3、电机暂态与控制电路模型解析

电机暂态与控制电路模型解析

1. 绕线转子感应电机的坐标变换

绕线转子感应电机的转子有三相绕组,对其应用与定子类似的派克变换。不过,d轴坐标角采用 $\theta_{ebr}$,其表达式为:
$\theta_{ebr}=\int (\omega_{b} - \omega_{r})dt$
这是因为转子导体相对于以 $\omega_{b}$ 速度旋转的 dq 轴(坐标)以 $\omega_{b} - \omega_{r}$ 的速度旋转。

2. 空间相量(复变量)模型

空间相量(或复变量)模型可从 dq0 模型推导得出,因为它们基于相同的假设,但也可直接从相坐标模型推导。这里使用 dq0 模型,因为我们已经推导出来了。
在定子中引入以下表示:
$I_{s}=I_{d}+jI_{q}$
$V_{s}=V_{d}+jV_{q}$
$\psi_{s}=\psi_{d}+j\psi_{q}$
$I_{s}$、$V_{s}$、$\psi_{s}$ 分别称为电流、电压和磁链的直接空间相量(向量)。对于磁链 $\psi_{s}$,它是一个空间相量,其相对于定子 A 相轴的位置是行波磁场轴的位置,该磁场以 $\omega_{b}$ 的速度旋转。
利用式 1.36 中的 $I_{d}$、$I_{q}$ 表达式,可得:
$I_{s}=\frac{2}{3}I_{A}+\frac{2}{3}I_{B}e^{j\frac{2\pi}{3}}+\frac{2}{3}I_{C}e^{j\frac{4\pi}{3}}$
式 1.48 中明显缺少零序电流,因此需要添加。式 1.48 实际上展示了一个角度为 $\th

【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分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪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效率,为后续的电能治理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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