单相并网逆变器PLECS仿真模型：H4、Heric与H6拓扑双环控制优化，电压外环二次谐波抑制与电流内环跟踪效果卓越，sogipll锁相环及电网前馈功能实现高效并网。,单相并网逆变器plecs仿真模型，H4,Heric,H6拓扑双环仿真，电压外环pi陷波器二次谐波抑制好，电流内环pr，电流跟踪效果好。 sogipll锁相环，功率因数可调，电网前馈，lcl有源阻尼 ,关键词： 单相并网逆变器；plecs仿真模型；H4、Heric、H6拓扑；双环仿真；电压外环pi陷波器；二次谐波抑制；电流内环pr；电流跟踪效果；sogipll锁相环；功率因数可调；电网前馈；lcl有源阻尼。,"单相并网逆变器：H拓扑双环仿真模型，高效抑制二次谐波的PI陷波器研究"

袋式除尘器是一种广泛应用的空气过滤设备，用于除去工业生产过程中排放气体中的粉尘颗粒。为了提高袋式除尘器的运行效率和控制精度，研究者们提出了一种新的控制模型，即风量风压解耦控制模型，并通过仿真验证了其性能。在这一研究中，解耦控制被运用于调节除尘器的风量与风压，目的是降低这两者之间的相互影响，使得系统具有更好的动态响应和静态稳定性。 控制模型的设计采用了前馈补偿法。前馈补偿是一种开环控制方法，可以预见到系统的干扰和变化，提前对控制器的输入做出调整。通过设计前馈补偿器，可以实现对袋式除尘器风量和风压的独立控制，从而提高控制精度和系统的整体性能。 在仿真分析中，作者建立了一个传递函数模型，用以描述袋式除尘器的动态行为。传递函数模型中包含了四个主要变量：G11(s), G12(s), G21(s), 和 G22(s)。它们分别代表了除尘器风量控制回路和风压控制回路在不同控制输入下的动态响应。U1 和 U2 表示控制输入信号，而P(s)和Q(s)分别表示压力和风量的输出信号。通过这些传递函数，可以模拟和分析在不同控制策略下袋式除尘器的动态特性。 值得注意的是，研究中还使用了Simulink这一软件进行模型的仿真。Simulink是MATLAB的一个附加产品，它提供了一个图形化的环境用于模拟、建模和分析多域动态系统。通过Simulink可以直观地看到系统响应，并对控制策略进行优化。 文章中还提及了在不同工况下的模拟实验。例如，实验中设置了不同的频率和时间参数，观察系统在不同条件下的响应。通过实验数据分析，解耦控制方法可以在负载变化的情况下，有效地保持风量和风压的稳定性。 此外，文中还提到了一些特定的仿真参数和结果图表，这些图表显示了在不同的风量和频率条件下的压力变化曲线。这些结果表明，通过解耦控制策略，可以有效地减少风量与风压之间相互干扰，从而获得更好的系统响应性能。 在整个研究中，还涉及了关于袋式除尘器风量与风压控制的相关文献引用。这些文献为该研究提供了理论支持和技术背景，并且与本研究中的仿真模型和结果进行了比较分析。 文章中提到，这项研究是由河北工业大学的机械工程学院的刘亚男、谭阳、刘利兵等人完成的。这一工作不仅提供了袋式除尘器控制模型的理论和实践基础，而且也展示了该领域的最新进展和技术趋势。通过这种解耦控制方法，可以更好地满足工业现场对袋式除尘器性能的要求，提高工业生产的环保水平。

基于容腔法的Simulink涡喷发动机动态模型设计与仿真：进气道、涡轮等模块详解,基于容腔法的Simulink涡喷发动机动态模型设计与仿真：进气道、涡轮等模块详解,【基于容腔法的Simulink涡喷发动机动态模型】 1、进气道，涡轮，燃烧室，压气机，尾喷管，转子，容积模块，单独matlab函数 2、进气的扰动，高度马赫数以及燃料量的扰动 3、绘图源代码 ,基于容腔法的Simulink涡喷发动机动态模型; 关键组件: 进气道; 涡轮; 燃烧室; 压气机; 尾喷管; 结构元素: 转子; 容积模块; 扰动因素: 进气扰动; 高度马赫数扰动; 燃料量扰动; 绘图工具: 源代码。,基于Simulink的容腔法涡喷发动机动态模型：含进气扰动与燃料控制绘图源码

