出基于EMD優(yōu)化小擾動(dòng)模態(tài)參數(shù)的普羅尼辨識(shí)法,把EMD的時(shí)空濾波特征與小擾動(dòng)測(cè)試信號(hào)的頻率特征相結(jié)合提取小干擾分量,通過普羅尼[2]算法辨識(shí)其模態(tài)參數(shù),利用重采樣處理提高參數(shù)辨識(shí)精度。

    1 基于EMD的分量提取與重采樣處理

    通過EMD提取次同步扭振分量[3-4]如下:

    (1)使所有次同步扭振模態(tài)分量合成一個(gè)統(tǒng)一的扭振分量,忽略高、低頻分量。對(duì)信號(hào)的各個(gè)分量進(jìn)行頻譜分析,如果某分量的次同步扭振頻率范圍內(nèi)的頻譜小于次同步扭振模態(tài)分量的頻譜,則忽略掉該分量,否則保留分量并合成。

    (2)經(jīng)過頻率篩選的次同步扭振模態(tài)分量可能包含噪聲頻譜,再對(duì)信號(hào)進(jìn)行閾值處理。閾值去噪處理的模型及閾值計(jì)算如下:

    在模態(tài)參數(shù)的普羅尼辨識(shí)[5]時(shí),采樣頻率過高會(huì)導(dǎo)致辨識(shí)的精準(zhǔn)度下降。所以,低頻振蕩普羅尼分析時(shí),頻率一般取20 Hz。在實(shí)際工況中,采樣頻率應(yīng)大于信號(hào)最高頻率的兩倍,次同步扭振分析,采樣頻率應(yīng)大于100 Hz。適當(dāng)降低采樣頻率,可以提高頻率分辨力即可改善普羅尼算法的精準(zhǔn)度[6]。

    次同步扭振模態(tài)參數(shù)辨識(shí)中另一關(guān)鍵是數(shù)據(jù)窗的選擇。數(shù)據(jù)窗過窄使數(shù)據(jù)信息缺失,使分析結(jié)果誤差過大;數(shù)據(jù)窗過寬增加計(jì)算的繁冗度,對(duì)阻尼參數(shù)較大的模態(tài)分量,導(dǎo)致無法辨識(shí)模態(tài)參數(shù)。數(shù)據(jù)窗的長(zhǎng)度應(yīng)大于次同步扭振信號(hào)中最低頻率周期的兩倍。

    2 次同步扭振模態(tài)參數(shù)普羅尼辨識(shí)

    經(jīng)重采樣處理和經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解提取后,進(jìn)行普羅尼分析,得到各次同步扭振模態(tài)的頻率、衰減因子、幅值和相位,對(duì)精度有多方面的改進(jìn)?;贓MD和普羅尼算法的次同步扭振模態(tài)參數(shù)辨識(shí)[7-9]流程如圖 1 所示。

    圖1 基于EMD的次同步扭振模態(tài)參數(shù)Prony辨識(shí)流程圖

    給定測(cè)試信號(hào):

    包含三個(gè)次同步頻率、低頻、工頻、二倍工頻分量各一個(gè),采樣頻率400 Hz,數(shù)據(jù)窗0~16 s,做普羅尼分析。在x1(t)中加入幅值為0.5的直流分量x2(t):

    對(duì)信號(hào)x2(t)進(jìn)行普羅尼分析,結(jié)果比對(duì)如表1所示。可知對(duì)不含噪聲信號(hào)而言,普羅尼算法分析精確度較高,直流分量信號(hào)的加入對(duì)普羅尼分析結(jié)果存在影響。

    在待測(cè)信號(hào)x1(t)上,添加方差為1的噪聲信號(hào):

    采用本文方法對(duì)測(cè)試信號(hào)x3(t)進(jìn)行普羅尼分析驗(yàn)證。結(jié)果如表2,給出了三種數(shù)據(jù)窗的分析結(jié)果,可得數(shù)據(jù)窗長(zhǎng)度對(duì)結(jié)果有影響。

    由圖1中結(jié)果可知,辨識(shí)結(jié)果準(zhǔn)確度受采樣頻率和數(shù)據(jù)窗的影響,當(dāng)噪聲較高的情況下,衰減系數(shù)較大的分量受到的影響更大,所以對(duì)信號(hào)重采樣處理時(shí)采樣頻率和數(shù)據(jù)窗的選擇很重要。對(duì)次同步扭振而言,重采樣的采樣頻率在150~500 Hz、數(shù)據(jù)窗在8 s時(shí)的準(zhǔn)確度最好。

