三相PWM整流器有限集模型预测电流控制Simulink仿真模型

本文介绍了如何使用Simulink建立一个三相PWM整流器的仿真模型,通过模型预测电流并进行控制。模型中涉及电路构建、控制器设计以及如何考虑电感值和输入信号参数。通过仿真验证了电流控制性能并讨论了优化方法。

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📋📋📋本文目录如下:🎁🎁🎁

目录

💥1 概述

📚2 运行结果

2.1 模型

2.2 直流侧电压输出波形

2.3  交流侧电压、电流

2.4  脉冲信号

🎉3 参考文献

🌈4 Simulink仿真实现


💥1 概述

三相PWM整流器有限集模型预测电流控制Simulink仿真模型.

在这个模型中,我们将使用Simulink来建立一个三相PWM整流器的仿真模型,该模型可以预测电流并进行控制。整流器的交流侧为三相对称电压,电压为220V,频率为50Hz。直流侧的电压为760V,并且可以进行调节。为了简化模型,我们假设电感的标称值为0.01H,如果不是,请将其设置为该值。

首先,我们需要建立整流器的电路模型。在Simulink中,我们可以使用电路元件库来构建电路模型。从电源库中选择三相交流电压源,并将其连接到整流器的输入端。接下来,选择三相桥式整流器元件,并将其连接到交流电压源。然后,连接一个直流电压源到整流器的输出端,该电压源的电压设置为760V。最后,连接一个负载到直流电压源的输出端。

为了实现电流控制,我们需要在Simulink中添加一个控制器。我们可以使用matlab-function模块来实现模型预测模块。在matlab-function模块中,我们可以编写一个MATLAB函数来预测电流并进行控制。该函数将接收输入信号(交流电压)并输出控制信号(PWM信号),以控制整流器的输出电流。

在模型预测模块中,我们需要考虑电感的值。如果电感的标称值不是0.01H,请在模型中将其设置为该值。这可以通过在MATLAB函数中添加一个if语句来实现。例如,我们可以使用以下代码来检查电感的值并设置为标称值:

if L ~= 0.01
    L = 0.01;
end

在模型预测模块中,我们还需要考虑交流电压的频率和幅值。根据输入信号的频率和幅值,我们可以计算出PWM信号的占空比,并将其作为控制信号输出。

完成以上步骤后,我们可以进行Simulink仿真来验证整流器的电流控制性能。通过改变直流电压源的电压,我们可以观察到整流器输出电流的变化情况。通过调整控制器的参数,我们可以优化电流控制性能,并使其满足设计要求。

综上所述,通过Simulink建立三相PWM整流器有限集模型预测电流控制仿真模型,可以有效地预测和控制整流器的输出电流。通过适当设置电感的值,并调整控制器的参数,可以优化电流控制性能,并满足设计要求。

📚2 运行结果

2.1 模型

2.2 直流侧电压输出波形

2.3  交流侧电压、电流

2.4  脉冲信号

🎉3 参考文献

文章中一些内容引自网络,会注明出处或引用为参考文献,难免有未尽之处,如有不妥,请随时联系删除。

[1]王从刚,何凤有,曹晓冬.三相电压型PWM整流器有限开关序列模型预测电流控制[J].电工技术学报, 2013, 28(12):9.DOI:10.3969/j.issn.1000-6753.2013.12.025.

[2]章勤.PWM整流器模型预测电流控制和LCL滤波技术研究[D].北方工业大学,2015.

[3]常峰,雷雁雄,刘源俊,等.改进型有限集模型预测控制在三相电压型PWM整流器中的应用[J].科技广场, 2017(7):10.DOI:CNKI:SUN:KJIG.0.2017-07-016.

[4]温泉,朱凌,杜新.基于电流预测控制的三相PWM整流器研究[J].电测与仪表, 2013, 50(12):5.DOI:CNKI:SUN:DCYQ.0.2013-12-020.

🌈4 Simulink仿真实现

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
本系统采用微信小程序作为前端交互界面,结合Spring Boot与Vue.js框架实现后端服务及管理后台的构建,形成一套完整的电子商务解决方案。该系统架构支持单一商户独立运营,亦兼容多商户入驻的平台模式,具备高度的灵活性与扩展性。 在技术实现上,后端以Java语言为核心,依托Spring Boot框架提供稳定的业务逻辑处理与数据接口服务;管理后台采用Vue.js进行开发,实现了直观高效的操作界面;前端微信小程序则为用户提供了便捷的移动端购物体验。整套系统各模块间紧密协作,功能链路完整闭环,已通过严格测试与优化,符合商业应用的标准要求。 系统设计注重业务场景的全面覆盖,不仅包含商品展示、交易流程、订单处理等核心电商功能,还集成了会员管理、营销工具、数据统计等辅助模块,能够满足不同规模商户的日常运营需求。其多店铺支持机制允许平台方对入驻商户进行统一管理,同时保障各店铺在品牌展示、商品销售及客户服务方面的独立运作空间。 该解决方案强调代码结构的规范性与可维护性,遵循企业级开发标准,确保了系统的长期稳定运行与后续功能迭代的可行性。整体而言,这是一套技术选型成熟、架构清晰、功能完备且可直接投入商用的电商平台系统。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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