以51芯片为例，讲述了模型的建立、调试与验证，以及基于模型的嵌入式C代码的自动生成及软硬件在环测试。实践表明，该基于模型的设计方法可显著提高工作效率、缩短研发周期、降低开发成本，并且增加了代码的安全性与鲁棒性，有效降低了产品软件开发的风险。

本文详细介绍了如何在Multisim中进行EMI滤波器的插入损耗仿真，从理论到工程实践的完整路径。内容涵盖了EMI噪声的分类（差模与共模）、插入损耗的定义与计算方法、滤波器拓扑结构的选择（LC型、π型、T型）、非理想元件建模、仿真参数设置、关键性能指标提取以及从仿真到实物落地的注意事项。通过实际案例和公式推导，展示了如何利用仿真工具优化设计，避免常见的EMC问题，最终实现高效可靠的滤波器设计。 在电子工程领域，电磁干扰（EMI）是影响设备性能和稳定性的关键因素之一。EMI滤波器是一种用于减少电子设备中不希望的电磁干扰的设备。在Multisim这款电子设计自动化软件中，可以进行EMI滤波器的仿真，帮助工程师在物理生产之前预测和优化滤波器的性能。 本文深入探讨了在Multisim中实现EMI滤波器仿真涉及的方方面面。文章首先介绍了EMI噪声的分类，分为差模噪声和共模噪声。差模噪声指的是在导线对之间传播的噪声，而共模噪声则是指在导线和地之间传播的噪声。对于滤波器设计而言，正确识别噪声类型至关重要，因为不同的噪声类型需要不同类型的滤波器设计。 文章接下来详细阐述了插入损耗的概念和计算方法。插入损耗是指信号在通过滤波器后损失的能量，是衡量滤波器性能的重要指标。在设计滤波器时，需要计算并优化插入损耗，以确保滤波器能够有效地抑制干扰而不影响信号的传输。 在滤波器拓扑结构的选择方面，文章介绍了常见的几种结构，包括LC型、π型和T型滤波器。每种结构都有其特定的应用场景和性能特点，选择合适的结构对于滤波器的性能有着直接的影响。 非理想元件建模在仿真过程中也十分重要。实际的电子元件并不是理想化的模型，它们存在一定的电阻、电感和电容特性，这些非理想特性会影响滤波器的整体性能。因此，在仿真中需要对这些非理想元件的特性进行建模，以提高仿真的准确性。 文章还详细指导了如何设置仿真参数，并从仿真结果中提取关键性能指标，如插入损耗、带宽、截止频率等。这些指标对于评估滤波器是否达到设计要求至关重要。 在从仿真到实物落地的过程中，文章提醒设计者需要注意多个方面，比如元件的实际采购、电路板的布局以及信号的完整传输等。这些因素都会影响到滤波器的最终性能。 文章通过实际案例和公式推导，向读者展示了如何利用仿真工具优化EMI滤波器的设计。通过仿真的应用，可以预先发现和解决可能会遇到的电磁兼容性（EMC）问题，从而节省成本、减少返工和加快产品的上市时间。 本文通过理论和实践相结合的方式，为工程师提供了一份详细的EMI滤波器设计指南，帮助他们设计出既高效又可靠的滤波器产品。这份指南不仅涵盖了EMI滤波器设计的核心概念，还包含了实际操作中的关键步骤，是电子工程领域中不可或缺的参考资料。

