环境条件下机电振荡的参与因子与模态形状估计
信号处理
2018-03-21 v1
摘要
本文应用一种新技术，利用环境测量数据进行模态识别。所提出的基于测量和模型的混合方法能够在环境条件下准确估计系统状态矩阵，其特征值和特征向量可以直接提供所有的模态信息，包括频率、阻尼比、模态形状，以及更重要的参与因子。数值模拟表明，所提出的技术能够为所有模态提供准确的模态信息估计。此外，通过数值算例展示了参与因子与模态形状之间的差异，证明了使用模态形状可能无法有效地精确定位阻尼控制的最佳位置。因此，所提出的能够估计参与因子的技术可以极大地促进阻尼控制的设计。
引用
@article{arxiv.1803.07264,
title = {Estimating Participation Factors and Mode Shapes for Electromechanical Oscillations in Ambient Conditions},
author = {Xiaozhe Wang and Ilias Zenelis},
journal= {arXiv preprint arXiv:1803.07264},
year = {2018}
}