关于Prony算法中传递函数模型阶数选择的研究.pdf

简介：
本文探讨了在应用Prony算法时如何合理地选择传递函数模型的阶数，通过理论分析与仿真验证相结合的方法，为该问题提供了有效的解决策略。 在使用Prony算法辨识传递函数模型阶数的问题上，首先设定一个初始的阶数值，并在此条件下进行输出信号的Prony分析。通过评估信噪比（SNR）值及留数模值来确定适合的模型阶数。这种方法的有效性已经通过典型传递函数的仿真进行了验证。 作为一种高效的信号处理工具，Prony算法在动态系统辨识中具有重要地位。它能够构建离散采样数据的指数函数线性组合模型，并提取出系统的频率、幅值、衰减因子和初相位等关键参数。凭借其高效率与精确度，该算法不仅适用于仿真数据分析，在实时在线系统分析中也表现出色。 特别是在电力系统领域，Prony算法的应用尤为广泛，包括低频振荡的分析、电能质量评估、故障辨识以及电力系统稳定器设计等方面。然而，在使用此方法进行传递函数辨识时，确定一个合适的模型阶数成为关键步骤之一。不恰当的选择可能会导致模型失真或精确度下降。 为解决这一问题，研究者提出了一种基于SNR值和留数模值的新型模型阶数选取策略。该方法首先设定初始阶数值，并进行Prony分析以评估输出信号下的SNR值及留数模值，从而决定最佳模型阶数。 通过仿真实验验证了此方法的有效性。对比不同阶数模型下SNR和留数模值得到了最优的模型阶数选择结果，使得所建数学模型能够更准确地反映实际系统的动态特性。这对于难以建立物理模型或系统复杂度较高的情况尤其重要。 该策略对于理解和控制复杂的工程系统具有显著的实际意义，并且在电力系统领域中尤为重要。它不仅提高了分析精度，还为实时监控和故障预测提供了科学依据，从而提升了电力系统的稳定性和可靠性。 总之，通过利用SNR值及留数模值优化模型阶数的方法，在提升辨识精度的同时能够更准确地捕捉到系统的动态特性，这对保障电力系统安全运行具有重要作用。随着该技术的进一步研究与应用，Prony算法在系统辨识领域将发挥更大的作用，并可能应用于更多其他领域。