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适用于低频振荡与次同步振荡辨识的Prony分析方法

摘要

本发明提供一种适用于低频振荡与次同步振荡辨识的Prony分析方法,包括:基于实测数据,构建出扩展阶的样本矩阵;采用基于奇异值分解的方法来确定样本矩阵的有效秩,即Prony算法的计算阶数;求解特征多项式,根据求得的特征根构建新的矩阵方程;采用基于BP神经网络的方法进行迭代求解前述构造的矩阵方程;基于前述求解得到的特征根与矩阵方程的解计算Prony参数:幅值、衰减因子、频率、初相。利用本发明提出的适用于低频振荡与次同步振荡辨识的Prony分析方法,可克服传统算法中计算阶数选取方法的不足,实现了准确定阶,并采用了基于BP神经网络的方法进行迭代求解,改善了过去算法在复矩阵计算中的不足,提高Prony算法的复矩阵方程求解速度。

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