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基于改进SOBI-SGMD算法的次同步振荡模态辨识研究
1
作者
郭成
杨宣铭
+1 位作者
杨灵睿
奚鑫泽
《电力系统保护与控制》
北大核心
2025年第14期100-110,共11页
针对次同步振荡(sub-synchronous oscillation, SSO)信号的准确辨识问题,提出了一种基于动态时间规整(dynamic time warping, DTW)算法改进的辛几何模态分解(symplectic geometry mode decomposition, SGMD)与二阶盲辨识(second order b...
针对次同步振荡(sub-synchronous oscillation, SSO)信号的准确辨识问题,提出了一种基于动态时间规整(dynamic time warping, DTW)算法改进的辛几何模态分解(symplectic geometry mode decomposition, SGMD)与二阶盲辨识(second order blind identification, SOBI)相结合的多通道次同步振荡辨识预警方法。首先,对SSO信号进行SGMD,经对角平均化与自适应重构后分解为初始辛几何模态分量(initial symplectic geometric mode components,ISGMCs),通过DTW算法计算ISGMCs间的最优距离值以度量序列的相似性,自适应筛选出具有独立模态的辛几何分量(symplectic geometry components, SGCs)。其次,将主导的SGCs作为观测信号输入SOBI算法矩阵中,并对观测矩阵联合近似对角化逼近,得到完整的SSO源估计信号,引入最小二乘法改进SOBI算法直接辨识SSO的振荡频率、衰减因子。最后,通过对理想算例与仿真算例的对比分析,验证了所提算法能够精确高效地辨识多通道次同步振荡信号。
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关键词
辛几何模态分解
二阶盲
辨识
次同步振荡
多通道辨识
动态时间规整算法
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职称材料
基于“T-tube”模型的中心动脉脉搏波双通道盲辨识
被引量：
2
2
作者
王璐
冯澍婷
+1 位作者
姚阳
徐礼胜
《东北大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第2期199-203,212,共6页
提出了由两路人体外周动脉脉搏波(peripheral artery pulse wave,PAP)来估计中心动脉脉搏波(central aortic pulse wave,CAP)的多通道盲辨识(multi-channel blind system identification,MBSI)方法,旨在实现心血管系统中心动脉脉搏波的...
提出了由两路人体外周动脉脉搏波(peripheral artery pulse wave,PAP)来估计中心动脉脉搏波(central aortic pulse wave,CAP)的多通道盲辨识(multi-channel blind system identification,MBSI)方法,旨在实现心血管系统中心动脉脉搏波的实时无创连续监测.首先简单介绍了多通路盲辨识算法,并证明了心血管系统IIR模型特性可由FIR模型逼近,从而简化了MBSI算法.然后介绍了心血管"T-tube"模型,并结合两路外周动脉实测(肱动脉、股动脉)脉搏波来重建中心动脉脉搏波和辨识模型.结果表明,MBSI算法稳定性较好,估计出的CAP波形畸变率百分比小于6%、形态整体能量误差百分比小于3%.
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关键词
中心动脉脉搏波
外周动脉脉搏波
“T-tube”模型
多通道
盲
辨识
无创测量
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职称材料
题名
基于改进SOBI-SGMD算法的次同步振荡模态辨识研究
1
作者
郭成
杨宣铭
杨灵睿
奚鑫泽
机构
昆明理工大学电力工程学院
云南电网有限责任公司电力科学研究院
出处
《电力系统保护与控制》
北大核心
2025年第14期100-110,共11页
基金
国家自然科学基金项目资助(52367002)
云南省科技厅联合基金重点项目资助(202201BE070001-15)。
文摘
针对次同步振荡(sub-synchronous oscillation, SSO)信号的准确辨识问题,提出了一种基于动态时间规整(dynamic time warping, DTW)算法改进的辛几何模态分解(symplectic geometry mode decomposition, SGMD)与二阶盲辨识(second order blind identification, SOBI)相结合的多通道次同步振荡辨识预警方法。首先,对SSO信号进行SGMD,经对角平均化与自适应重构后分解为初始辛几何模态分量(initial symplectic geometric mode components,ISGMCs),通过DTW算法计算ISGMCs间的最优距离值以度量序列的相似性,自适应筛选出具有独立模态的辛几何分量(symplectic geometry components, SGCs)。其次,将主导的SGCs作为观测信号输入SOBI算法矩阵中,并对观测矩阵联合近似对角化逼近,得到完整的SSO源估计信号,引入最小二乘法改进SOBI算法直接辨识SSO的振荡频率、衰减因子。最后,通过对理想算例与仿真算例的对比分析,验证了所提算法能够精确高效地辨识多通道次同步振荡信号。
关键词
辛几何模态分解
二阶盲
辨识
次同步振荡
多通道辨识
动态时间规整算法
Keywords
symplectic geometry mode decomposition
second order blind identification
subsynchronous oscillation
multi-channel identification
dynamic time warping algorithm
分类号
TM712 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
基于“T-tube”模型的中心动脉脉搏波双通道盲辨识
被引量：
2
2
作者
王璐
冯澍婷
姚阳
徐礼胜
机构
东北大学信息科学与工程学院
东北大学中荷生物医学与信息工程学院
东北大学医学影像计算教育部重点实验室
出处
《东北大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第2期199-203,212,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(61374015
61202258)
+2 种基金
教育部高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20110042120037)
中央高校基本科研业务费探索导向重点项目(N110219001)
中央高校基本科研业务费种子基金资助项目(N130404016)
文摘
提出了由两路人体外周动脉脉搏波(peripheral artery pulse wave,PAP)来估计中心动脉脉搏波(central aortic pulse wave,CAP)的多通道盲辨识(multi-channel blind system identification,MBSI)方法,旨在实现心血管系统中心动脉脉搏波的实时无创连续监测.首先简单介绍了多通路盲辨识算法,并证明了心血管系统IIR模型特性可由FIR模型逼近,从而简化了MBSI算法.然后介绍了心血管"T-tube"模型,并结合两路外周动脉实测(肱动脉、股动脉)脉搏波来重建中心动脉脉搏波和辨识模型.结果表明,MBSI算法稳定性较好,估计出的CAP波形畸变率百分比小于6%、形态整体能量误差百分比小于3%.
关键词
中心动脉脉搏波
外周动脉脉搏波
“T-tube”模型
多通道
盲
辨识
无创测量
Keywords
central aortic pulse wave
peripheral artery pulse wave
T-tube model
multi-channel blind identification
noninvasive measurement
分类号
N945.14 [自然科学总论—系统科学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进SOBI-SGMD算法的次同步振荡模态辨识研究
郭成
杨宣铭
杨灵睿
奚鑫泽
《电力系统保护与控制》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于“T-tube”模型的中心动脉脉搏波双通道盲辨识
王璐
冯澍婷
姚阳
徐礼胜
《东北大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
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引用分析
参考文献
引证文献
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