永磁同步电机最大转矩电流比(MTPA)控制simulink仿真模型,相关原理分析及说明: 永磁同步电机MTPA与弱磁控制:https://blog.csdn.net/qq_28149763/article/details/136348643?csdn_share_tail=%7B%22type%22%3A%22blog%22%2C%22rType%22%3A%22article%22%2C%22rId%22%3A%22136348643%22%2C%22source%22%3A%22qq_28149763%22%7D
2024-09-12 11:18:53 283KB 电机控制 simulink PMSM
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位置闭环模型(位置+速度+电流三闭环模型),FOC部分使用matlab语言编写,适合理解,还增加了位置前馈控制部分,来减小位置跟随误差。欢迎私信交流和指正。
2024-09-12 11:15:19 273KB matlab 电机控制 simulink
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速度闭环模型(速度+电流双闭环),FOC部分根据自己理解来搭建,步骤简单易理解,电流闭环部分增加了 解耦,时候参考和交流。欢迎私信交流
2024-09-12 11:13:44 270KB simulink 电机控制
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**SVPWM(Space Vector Pulse Width Modulation,空间电压矢量脉宽调制)是一种高效、高精度的电力电子设备中电压控制技术。在本文档中,我们将详细探讨如何搭建SVPWM的仿真模型,主要关注其核心模块,包括Park反变换、SVPWM模块以及六路互补PWM信号生成等步骤。** ### 1. SVPWM数学模型搭建 SVPWM技术的核心是将三相交流电转换为两相直轴(d)和交轴(q)坐标系中的电压,这需要通过Park变换实现。Park变换公式如下: \[ u_{\alpha} = ud \cos(\theta) - uq \sin(\theta) \] \[ u_{\beta} = ud \sin(\theta) + uq \cos(\theta) \] 其中,\( ud \) 和 \( uq \) 是d轴和q轴的电压参考值,\( \theta \) 是逆变器的开关角度。 ### 2. 电机参数 电机参数对SVPWM模型至关重要,通常包括以下几项: - 电阻 \( R_s \):定子绕组电阻。 - 电感 \( L \):定子绕组电感。 - 反电动势常数 \( V_{L-L}/krpm \):与电机速度有关的反电动势。 - 惰性 \( Inertia \):电机转动惯量。 - 阻尼系数 \( viscous damping \):电机的阻尼特性。 - 极对数 \( pole pairs \):电机的极对数。 - 静摩擦力 \( static friction \):电机启动时的静摩擦力。 ### 3. 核心模块 #### 3.1 Park反变换 Park反变换是将三相交流电压或电流转换为两相直轴(d)和交轴(q)坐标系的过程,如上所述。在此模型中,Rs和L的值用于计算电机的动态特性。 #### 3.2 SVPWM模块 SVPWM模块的主要任务是生成适合逆变器开关的六路PWM信号。这里的函数 `[u_alpha, u_beta] = fcn(ud, uq, theta)` 将d轴和q轴的电压参考值转换为α轴和β轴的电压,然后根据扇区判断生成相应的PWM脉冲。 扇区判断的代码如下: ```matlab if u1 > 0 A = 1; else A = 0; end if u2 > 0 B = 1; else B = 0; end if u3 > 0 C = 1; else C = 0; end sector = A + 2 * B + 4 * C; ``` 接着,根据扇区选择合适的开关时间 `Tcm1`, `Tcm2`, `Tcm3`,以实现最优的电压分布。 ### 4. 波形输出 SVPWM的输出包括扇区切换波形、等腰三角形锯齿波、扇区矢量切换时刻波形、三相电流采样等,这些波形对于分析和验证SVPWM算法的性能至关重要。例如,等腰三角形锯齿波是PWM调制的基础,扇区矢量切换时刻波形则反映了SVPWM如何在不同扇区间平滑切换。 ### 5. 马鞍波的形成原因 马鞍波是指在SVPWM输出中出现的一种特定电流波形,它由电机的非线性和开关过程引起。通过注入零序分量的SPWM算法可以优化这种波形,减少谐波含量,提高效率。 ### 结论 搭建SVPWM仿真模型需要理解电机参数、Park变换和SVPWM算法,以及如何生成和分析输出波形。MATLAB提供了强大的工具来实现这一目标,如Simulink环境可以方便地构建和仿真这种复杂的控制策略。通过细致的模型搭建和参数调整,可以优化SVPWM性能,从而在实际应用中实现更高效、更稳定的电机控制。
