【摘 要】
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本文的主要目的是发展一种数字机参数估计算法,它能从带有噪声的数据中提炼出同步发电机的动态模型参数。本方法采用的是建立电机模型;用该模型计算在参数初值的基础上的电流
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本文的主要目的是发展一种数字机参数估计算法,它能从带有噪声的数据中提炼出同步发电机的动态模型参数。本方法采用的是建立电机模型;用该模型计算在参数初值的基础上的电流输出;进而利用电机参数的灵敏度矩阵,调整参数值,以使量测输出与模型输出间误差的平方和达到最小。进一步,结合噪声的统计规律于估计方法之中,通过加权阵的形式,建立了极大似然估计器。
The main purpose of this paper is to develop a digital machine parameter estimation algorithm that can extract the dynamic model parameters of synchronous generator from the noisy data. In this method, the motor model is established. The current output based on the initial value of the parameter is calculated by the model. The sensitivity matrix of the motor parameter is used to adjust the parameter value so that the sum of squares of the error between the measured output and the model output reaches Min. Further, combined with the statistical law of noise in the estimation method, a maximum likelihood estimator is established by the form of weighted matrix.
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