.png){kind=icon}
返回
Phase-Locked Principal Component Analysis
.png){kind=icon}
PRE
AI
DOI：10.1109/tec.2025.3640118.png)
.png){kind=icon}
原文求助.png){kind=icon}
分享.png){kind=icon}
收藏
摘要
En 中文
多相交流系统在能量转换应用中得到了广泛应用。在多相交流系统中，通常引入坐标变换（如Clarke变换）来降低多相交流信号的维度，从而简化后续控制。然而，Clarke变换及其变体是基于模型的，仅适用于模型结构已知的系统。而对于模型未知的系统，这些基于模型的方法不再适用。本文提出了一种无模型方法，称为相位锁定主成分分析（Phase-Locked PCA），以将Clarke类变换扩展到模型未知场景。Phase-Locked PCA以相位锁定和正交的方式执行降维，从而实现与Clarke变换类似的功能。然而，与Clarke变换不同，Phase-Locked PCA不依赖任何先验模型知识，而是仅从系统数据中提取信息，使其非常适合系统模型知识未知但系统数据可用的场景。在真实世界的模型未知系统上验证了Phase-Locked PCA的有效性，结果表明，在模型未知场景下，Phase-Locked PCA在坐标变换中表现出良好性能，特别是在包含不平衡信号或谐波成分的条件下显示出显著优势。
Keyword:
Principal component analysis
Phase locked loops
Harmonic analysis
Transforms
Data models
Analytical models
Power system harmonics
Low-pass filters
Eigenvalues and eigenfunctions
Coordinate transformation
model-free
multi-phase systems
principal component analysis
phase-locked