2024-09-12 11:11:24 1.67MB simulink svpwm
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纯手工FOC的SVPWM仿真模型,可以帮助理解马鞍波的形成过程,开环模型。
2024-09-12 11:10:20 56KB simulink svpwm
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**FOC控制技术详解** **1. FOC(Field-Oriented Control)的本质与核心思想** FOC(Field-Oriented Control)是一种先进的电机控制策略,其核心思想是通过实时控制电机的定子磁场,使其始终与转子磁链保持90度的相位差,以实现最佳的转矩输出。这被称为超前角控制。电机的电角度用于指示转子的位置,以便在固定坐标系和旋转坐标系之间转换磁场,进而生成精确的PWM信号来控制电机。电角度的定义可以灵活,如轴与轴的夹角,主要目的是简化Park和反Park变换的计算。 **2. 超前角控制的原理** 超前角控制的关键在于使电机的磁通与转矩方向垂直,以获得最大的转矩。当转子磁场相对于定子磁场滞后90度时,电机的扭矩最大。因此,通过实时调整定子电流,使它超前于转子磁链90度,可以达到最优的扭矩性能。 **3. Clark变换** Clark变换是将三相交流电流转换为两相直轴(d轴)和交轴(q轴)的直流分量的过程,目的是将复杂的三相系统解耦为易于控制的两相系统。在Clark变换中,通过一定的系数(等幅值变换或恒功率变换)将三相电流转换为两相电流,使得电机的动态特性更易于分析和控制。 **3.1 数学推导** Clark变换的公式如下: \[ I_d = k(I_a - \frac{1}{\sqrt{3}}(I_b + I_c)) \] \[ I_q = k(\frac{1}{\sqrt{3}}(I_a + I_b) - I_c) \] 其中,\(k\) 是变换系数,等幅值变换时 \(k = \frac{1}{\sqrt{3}}\),而恒功率变换时 \(k = \frac{2}{\sqrt{3}}\)。 **4. Park变换与逆变换** Park变换是将两相直轴和交轴电流进一步转换为旋转变压器坐标系(d轴和q轴),以便进行磁场定向。逆Park变换则将旋转变压器坐标系的电流再转换回直轴和交轴电流。这两个变换在数学上涉及到正弦和余弦函数,对于实时控制至关重要。 **5. SVPWM(Space Vector Pulse Width Modulation)** SVPWM是一种高效的PWM调制技术,通过优化电压矢量的分配,实现接近理想正弦波的电机电压。SVPWM涉及到扇区判断、非零矢量和零矢量的作用时间计算、过调制处理以及扇区矢量切换点的确定。这一过程确保了电机高效、低谐波的运行。 **6. PID控制** PID(比例-积分-微分)控制器是自动控制领域常见的反馈控制策略。离散化处理是将连续时间的PID转换为适合数字处理器的形式。PID控制算法包括位置式和增量式两种,各有优缺点,适用于不同的控制场景。积分抗饱和是解决积分环节可能导致的饱和问题,通过各种方法如限幅、积分分离等避免控制器性能恶化。 **7. 磁链圆限制** 磁链圆限制是限制电机磁链的模长,以防止磁饱和现象。通过对MAX_MODULE和START_INDEX的设定,确保电机在安全的工作范围内运行,同时保持良好的控制性能。 以上知识点涵盖了FOC控制的基础理论和实际应用,包括数学推导、算法实现以及相关的控制策略。通过深入理解并实践这些内容,可以有效地设计和优化电机控制系统。
2024-09-12 11:01:38 7.34MB simulink
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izhikevich神经元模型通过dsp builder的实现,采用matlab2013a的simulink编写,可以通过quartus烧写到FPGA中,实现波形仿真。
2024-09-10 15:34:31 57KB izhikevich dspbuilder simulink fpga
