摘要：将一种新的非平稳信号的处理方法-Hilbert-Huang 变换（HHT）应用于同步电机的参数辨识中.提出了基于HHT方法的短路电流处理新方法,该方法以经验模态分解（empirical mode decomposition,EMD）为基础,构成一种新型的时空滤波方法,从强噪声背景下的短路电流数据中有效地提取出了基波分量和直流分量.克服了传统处理方法精度低的缺点,并且不存在小波基选取问题,具有处理精度高、自适应性强的特点.还提出了基于稳健回归算法的直流分量辨识算法,以及基于Hilbert变换和非线性变量优化（NLO）的基波分量辨识算法,实现了同步电机瞬态和超瞬态参数的精确辨识.用加入滤波环节的F-EMD,降低了电流分量分离过程中的计算量.仿真分析和试验数据分析验证了该方法的有效性.

关键词：参数辨识 同步电机 时空滤波 稳健回归 非线性优化 

单位：东北电力大学电气工程学院; 吉林省吉林市132012; 广东省电力调度中心; 广东省广州市512000; 哈尔滨商业大学轻工学院; 黑龙江省哈尔滨市150028