**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。

包含: 1、simulink/stateflow基础操作，模块介绍 2、仿真测试方法 3、FCW碰撞预警系统模型搭建，包含系统需求分析，从大到小，细致入微； 4、系统模型的测试，验证。 5、代码生成

PMSM的simulink模型搭建 永磁同步电机的仿真模型 MATLAB2021b

SVR实现多输入多输出回归模型搭建，python，带数据集

EPB电子驻车制动系统Simulink模型（参考VDA305_100标准进行模型搭建） 版本:matlab2018a，可生成低版本 模型包括:有刷直流电机+执行器模型，电机参数m文件，SSM模块，PBC模块，数据处理模块，与Carsim联防进行过验证。 模型可实现功能:常规夹紧与释放，溜车再夹与自动释放，动态减速。 其他功能也可基于模型继续开发。 图片为模型及部分仿真结果，可以基于此做大创或哔设。 动画所示功能为溜车再夹与自动释放功能。

matlab的simulink中的simevent的官方帮助文档，可用于大学书数学建模中排队论模型的搭建。

通过MATLAB搭建永磁同步电机的仿真模型

本文为微电网数学搭建的过程论文，对于电力系统或者电力电子领域的技术人员很有帮助。

tensorflow的模型在移动端运行时往往需要进行模型压缩。这主要有于两方面的原因：1.模型过大不易加载和下载，运行时内存占用率太高。2. tensorflow的模型在训练的过程中可能为了训练会添加一些操作和节点，而tensorflow的移动端只专注于推理，这样在运行时就会产生一些内核不存在的错误。所以此时需要通过压缩来减少一些和输入及输出不相关的节点。

人工智能+实验+Azure机器学习模型搭建.doc