资源描述： 本资源提供完整的Vivado仿真工程，实现AXI4总线性能的全面分析与测试。工程基于Xilinx FPGA平台，集成了三大核心IP核： 核心架构： AXI Traffic Generator (ATG)：配置为High Level Traffic模式，生成可控的AXI4写数据流 AXI Performance Monitor (APM)：实时监控AXI总线关键性能指标 AXI BRAM Controller：作为目标存储设备，接收并缓存测试数据 功能特性： 性能统计：精确测量传输事务数、总数据量、读写吞吐率 延迟分析：统计总延迟、最大延迟、最小延迟，识别系统瓶颈 可配置测试：支持不同数据模式（Video/PCIe/Ethernet）和传输参数 即插即用：提供完整仿真环境，包含测试脚本与波形配置文件 技术价值： 学习AXI总线性能监控与分析方法 掌握ATG与APM IP核的配置与联合使用 为系统架构优化提供量化依据 适用于FPGA系统验证、性能调优教学与研究 工程结构清晰，注释完整，适合FPGA开发者、学生及研究人员用于AXI总线性能分析与系统验证。

气动导弹姿态控制律设计与MATLAB仿真源代码分享：定义参数与曲线绘制,气动导弹姿态控制律设计及MATLAB仿真源代码分享：定义参数与曲线绘制指南,基于气动力的导弹姿态控制（含MATLAB仿真），提供基于气动力控制的导弹姿态控制律设计参考文献，同时提供MATLAB仿真源代码，源代码内包含定义导弹、大气、地球、初始位置、速度、弹道、姿态、舵偏角、控制律、飞行力学方程序等参数，并且可以完成俯仰角、舵偏角、滚转角、导弹运动轨迹等曲线的绘制,导弹姿态控制; MATLAB仿真; 导弹姿态控制律设计; 仿真源代码; 定义参数; 飞行力学方程; 运动轨迹绘制,《基于气动力控制的导弹姿态控制律设计与MATLAB仿真研究》

MAX274-5滤波器设计仿真软件是一款专业级的工具，专为电子工程师和爱好者提供高效、精准的滤波器设计解决方案。这款软件基于MAX274集成电路，一个高性能的模拟滤波器芯片，能够帮助用户创建适用于多种应用场景的滤波电路。 在滤波器设计中，MAX274扮演了核心角色。它是一种多用途的模拟滤波器，支持多种滤波类型，包括低通、高通、带通和带阻滤波器。这些滤波器类型广泛应用于信号处理领域，如音频系统、通信网络、医疗设备以及工业自动化系统等。MAX274的优势在于其出色的频率响应特性，以及在宽范围电源电压下保持稳定的性能。 使用MAX274-5滤波器设计软件，用户可以轻松进行以下操作： 1. **参数设定**：用户可以根据需求设置滤波器的截止频率、通带增益、阻带衰减等关键参数，软件将自动计算出相应的元件值，如电阻、电容和电感。 2. **仿真功能**：在设定好参数后，软件内置的仿真引擎能快速分析滤波器的频率响应，显示Bode图，让用户直观地看到滤波效果。此外，它还能提供时域响应，以检查瞬态特性。 3. **优化设计**：软件提供优化工具，帮助用户在满足特定性能指标的同时，最小化元件数量或降低成本。 4. **报告生成**：设计完成后，软件可以生成详细的设计报告，包括电路图、元件清单和性能指标，方便用户进行交流和文档记录。 5. **兼容性**：MAX274-5滤波器设计软件通常与常见的电子设计自动化（EDA）工具兼容，允许用户将设计无缝导入到其他电路模拟软件中，如Altium Designer、Cadence Orcad或Multisim等。 6. **学习资源**：软件可能还包括滤波器理论和设计教程，对于初学者来说是一份宝贵的教育资源，可以帮助他们理解滤波器的工作原理并掌握设计技巧。 在压缩包文件"MAX274-5"中，可能包含了该软件的安装程序、用户手册、示例工程文件和可能的更新补丁。用户应根据具体文件内容进行安装和使用。在使用过程中，遵循软件提供的指南和建议，结合实际应用需求，可以充分发挥MAX274滤波器的优势，实现高质量的滤波器设计。

