PQ控制和下垂控制matlab仿真

直流无刷电机的foc控制，Matlab Simulink的仿真模型。

电力电子技术仿真-降压斩波电路（BUCK电路）闭环PID控制的Simulink仿真模型

simulink的仿真有两个阶段：第一个为初始化，这个阶段主要是设置一些参数，像系统的输入输出个数、状态初值、采样时间等；第二个阶段就是运行阶段，这个阶段里要进行计算输出、更新离散状态、计算连续状态等等，这个阶段需要反复运行，直至结束。

将恒定密度的液体以恒定体积速率 Fo 送入高度为 Hmax 和最大半径为 Rmax 的锥形罐中。 流出罐的流量为Kvh ^ 1/2，其中h是罐中液体的高度，而Kv是阀系数。

迭代学习PID控制Simulink模型

小型风力发电系统MPPT simulink仿真模型，包括风力机、DC-DC变换电路、MPPT等整个完整电路，可以直接出结果。建议使用2010b及以上版本打开

发动机simulink模型-基于燃油平均值模型的燃气_CNG_发动机模型.rar 这些是我花10个麦片下的，希望对大家有所帮助

本仿真是三相两电平逆变器的模型预测MPC控制仿真，使用纯传递函数进行控制，特点在于加深对传递函数的理解，思考如何用传递函数进行控制，因为在硬件上的程序实现需要用到控制对象的传递函数等能够反应系统本质的这些函数表达。

%%清空环境? clear all; clc; %%参数设置? w=0.6;%惯性因子? c1=2;%加速常数 c2=2;%加速常数? Dim=3;%维数 SwarmSize=50;%粒子群规模? ObjFun=@PIDcl;%待优化函数句柄? MaxIter=100;%最大迭代次数? MinFit=-Inf;%最小适应值 Vmax=1; Vmin=-1; Ub=[10 10 10]; Lb=[0 0 0]; %%粒子群初始化? Range=ones(SwarmSize,1)*(Ub-Lb); Swarm=rand(SwarmSize,Dim).*Range+ones(SwarmSize,1)*Lb;%初始化粒子群 VStep=rand(SwarmSize,Dim)*(Vmax-Vmin)+Vmin;%初始化速度 fSwarm=zeros(SwarmSize,1); for i=1:SwarmSize fSwarm(i,:)=feval(ObjFun,Swarm(i,:));%粒子群的适应值计算 end %%个体极值和群体极值 [bestfbestindex]=min(fSwarm); zbest=Swarm(bestindex,:);%全局最佳 gbest=Swarm;%个体最佳 fgbest=fSwarm;%个体最佳适应值 fzbest=bestf;%全局最佳适应值 %%迭代寻优 iter=0; y_fitness=zeros(1,MaxIter);%预先产生4个空矩阵? K_p=zeros(1,MaxIter); K_i=zeros(1,MaxIter); K_d=zeros(1,MaxIter); while ((iterMinFit)) for j=1:SwarmSize %速度更新 VStep(j,:)=w*VStep(j,:)+c1*rand*(gbest(j,:)-Swarm(j,:))+c2*rand*(zbest-Swarm(j,:)); if VStep(j,:)>Vmax,VStep(j,:)=Vmax; end if VStep(j,:)Ub(k),Swarm(j,k)=Ub(k); end if Swarm(j,k)

2023-03-02 19:29:21 1.83MB MTALAB Simulink 蚁群算法 PID