7、MATLAB协同仿真工具在电源系统设计中的应用

MATLAB协同仿真工具在电源系统设计中的应用

1. 引言

现代电子设备可视为基本子系统的集合,每个子系统都需要稳定的供电电压来实现其功能。在系统板上,可能存在多达十个独立的电压轨,每个轨都有额定的最大电流和电流变化率。若现有能源不适合特定应用,则需要电源系统将输入能量转换为所需的输出形式。由于通常需要处理上电、掉电序列以及从多种故障状态中恢复,监测和排序电压轨变得十分复杂,因此常使用中央电源管理控制器。电源管理系统的设计是整个设计成功的关键步骤,其性能会严重影响电子设备的成本、尺寸和体积。

开关转换器在电子行业中广泛应用。与线性稳压器不同,开关转换器既能降低也能升高未调节的输入电压,效率可达97%。开关电源主要根据输入能量形式和期望输出进行分类,包括AC - AC循环转换、AC - DC整流、DC - AC逆变和DC - DC转换。多种拓扑结构适用于实现这些转换。

电源系统架构可概括为功率部分和控制部分。开关转换器包含在功率部分,而反馈网络和安全保护电路则在控制系统中。由于对数字控制器的兴趣日益增长,电源系统可建模为复杂系统,通常涉及数字和模拟子系统。与模拟控制器相比,数字控制器具有更低的功耗、更高的抗元件老化能力和更高的设计灵活性。控制算法通常使用硬件描述语言(如VHDL或Verilog)在功能层面进行描述。基于ASIC或FPGA的控制器通常通过复杂的仿真、综合和验证工具进行集成。

强大的仿真环境和准确的系统建模可大大缩短产品上市时间。然而,为混合模式系统实现高精度模型十分困难。市场上有特定的仿真工具,每个工具针对特定的抽象级别。电路仿真软件如Powersim PSIM和Orcad Pspice是电路建模的常见选择。ASIC仿真和验证工具如Xilinx I

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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