双有源桥双向隔离全桥DAB仿真模型的设计与验证过程。首先，文章阐述了DAB主电路模型的构建，涵盖功率传输、电流分配和电气隔离等关键性能。其次，设计了能够生成8个管子驱动信号的信号发生器模型，确保信号的稳定性和准确性。最后，引入了输出电压闭环PI控制器，用于调节输出电压并确保电路动态特性符合预期。整个模型在Matlab 2020b环境中成功运行，通过动态模拟分析验证了单移相控制算法的实际效果。 适合人群：电力电子工程师、音频信号处理研究人员、高校师生及相关领域的科研工作者。 使用场景及目标：适用于需要进行音频信号处理和电源管理研究的场合，帮助研究人员验证和优化设计方案，提升音频信号传输效率和稳定性。 其他说明：文中提供的仿真模型可以直接应用于Matlab平台，方便用户快速开展实验和研究工作。

本文详细介绍了车载毫米波DDMA-MIMO雷达的仿真方案，重点分析了基于Empty-band算法的发射天线通道解调和相位法速度解模糊方案的验证及可行性。文章首先阐述了DDMA-MIMO在车载毫米波FMCW 4D雷达中的重要性，包括其通过动态多普勒域资源分配提升系统性能的能力。随后，详细讨论了系统设计、波形设计、发射天线通道解调、速度解模糊等关键技术，并提供了相应的代码实现和参数设置。最后，总结了鲁棒CA-CFAR算法、DDMA发射天线通道解调算法和相位补偿法速度解模糊算法的优势，以及其在嵌入式平台上的可移植性。 车载毫米波DDMA-MIMO雷达仿真技术是一项结合了动态多普勒域资源分配（DDMA）和多输入多输出（MIMO）技术的雷达系统仿真。DDMA技术在雷达信号处理中扮演着关键角色，能够通过动态分配多普勒域资源来提升整个雷达系统的性能。而MIMO技术通过使用多个发射和接收天线来提高雷达的空间分辨率和数据获取效率。在车载毫米波FMCW（频率调制连续波）4D雷达系统中，这两种技术的结合能够实现更高级别的环境感知能力。 仿真方案中，Empty-band算法被用来实现发射天线通道的解调。该算法的核心在于它能够优化带宽的使用，通过识别和利用频谱中的“空带”来传输数据，从而在不增加额外发射功率的前提下提高系统的检测能力和抗干扰性能。此外，该仿真方案还对速度解模糊算法进行了验证，即使用相位法来解决速度估计中的模糊性问题。这种算法通过分析雷达接收到的信号的相位信息，来精确计算出目标物体的速度，避免了因雷达波的周期性而导致的速度模糊现象。 文章中详细介绍了系统设计的关键部分，包括波形设计、发射天线通道解调和速度解模糊等。系统设计需要确保各个组成部分能够高效协同工作，波形设计则是确保雷达能够有效探测目标并获取必要的信息。通过具体的代码实现和参数设置，作者展示了如何将这些复杂的理论和算法应用到实际的仿真环境中，进而验证了DDMA-MIMO雷达在提高性能方面的潜力。 除了技术细节，文章还总结了多种算法的优势，特别是鲁棒CA-CFAR（恒虚警率）算法和相位补偿法。CA-CFAR算法能够自动调整阈值来适应复杂的环境变化，从而保持对目标的准确检测；而相位补偿法则通过补偿信号的相位差来提高速度解模糊的准确性。这些算法的组合不仅提升了雷达的探测能力，而且增加了系统的鲁棒性。 文章探讨了这些算法和技术在嵌入式平台上的可移植性。嵌入式系统由于其轻量级和低功耗的特点，非常适合车载应用。将DDMA-MIMO雷达仿真技术移植到嵌入式平台，能够使得未来车辆更加智能化，提高自动驾驶系统的安全性和可靠性。 车载毫米波DDMA-MIMO雷达仿真技术通过利用先进的信号处理算法和系统设计，为改善车载雷达性能提供了新的思路和方法。这些技术的整合不仅提升了雷达的探测能力，还确保了其在实际应用中的高效性和可靠性，为未来自动驾驶车辆的安全行驶提供了坚实的技术基础。