整流电路以及滤波

整流电路将交流电转换为脉动直流电,包括半波整流和全波整流,其中全波整流又分为桥式和中心抽头变压器方式。滤波电路通过电容元件和电感元件减少输出电压中的纹波,提高直流稳定性。桥式整流电容滤波电路具有更好的滤波效果。稳压器则确保输出电压在各种条件下保持稳定。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

“整流电路”(rectifying circuit)是把交流电能转换为直流电能的电路。大多数整流电路由变压器、整流主电路和滤波器等组成。它在直流电动机的调速、发电机的励磁调节、电解、电镀等领域得到广泛应用。整流电路通常由主电路、滤波器和变压器组成。20世纪70年代以后,主电路多用硅整流二极管和晶闸管组成。滤波器接在主电路与负载之间,用于滤除脉动直流电压中的交流成分。变压器设置与否视具体情况而定。变压器的作用是实现交流输入电压与直流输出电压间的匹配以及交流电网与整流电路之间的电隔离。

整流电路的作用是将交流降压电路输出的电压较低的交流电转换成单向脉动性直流电,这就是交流电的整流过程,整流电路主要由整流二极管组成。经过整流电路之后的电压已经不是交流电压,而是一种含有直流电压和交流电压的混合电压。习惯上称单向脉动性直流电压。

整流电路也分四种类型:

第一种是半波整流

半波整流电路一般情况下只需要一个二极管。详细的情况我们可以看下下面的图1,在图1中你能看到在交流电正半周时 VD 导通,负半周时 VD 截止,负载 R 上得到的是脉动的直流电。

第二种是全波整流

全波整流则是要用到二个二极管,ASEMI工程上也会要求需要有带中心抽头的两个次级线圈,这两个次级线圈需要圈数相同,以保证相同的电阻。详细的情况我们可以看下图2,负载RL得到的就是全波整流电流,输出电压比半波整流电路要高。

第三种就是我们常见的全波桥式整流

像我们ASEMI的整流桥一般情况下也都是全波桥式整流,全波桥式整流用的是4个二极管组成的桥式电路,这种电路只能有单个次级线圈的变压器。见图3,负载上的电流波形和输出电压值与第二种全波整流电路是完全相同的。

第四种就是倍压整流

这种整流电路会用多个二极管和电容器来获得较高的直流电压。

1.大致介绍一个最简单的单相半波整流电路(假设负载为纯电阻负载,理想二极管)。

工作原理:

当V2处于正半周期时,二极管VD正向导通,忽略二极管上的管压降,输出V0=V2。

当V2处于负半周期时,二极管VD反向截止,电路中没有电流,输出电压V0=0。

综上:在整个周期内,二极管VD只在V2的正半周期导通,此时的输出电压跟随输入电压变换;而在V2的负半周期没有信号输出。所以电路进行的是半波整流。

2.再说一个单相桥式整流电路。

工作原理:

当V2处于正半周期时,二极管VD1和VD3导通,VD2和VD4截止,电流从上向下流过负载。

当V2处于负半周期时,二极管VD2和VD4导通,VD1和VD3截止,电流仍然从上向下流过负载RL。

综上,通过4只二极管分组的交替导通,在整个周期内保证负载RL上都有同向电流流过,负载电压的方向不变,因此电路进行全波整流。

桥式电路的特点就是全波整流电路,具有工作效率高、纹波小、二极管反向工作电压低等优点

### 整流电路中卡尔曼滤波的应用 在整流电路中,卡尔曼滤波是一种有效的工具,用于信号处理和状态估计。它能够通过对输入噪声和测量噪声的建模来提供更精确的状态估计值。以下是关于如何在整流电路中应用卡尔曼滤波的具体方法。 #### 卡尔曼滤波的基本原理 卡尔曼滤波的核心在于递推算法,该算法基于线性动力学方程和观测方程构建预测更新过程。对于整流电路中的电流、电压等变量,可以通过以下方式描述其动态特性: - **状态空间模型** 建立整流电路的状态空间表示形式,通常包括如下两部分: - 动态方程:$\mathbf{x}_{k} = \mathbf{A}\mathbf{x}_{k-1} + \mathbf{B}\mathbf{u}_{k-1} + \mathbf{w}_{k-1}$[^5]。 - 测量方程:$\mathbf{z}_k = \mathbf{H}\mathbf{x}_k + \mathbf{v}_k$[^5]。 其中,$\mathbf{x}_k$ 是待估测的状态向量;$\mathbf{u}_k$ 表示已知的外部激励;$\mathbf{z}_k$ 是传感器采集到的实际数据;而 $\mathbf{w}_k, \mathbf{v}_k$ 则分别代表过程噪声和测量噪声。 #### 参数选择的影响 为了使卡尔曼滤波器更好地适应实际工况,在设计过程中需特别注意以下几个方面参数的选择及其影响: - **电感L和电容C** 如同直流变换器的设计一样,这些元件直接影响着系统的响应速度和平滑程度。合理选取它们不仅有助于降低输出端口处可能出现的大规模波动现象,而且还能提升整体效率 [^4]。 - **采样频率Fs** 较高的采样率意味着可以获得更加细致的时间序列信息,这对于捕捉快速变化事件尤为重要。然而过高的设置也会增加计算负担并可能导致数值不稳定问题发生。 #### MATLAB/Simulink实现流程 借助MATLAB平台下的Simulink模块库可以方便快捷地搭建起整个系统框架图,并嵌入自定义编写的Kalman Filter子功能块完成最终调试验证工作。具体步骤如下所示: 1. 构造目标对象的基础电气拓扑连接关系; 2. 添加必要的扰动源节点模拟真实环境条件下的不确定性因素作用情况; 3. 插入kalman estimator block 并配置好内部各项属性参数设定项; 4. 调试运行查看结果曲线对比分析评估性能指标优劣状况。 ```matlab % 初始化矩阵 A = ... ; % 系统转移矩阵 B = ... ; C = ... ; D = zeros(size(C,1),size(B,2)); Q = eye(length(A))*0.01; % 过程噪音协方差阵假设值 R = diag([0.1]); % 测量误差协方差阵假定值 sys_kf=ss(A,B,C,D); estimator=kalman(sys_kf,Q,R); % 模拟输入信号 tspan=linspace(0,10,1e4)'; input_signal=sin(tspan)+randn(size(tspan))/10; % 输出估算轨迹绘图展示 [y,t,x]=lsim(estimator,input_signal,tspan); figure; plot(t,[y(:,1),'-',x(:,1)]); legend('Estimated Output','True State'); title('Comparison Between Estimated and True Values Using Kalman Filter'); xlabel('Time (sec)'); ylabel('Amplitude'); grid on; ``` 上述脚本展示了如何创建一个简单的离散时间状态空间模型并通过调用内置函数`kalman()`生成相应的卡尔曼增益系数进而得到优化后的估计解路径图形表现出来供进一步研究探讨之用。 ---
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值