    以上文結(jié)論為理論依據(jù),對(duì)測(cè)試信號(hào)x3(t)分別用方法1:三階Butter-worth帶通濾波處理;方法2:小波濾波處理;方法3:EMD濾波處理進(jìn)行濾波。各濾波方法的普羅尼辨識(shí)結(jié)果如表3,圖2為擬合信號(hào)和理想信號(hào)。

    由表3得,由于濾波器參數(shù)選取適中,方法1的幅值、頻率、衰減系數(shù)辨識(shí)效果較好,但相角辨識(shí)結(jié)果偏差過大;方法2的辨識(shí)結(jié)果與擬合效果一般;方法3雖然辨識(shí)結(jié)果一般,但擬合信號(hào)優(yōu)質(zhì),能切實(shí)反映次同步扭振。

    3 電廠扭振實(shí)例驗(yàn)證

    對(duì)某電廠的實(shí)測(cè)負(fù)荷扭振的瞬時(shí)轉(zhuǎn)速數(shù)據(jù)進(jìn)行分析[10-11],采用本文的方法3辨識(shí)其軸系扭振模態(tài)參數(shù)。已知機(jī)組次同步扭振模態(tài)頻率計(jì)算值為:13.1 Hz,24.9 Hz,29.8 Hz。圖 3 為電廠機(jī)頭濾波數(shù)據(jù)曲線,原始數(shù)據(jù)的采樣頻率取20 kHz。

    表1 測(cè)試信號(hào)x1(t)和x2(t)辨識(shí)結(jié)果

    表2 不同數(shù)據(jù)窗的辨識(shí)結(jié)果

    表3 含噪聲信號(hào)的辨識(shí)結(jié)果

    表4 轉(zhuǎn)速實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的辨識(shí)結(jié)果

    對(duì)原始信號(hào)通過濾波來剔除趨勢(shì)項(xiàng)與噪聲信號(hào),再進(jìn)行快速傅里葉變換,得圖4的頻譜圖,得該濾波信號(hào)由頻率為 13.0 Hz、24.9 Hz、29.5 Hz的次同步扭振模態(tài)組成。

    圖2 三種濾波方法的Prony擬合信號(hào)

    從圖 3得,負(fù)荷激振發(fā)生的時(shí)間為 1.3 s,因?yàn)閿_動(dòng)初始暫態(tài)分量復(fù)雜,所以對(duì)原始信號(hào)的重采樣應(yīng)在擾動(dòng)初始后,采樣頻率取400 Hz,由于數(shù)據(jù)窗的長(zhǎng)度不能無限延展,故取數(shù)據(jù)窗寬度為1.5 s~4.5 s。對(duì)重采樣信號(hào)分別進(jìn)行三種濾波處理,對(duì)濾波所得數(shù)據(jù)進(jìn)行普羅尼分析,結(jié)果如表4。

    圖3 轉(zhuǎn)速錄波數(shù)據(jù)曲線

    由表4得,方法3的辨識(shí)結(jié)果的次同步扭振模態(tài)頻率和計(jì)算值、傅里葉變換的分析結(jié)果相同,衰減系數(shù)位于經(jīng)驗(yàn)值范圍內(nèi)。證明文中的方法3對(duì)次同步扭振模態(tài)參數(shù)的辨識(shí)是有效的。

    圖4 快速傅里葉變換分析結(jié)果

    4 結(jié)束語(yǔ)

    本文以經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解與普羅尼結(jié)合,對(duì)小擾動(dòng)模態(tài)參數(shù)辨識(shí),結(jié)論如下:

    (1)由經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的時(shí)空濾波特征和扭振信號(hào)的頻譜特征,合成唯一的次同步扭振分量可對(duì)噪聲及其他頻率的干擾信號(hào)有所抑制。

    (2)對(duì)原始信號(hào)的重采樣處理中合適的數(shù)據(jù)窗口的長(zhǎng)度和采樣頻率可改善次同步扭振模態(tài)參數(shù)辨識(shí)精度。對(duì)次同步扭振而言,重采樣的采樣頻率在150~500 Hz、數(shù)據(jù)窗在8 s左右時(shí)辨識(shí)精度最高。

    (3)經(jīng)過重采樣處理和經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解提取次同步扭振分量,再進(jìn)行次同步扭振模態(tài)參數(shù)辨識(shí)的方法精準(zhǔn)度較高。

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