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基于WAMS的电力系统低频振荡模态参数在线辨识

摘要第1-6页
Abstract第6-9页
第1章 绪论第9-18页
   ·课题背景第9页
   ·低频振荡定义第9-10页
   ·低频振荡机理第10-12页
   ·低频振荡的研究方法第12-16页
     ·线性理论方法第12页
     ·非线性理论方法第12-13页
     ·信号分析法第13-16页
   ·本文主要研究内容第16-18页
第2章 Prony 方法及其改进算法第18-25页
   ·Prony 方法原理第18-20页
   ·现有求解方法综述第20-22页
     ·最小二乘法第20-21页
     ·SVD 算法第21页
     ·SVD-TLS 算法第21-22页
   ·Prony 算法的参数选择第22-23页
     ·采样频率的选择第22页
     ·数据时间窗的选择第22页
     ·模型有效阶数的确定第22-23页
     ·噪声与非线性对故障信号拟合精度的影响第23页
   ·改进算法第23-24页
   ·本章小结第24-25页
第3章 基于改进EEMD 方法的数字滤波器第25-34页
   ·经验模态分解的基本原理第25页
   ·经验模态分解算法第25-29页
     ·瞬时频率与单分量信号第25-26页
     ·本征模态函数及筛分过程第26-29页
   ·EMD 滤波特性第29-30页
   ·EMD 降噪方法存在的问题第30-31页
     ·筛选停止准则第30页
     ·模态混叠第30-31页
   ·改进EEMD 算法简介第31-33页
     ·EEMD 基本原理第31页
     ·EEMD 步骤及其参数设置原则第31-32页
     ·改进EEMD 方法滤波步骤第32-33页
   ·本章小结第33-34页
第4章 小波滤波方法第34-42页
   ·引言第34页
   ·小波阈值去噪原理第34-35页
   ·小波阈值算法的改进第35-36页
   ·小波函数的选择原则第36-37页
   ·小波与EEMD 对比图第37-41页
     ·高频连续噪声滤波第37页
     ·随机噪声滤波第37-39页
     ·突发性脉冲噪声滤波和直流分量第39-40页
     ·混合噪声第40页
     ·总结第40-41页
   ·本章小结第41-42页
第5章 基于改进EEMD 滤波的低频振荡Prony 分析第42-47页
   ·低频振荡模态分量阻尼比第42页
   ·提取低频振荡模态参数的步骤第42页
   ·数值仿真第42-44页
   ·实例分析第44-46页
   ·本章小结第46-47页
第6章 结论与展望第47-48页
   ·结论第47页
   ·展望第47-48页
参考文献第48-51页
攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果第51-52页
致谢第52-53页
详细摘要第53-62页

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