永磁同步电机旋转高频注入初始位置辨识simulink仿真+ 永磁同步电机脉振正弦注入初始位置辨识simulink仿真+ 永磁同步电机脉振方波注入初始位置辨识simulink仿真+，三种高频注入的相关原理分析及说明： 永磁同步电机高频注入位置观测：https://blog.csdn.net/qq_28149763/article/details/136349886?csdn_share_tail=%7B%22type%22%3A%22blog%22%2C%22rType%22%3A%22article%22%2C%22rId%22%3A%22136349886%22%2C%22source%22%3A%22qq_28149763%22%7D

永磁同步电机旋转高频注入初始位置辨识simulink仿真+ 永磁同步电机脉振正弦注入初始位置辨识simulink仿真+ 永磁同步电机脉振方波注入初始位置辨识simulink仿真+，三种高频注入的相关原理分析及说明： 永磁同步电机高频注入位置观测：https://blog.csdn.net/qq_28149763/article/details/136349886?csdn_share_tail=%7B%22type%22%3A%22blog%22%2C%22rType%22%3A%22article%22%2C%22rId%22%3A%22136349886%22%2C%22source%22%3A%22qq_28149763%22%7D

永磁同步电机最大转矩电流比(MTPA)控制+弱磁控制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

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

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。

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

**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。

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。

**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。

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。