双极性SPWM控制单相全桥逆变电路仿真探索:电压电流双闭环控制

双极性SPWM控制单相全桥逆变电路仿真模型,电压电流双闭环控制。 直流输入电压范围在10-40v左右,输出交流峰值在正负10-40v,频率1-200hz可调。

在电力电子领域,逆变电路是实现直流到交流转换的关键环节。今天咱就唠唠双极性SPWM控制的单相全桥逆变电路,还带电压电流双闭环控制的哦,这组合可让电路性能更稳更优。

一、关键指标设定

  1. 直流输入:咱们设定直流输入电压范围在10 - 40V左右,这个范围考虑了多种直流电源场景,比如常见的电池供电系统。
  2. 交流输出:输出交流峰值得在正负10 - 40V,并且频率能在1 - 200Hz之间灵活可调。这意味着该逆变电路可以适配不同的用电设备,从低频的加热设备到高频的通信设备等。

二、双极性SPWM控制原理与代码呈现

双极性SPWM控制方式,简单来说就是在调制波的半个周期内,三角载波在正负极间连续变化,与调制波比较产生的SPWM波也是在正负极间交替变化。

咱们来看段简单的Python代码模拟生成双极性SPWM波:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 参数设置
fc = 1000  # 载波频率
fm = 50  # 调制波频率
T = 1 / fm
Tc = 1 / fc
t = np.linspace(0, T, 1000)
m = 0.8  # 调制比

# 生成调制波
modulating_wave = m * np.sin(2 * np.pi * fm * t)

# 生成载波
carrier_wave = np.floor((t / Tc - np.floor(t / Tc)) * 2) - 1

# 生成SPWM波
spwm_wave = np.where(modulating_wave > carrier_wave, 1, -1)

plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(t, modulating_wave, label='Modulating Wave')
plt.plot(t, carrier_wave, label='Carrier Wave')
plt.plot(t, spwm_wave, label='SPWM Wave')
plt.xlabel('Time (s)')
plt.ylabel('Amplitude')
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.show()

这段代码里,首先定义了载波频率 fc 和调制波频率 fm 等关键参数。通过 np.sin 函数生成调制波,利用 np.floor 函数巧妙构建三角载波。最后通过比较调制波和载波,生成SPWM波。从代码中能直观看到双极性SPWM波是如何在调制波与载波交互下产生的,不同的调制比 m 会直接影响SPWM波的输出特性哦。

三、电压电流双闭环控制

电压电流双闭环控制能有效提升逆变电路的性能和稳定性。简单理解,电压环作为外环,先检测输出电压并与给定值比较,其误差经过PI调节器输出作为电流环的给定值。电流环作为内环,再将检测到的输出电流与电压环给定值比较,误差经PI调节器后去控制逆变电路的开关管。

咱假设用MATLAB/Simulink搭建这样的双闭环控制系统,在电压环PI调节器模块里,代码类似这样:

% 电压环PI调节器参数
kp_v = 0.5;
ki_v = 10;
e_v = ref_v - measured_v; % 电压误差
integral_v = integral_v + e_v * Ts; % Ts为采样时间
control_signal_v = kp_v * e_v + ki_v * integral_v;

在电流环PI调节器模块里,代码大概如下:

% 电流环PI调节器参数
kp_i = 0.1;
ki_i = 1;
e_i = control_signal_v - measured_i; % 电流误差
integral_i = integral_i + e_i * Ts;
control_signal_i = kp_i * e_i + ki_i * integral_i;

这里通过调整PI调节器的比例系数 kp 和积分系数 ki 来优化控制效果。电压环的 kpvkiv 以及电流环的 kpikii 取值不同,会让电路的响应速度、稳定性和稳态精度产生很大变化呢。

通过双极性SPWM控制与电压电流双闭环控制的协同工作,这个单相全桥逆变电路能在设定的直流输入和交流输出范围内,稳定高效地实现逆变功能,为各种不同需求的用电设备提供适配的交流电。无论是工业应用还是日常电子设备供电,这样的电路设计都有着广阔的应用前景。

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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