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PID路径跟踪小程序仿真实现,基于matlab/Simulink仿真实现,同时实现动图生成。 PID路径跟踪小程序仿真实现,基于matlab/Simulink仿真实现,同时实现动图生成。 PID路径跟踪小程序仿真实现,基于matlab/Simulink仿真实现,同时实现动图生成。 PID路径跟踪小程序仿真实现,基于matlab/Simulink仿真实现,同时实现动图生成。 PID路径跟踪小程序仿真实现,基于matlab/Simulink仿真实现,同时实现动图生成。 PID路径跟踪小程序仿真实现,基于matlab/Simulink仿真实现,同时实现动图生成。 PID路径跟踪小程序仿真实现,基于matlab/Simulink仿真实现,同时实现动图生成。 PID路径跟踪小程序仿真实现,基于matlab/Simulink仿真实现,同时实现动图生成。 PID路径跟踪小程序仿真实现,基于matlab/Simulink仿真实现,同时实现动图生成。 PID路径跟踪小程序仿真实现,基于matlab/Simulink仿真实现,同时实现动图生成。 PID路径跟踪小程序
2024-09-09 16:28:17 1.66MB matlab Simulink
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在电力电子领域,三相逆变器是一种广泛应用的设备,能够将直流电转换为交流电。本主题聚焦于三相逆变器的控制策略,特别是采用模型预测控制(MPC,Model Predictive Control),这是一种先进的控制方法,具有优化性能和前瞻性的特点。在这个场景下,MPC与离散化函数相结合,用于对逆变器的动态行为进行精确预测和高效控制。 模型预测控制的核心在于它的预测能力。它不是基于当前状态进行控制决策,而是基于未来一段时间内的系统行为预测。通过解决一个优化问题,MPC控制器能够找到在满足约束条件下使某一性能指标最小化的未来控制序列。这使得MPC特别适合处理非线性、多变量、有约束的控制问题,例如三相逆变器的电压和电流控制。 在实际应用中,三相逆变器的状态空间方程通常是连续的。然而,由于实际控制器工作在离散时间域,需要将这些连续模型离散化。"cont2dis.m"可能是实现这一转换的MATLAB脚本。离散化过程通常采用零阶保持(ZOH,Zero-Order Hold)或线性插值等方法,确保离散模型尽可能接近原始连续模型,同时保持控制器的稳定性。 "canbus.m"可能涉及到通信协议,如CAN总线,用于在逆变器控制系统和其他设备之间交换数据。在现代电力电子系统中,实时通信是至关重要的,因为它允许控制器获取反馈信息并迅速调整输出。 "Simscape Electrical"的仿真模型文件"MPC_3Phase_Inverter.slx"和".slxc"是MATLAB/Simulink环境下的三相逆变器模型,包括MPC控制器的配置。用户可以通过这个模型观察系统行为,验证控制策略的效果,进行参数调整和故障模拟。 "HIL MPC+DSP"可能指的是硬件在环(HIL,Hardware-in-the-Loop)测试,结合了MPC和数字信号处理器(DSP)。在HIL测试中,实际硬件与仿真模型交互,可以更准确地评估控制算法在真实系统中的性能,确保在物理设备上实施前的可靠性。 总结来说,这个主题涵盖了从三相逆变器的模型预测控制设计,到模型离散化,再到Simulink仿真和硬件在环测试的全过程。通过深入理解和掌握这些知识点,可以有效地设计出高效、稳定的三相逆变器控制系统。
2024-09-07 11:22:29 137KB simulink仿真模型
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1、资源内容:基于Matlab实现Simulink建模与仿真(源码+数据).rar 2、适用人群:计算机,电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业或毕业设计,作为“参考资料”使用。 3、解压说明:本资源需要电脑端使用WinRAR、7zip等解压工具进行解压,没有解压工具的自行百度下载即可。 4、免责声明:本资源作为“参考资料”而不是“定制需求”不一定能够满足所有人的需求,需要有一定的基础能够看懂代码,能够自行调试代码并解决报错,能够自行添加功能修改代码。由于作者大厂工作较忙,不提供答疑服务,如不存在资源缺失问题概不负责,谢谢理解。
2024-09-04 13:58:37 93KB matlab Simulink建模与仿真
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