电机的matlab仿真

摘要 

采用电力电子变频装置实现电压频率协调控制,改变了同步电机历来的恒速运行不能调速的面貌,使它和异步电机一样成为调速电机大家庭的一员。本文针对同步电机中具有代表性的凸极机,在忽略了一部分对误差影响较小而使算法复杂度大大增加的因素(如谐波磁势等),对其内部电流、电压、磁通、磁链及转矩的相互关系进行了一系列定量分析,建立了简化的基于abc三相变量上的数学模型,并将其进行派克变换,转换成易于计算机控制的d/q坐标下的模型。再使用MATLAB中用于仿真模拟系统的SIMULINK对系统的各个部分进行封装及连接,系统总体分为电源、abc/dq转换器、电机内部模拟、控制反馈四个主要部分,并为其设计了专用的模块,同时对其中的一系列参数进行了配置。系统启动仿真后,在经历了一开始的振荡后,各输出相对于输出时间的响应较稳定。

关键词:同步电机 d/q模型 MATLAB SIMULINK 仿真。

 

 

The Simulation Platform of Synchronous Machine by MATLAB  

 

Abstract: 

The utilization of transducer realizes the control of voltage’s frequency. It changes the situation that Synchronous Machine is always running with constant speed. Just like Asynchronous Machine, Synchronous machine can also be viewed as a member of the timing machine. This thesis intends to aim at the typical salient pole machine in Synchronous Machine. Some quantitative analysis are made on relations of salient pole machine among current, voltage, flux, flux linkage and torque, under the condition that some factors such as harmonic electric potential are ignored. These factors have less influence on error but greatly increase complexity of arithmetic. Thus, simplified mathematic model is established on the basis of a, b, c three phase variables. By the Park transformation, this model is transformed to d, q model which, is easy to be controlled by computer. Simulink is used to masking and linking all the parts of the system. The system can be divided into four main parts, namely power system, abc/dq transformation, simulation model of the machine and feedback control. Special blocks are designed for the four parts and a series of parameters in these parts are configured. The results of simulation show that each output has a satisfactory response when there is disturbance.

 

 

Key Words: Synchronous Machine Simulation d/q Model MATLAB SIMULINK

 

 

 

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目 录

第1章 引言 1

1.1 引言 1

1.2 同步电机概述 1

1.3 系统仿真技术概述 2

1.4 仿真软件的发展状况与应用 2

1.5 MATLAB概述 2

1.6 Simulink概述 4

1.7 小结 5

第2章 同步电机基本原理 6

2.1 理想同步电机 6

2.2 abc/dq模型的建立 6

第3章 仿真系统总体设计 10

3.1 系统对象 10

3.2 系统分块 10

3.3 控制反馈环节 11

第4章 仿真系统详细设计 13

4.1 总体设计 13

4.2 具体设计 13

4.3 控制反馈环节 16

第5章 系统仿真运行 17

5.1 输出结果稳定情况 17

5.2 小结 20

第6章 结论 21

第7章 致谢 22

参考文献 23

 

 

 

 引言

 

 

引言

世界工业进步的一个重要因素是过去几十年中工厂自动化的不断完善。在上个世纪70年代初叶,席卷全球世界先进工业国家的石油危机,迫使他们投入大量人力和财力去研究高效高性能的交流调速系统,期望用它来节约能源。经过十年左右的努力,到了80年代大见成效,高性能交流调速系统应用的比例逐年上升,能源危机从而得以缓解。从此以后,高性能交流电机的研究从未再停止过。

而且众所周知,电机的数学模型是多变量、强耦合的非线性系统。对非线性系统中的混沌和分支现象的研究是当前非线性科学研究的热点,在理论上、计算机仿真以及实验上都有了一些研究成果,提出了一些方法。但要从理论上研究一个非线性动力系统,一般比较困难,我们往往希望在保持其动力学特性的基础上,将其简化。要简化一个动力系统,有两条途径:一是减少系统的维数;二是消除非线性[1]。

同步电机概述

同步电机历来是以转速与电源频率严格保持同步而著称的,只要电源频率保持恒定,同步电动机的转速就绝对不变。小到电钟和记录仪表的定时旋转机构,大到大型同步电动机直流发电机组,无不利器转速恒定的特点。除此以外,

### 关于滑模控制器在MATLAB/Simulink中的实现 滑模控制器(Sliding Mode Controller, SMC)是一种鲁棒控制策略,能够在不确定性和外部扰动下保持系统的稳定性[^1]。为了在MATLAB/Simulink环境中实现滑模控制器,通常需要完成以下几个方面的设计: #### 控制器的设计原理 滑模控制器的核心在于定义一个切换函数 \( s(x) \),该函数决定了系统的状态轨迹如何趋近并停留在所谓的“滑动面”上。一旦进入滑动面,系统的行为由预设的动态特性决定。 在实际应用中,滑模控制器可以通过以下方式构建: - 定义切换函数 \( s(x) = Cx \),其中 \( C \) 是适当维度的选择矩阵。 - 设计控制律 \( u(t) \) 来驱动系统到达滑动面,并维持在其上。 #### MATLAB 实现步骤概述 以下是基于MATLAB/Simulink的一个典型滑模控制器实现流程: 1. **建立数学模型** 需要先获得被控对象的动力学方程形式 \( \dot{x} = f(x) + g(x)u \),这是设计的基础。 2. **Simulink建模** 使用Simulink搭建系统的动力学模块以及控制器模块。可以利用内置的功能块来简化开发过程。 3. **编写S函数或使用现有工具箱** 如果标准库无法满足需求,则可能需要通过自定义S-function或者调用Control System Toolbox等功能扩展来进行更复杂的操作。 下面给出一段简单的Matlab代码用于演示基本概念: ```matlab % 参数初始化 A = [-1 0; 0 -2]; B = [1; 1]; C = [1 0]; sys = ss(A,B,C,0); % 初始条件设定 initialCondition = [1; -1]; % 时间向量设置 tspan = linspace(0,5,1e3); % 滑模控制参数配置 kappa = 1; lambda = sqrt(eig(-inv(B'*B)*A*A')); % 自定义ODE求解器回调函数 odeFcn = @(t,x,u)(A*x+B*u); controlLaw = @(s,e)(-sign(s)*(kappa+lambda*abs(e))); % 数值积分模拟闭环响应行为 [t,y] = ode45(@(t,x)[odeFcn(t,x,-controlLaw(C*x,(C*x)^2))], tspan, initialCondition'); plot(t,y(:,1),'r',t,y(:,2),'b--'); legend('State X_1','State X_2'); xlabel('Time (sec)'); ylabel('Amplitude'); title('Response with Sliding Mode Control'); grid on; ``` 上述脚本展示了如何针对线性定常系统\( Ax + Bu \)运用理论公式计算得出相应的输入信号序列从而达到预期性能指标的目的。 #### 进一步优化建议 对于更加复杂的应用场景比如非线性多变量大延迟等问题则推荐采用高级算法如模糊逻辑融合技术或是神经网络预测补偿机制进一步提升整体表现效果。
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