[發(fā)明專利]基于改進原子分解參數(shù)辨識的SVC控制器設(shè)計方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201310710434.6
• 申請日: 2013-12-20
• 公開（公告）號: CN103646146B
• 公開（公告）日: 2017-03-29
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 劉滌塵;董飛飛;廖清芬;吳軍;岑炳成;宋春麗;朱振山;冀星沛;魏大千
• 申請（專利權(quán)）人: 武漢大學(xué)
• 主分類號: G06F17/50
• 分類號: G06F17/50;G06N3/00
• 代理公司: 武漢科皓知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(特殊普通合伙)42222
• 代理人: 張火春

1.基于改進原子分解法的次同步振蕩模態(tài)參數(shù)辨識方法，其特征在于：

采用生物地理學(xué)優(yōu)化算法優(yōu)化的原子分解法辨識次同步振蕩模態(tài)參數(shù)，包括步驟：

步驟一，以次同步振蕩信號的模態(tài)參數(shù)為原子索引構(gòu)建待辨識的次同步振蕩信號原子庫，基于次同步振蕩信號原子庫隨機生成初始化種群；

步驟二，對次同步振蕩信號進行原子分解，以次同步振蕩信號或當(dāng)前信號殘差與原子內(nèi)積為棲息地適宜度指數(shù)，采用生物地理學(xué)優(yōu)化算法搜索種群獲得個體最優(yōu)解，將個體最優(yōu)解對應(yīng)的原子參變量轉(zhuǎn)換為次同步振蕩信號模態(tài)參數(shù)。

2.如權(quán)利要求1所述的基于改進原子分解法的次同步振蕩模態(tài)參數(shù)辨識方法，其特征在于：

步驟二中所述的采用生物地理學(xué)優(yōu)化算法搜索種群獲得個體最優(yōu)解，具體為：

（1）搜索當(dāng)前種群獲得當(dāng)前個體最優(yōu)解，判斷當(dāng)前個體最優(yōu)解的棲息地適宜度指數(shù)值是否小于設(shè)定的誤差限，若小于設(shè)定的誤差限，則該當(dāng)前個體最優(yōu)解即為搜索獲得的個體最優(yōu)解，將個體最優(yōu)解對應(yīng)的原子參變量轉(zhuǎn)換為次同步振蕩信號模態(tài)參數(shù)，完成次同步振蕩模態(tài)參數(shù)的辨識；否則，繼續(xù)步驟（2）；

（2）對當(dāng)前種群內(nèi)物種進行遷移操作形成新種群，將新種群中各棲息地適宜度指數(shù)最大的物種作為當(dāng)前個體最優(yōu)解，然后，執(zhí)行步驟（3）；

（3）對新種群進行變異操作以優(yōu)化當(dāng)前個體最優(yōu)解，然后，執(zhí)行步驟（4）；

（4）判斷生物地理學(xué)優(yōu)化算法的迭代次數(shù)是否達(dá)到預(yù)設(shè)的最大迭代次數(shù)，若達(dá)到，則保存當(dāng)前個體最優(yōu)解及其棲息地適宜度指數(shù)，然后，執(zhí)行步驟（5）；否則，重新執(zhí)行步驟（2）進行生物地理學(xué)優(yōu)化算法的下一次迭代；

（5）判斷次同步振蕩信號的分解次數(shù)是否達(dá)到預(yù)設(shè)的最大分解次數(shù)M，若達(dá)到，則該當(dāng)前個體最優(yōu)解即為搜索獲得的個體最優(yōu)解，將個體最優(yōu)解對應(yīng)的原子參變量轉(zhuǎn)換為次同步振蕩信號模態(tài)參數(shù)，完成次同步振蕩模態(tài)參數(shù)的辨識；否則，重新執(zhí)行步驟2中的子步驟2.1和2.2進行下一次信號分解。

3.如權(quán)利要求2所述的基于改進原子分解法的次同步振蕩模態(tài)參數(shù)辨識方法，其特征在于：

步驟（2）中所述的對當(dāng)前種群內(nèi)物種進行遷移操作形成新種群具體為：

（2-a）采用余弦遷移模型獲取當(dāng)前種群內(nèi)物種的遷入率及遷出率，并根據(jù)遷入率和遷出率獲取物種數(shù)量；

（2-b）根據(jù)物種遷入率、遷出率及數(shù)量對種群內(nèi)物種進行遷移操作。

4.如權(quán)利要求2所述的基于改進原子分解法的次同步振蕩模態(tài)參數(shù)辨識方法，其特征在于：

所述的遷移操作采用混合遷移算子進行，即將臨近棲息地Xj中的適宜度向量與自身棲息地Xi的適宜度向量按權(quán)重結(jié)合，取代自身棲息地Xi的適宜度向量。

5.如權(quán)利要求2所述的基于改進原子分解法的次同步振蕩模態(tài)參數(shù)辨識方法，其特征在于：

所述的變異操作為基于變尺度混沌局部優(yōu)化的變異操作。

6.如權(quán)利要求2所述的基于改進原子分解法的次同步振蕩模態(tài)參數(shù)辨識方法，其特征在于：

所述的對新種群進行變異操作以優(yōu)化當(dāng)前個體最優(yōu)解，具體為：

對新種群進行變異操作以獲得變異操作后的個體最優(yōu)解，若變異操作后的個體最優(yōu)解的息地適宜度指數(shù)由于當(dāng)前個體最優(yōu)解，則將變異操作后的個體最優(yōu)解作為當(dāng)前個體最優(yōu)解；否則，當(dāng)前個體最優(yōu)解保持不變。