小白从零开始：STM32双闭环（速度环、位置环）电机控制（硬件篇）硬件资料 使用步骤请看B站视频：https://www.bilibili.com/video/BV1bc411574B/?vd_source=7c338f7ca9e256485c1a0c569850c46c

在电力电子领域，Boost转换器是一种常用的直流-直流（DC-DC）升压电路，它能够将较低的输入电压提升到较高的输出电压。在设计Boost转换器的控制系统时，为了确保系统的稳定性和性能，通常会采用PI（比例积分）控制器进行电压环控制。"boostdianyahuan_伯德图_boost电压环pi调节_"这个标题暗示了我们将讨论如何通过伯德图分析来优化PI控制器的参数。 伯德图是系统频率响应的一种图形表示，它描绘了系统在不同频率下的增益和相位特性。在Boost电压环路中，伯德图可以帮助我们理解系统对不同频率输入信号的响应，进而调整PI控制器的参数，以达到期望的动态性能，如上升时间、超调、稳态误差等。 我们需要了解PI控制器的工作原理。比例(P)项反应了系统对当前误差的响应，而积分(I)项则考虑了过去一段时间内的累积误差，有助于消除稳态误差。通过调整这两个参数，我们可以改变系统的响应速度和稳定性。 在设计过程中，我们先建立Boost转换器的数学模型，然后将PI控制器加入其中，形成闭环控制系统。接下来，通过仿真软件（如MATLAB中的"boostdianyahuan.m"、"BUCK.m"、"boostshuangbihuan.m"等脚本文件）生成系统的频率响应，即伯德图。伯德图通常包含两个部分：增益曲线和相位曲线。 增益曲线反映了系统在不同频率下的放大倍数，理想情况下，我们希望在低频段增益足够大，保证系统的快速响应；而在高频段，增益应适当降低，防止振荡。相位曲线则展示了系统延迟，当相位穿越-180度时，系统可能变得不稳定。 通过观察伯德图，我们可以找到穿越0dB线的频率，即截止频率。在截止频率以下，系统应有足够的增益以保证快速响应；而在截止频率以上，增益下降，防止高频噪声放大。同时，我们还需要关注相位裕量，确保系统在相位穿越-180度时有足够的稳定裕量。 根据伯德图，我们逐步调整PI参数，以达到理想的截止频率、相位裕量和增益裕量。这通常涉及到反复试错的过程，每次调整后都需要重新绘制伯德图，直至系统性能满足设计要求。 "boostdianyahuan_伯德图_boost电压环pi调节_"这个主题涵盖了Boost转换器的电压环控制设计，特别是利用伯德图进行PI控制器参数优化的关键步骤。通过对MATLAB脚本文件的分析和仿真，我们可以深入理解Boost转换器的动态行为，并实现高效稳定的电压调节。

matlab simulink 开环控制的SVPWM调制的三相半桥逆变器。 自己搭建的SVPWM调试模块，运行正常。开关频率等参数放在model properties-callback-initFcn中。

永磁同步电机（PMSM)速度环一阶线性自抗扰（LADRC）控制simulink仿真模型。 自抗扰控制（ADRC）原理及仿真搭建说明文档链接： 永磁同步电机ADRC（自抗扰控制） https://blog.csdn.net/qq_28149763/article/details/137648267

永磁同步电机速度环滑膜控制simulink仿真模型，文档及说明： 永磁同步电机速度环滑膜控制（SMC）：https://blog.csdn.net/qq_28149763/article/details/137125055

永磁同步电机电流环（复矢量解耦控制+前馈解耦控制）simulink仿真模型，文档说明： 永磁同步电机电流环复矢量控制：https://blog.csdn.net/qq_28149763/article/details/136720840

FOC电流环闭环控制模型，可直接运行，MATLAB版本2023A

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。

基于电压PI外环+电流PR内环控制的PFC仿真（PSIM）

混沌加密算法是一种结合了混沌理论和密码学的高级加密技术，因其复杂性和不可预测性而被广泛研究。在本项目中，我们关注的是基于约瑟夫环（Josephus Problem）的混沌加密算法在MATLAB平台上的仿真实现。MATLAB是一款强大的数学计算软件，非常适合进行复杂的数值模拟和算法开发。 约瑟夫环是一个著名的理论问题，它涉及到在循环结构中按一定规则剔除元素的过程。在加密领域，约瑟夫环的概念可以被巧妙地利用来生成非线性的序列，这种序列对于密码学来说是非常有价值的，因为它可以增加破解的难度。 混沌系统是那些表现出极端敏感性对初始条件的系统，即使微小的变化也会导致结果的巨大差异。混沌理论在加密中应用时，可以生成看似随机但实际上由初始条件控制的序列，这使得加密过程既具有随机性又保留了可逆性，是加密算法设计的理想选择。 在这个MATLAB实现中，`test.m`可能是主函数，用于调用并测试加密算法。`yuesefu.m`很可能是实现约瑟夫环混沌加密算法的具体代码，包括混沌系统的定义、约瑟夫环的操作以及数据的加密和解密过程。文件`1.wav`则可能是一个示例音频文件，用于演示加密算法的效果，将原始音频数据经过加密处理后再解密，以验证算法的正确性和安全性。 混沌加密算法的基本步骤通常包括： 1. **混沌映射**：选择一个混沌映射，如洛伦兹映射或 Logistic 映射，通过迭代生成混沌序列。 2. **密钥生成**：混沌序列与初始条件密切相关，因此可以通过精心选择初始条件和参数来生成密钥。 3. **数据预处理**：将原始数据转换为适合混沌加密的形式，如二进制表示。 4. **加密过程**：将混沌序列与待加密数据进行某种操作（如异或）来混淆数据。 5. **约瑟夫环应用**：在加密过程中引入约瑟夫环，可能通过剔除或替换某些元素来进一步增强加密强度。 6. **数据解密**：使用相同的密钥和算法，通过逆操作恢复原始数据。 7. **安全性和性能评估**：通过各种密码分析方法（如差分分析、线性分析等）评估加密算法的安全性，并测试其在不同数据量下的运行效率。 这个MATLAB实现提供了一个理解和研究混沌加密算法的良好平台，同时也为其他领域的研究人员提供了实验和改进的基础。用户可以通过修改`yuesefu.m`中的参数和初始条件，探索不同的混沌行为和加密效果，以优化算法的性能和安全性。