基于双协方差随机子空间的类噪声数据低频振荡辨识方法
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摘要
本发明公开了一种基于双协方差随机子空间的类噪声数据低频振荡辨识方法，包括步骤：1)采用双协方差的随机子空间处理电力系统类噪声信号，得到两组特征的极点，定义为验证组H1和参考组H2；2)对两组极点的同阶极点进行筛选，得到物理极点，构成稳定图；3)对筛选得到的物理极点进行系统聚类，获得最终的真实模态参数。本发明突破现有识别方法数据量不足以及无法自动定阶的缺点，利用双协方差随机子空间和系统聚类方法，实现高效准确的事前低频振荡参数识别。
基本信息
专利标题 ：
基于双协方差随机子空间的类噪声数据低频振荡辨识方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN110728177A
申请号 ：
CN201910821670.2
公开（公告）日 ：
2020-01-24
申请日 ：
2019-09-02
授权号 ：
CN110728177B
授权日 ：
2022-06-14
发明人 ：
季天瑶林伟斌李梦诗吴青华
申请人 ：
华南理工大学
申请人地址 ：
广东省广州市天河区五山路381号
代理机构 ：
广州市华学知识产权代理有限公司
代理人 ：
冯炳辉
优先权 ：
CN201910821670.2
主分类号 ：
G06K9/00
IPC分类号 ：
G06K9/00 G06K9/62
相关图片
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06K
数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理
G06K9/00
用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置
法律状态
2022-06-14 ：
授权
2020-02-25 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06K 9/00
申请日 : 20190902
申请日 : 20190902
2020-01-24 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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1、
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