8、Raspberry Pi Pico的PWM与串口通信技术详解

Raspberry Pi Pico的PWM与串口通信技术详解

1. 脉冲宽度调制(PWM)概述

脉冲宽度调制(PWM)是一种常用的数字技术,用于驱动如电机、执行器、加热器等重负载。PWM本质上是一种正向方波,其脉冲宽度可以改变。通过改变脉冲宽度,能够有效改变提供给负载的平均电压值。

1.1 PWM基本理论

PWM是一种使用数字波形控制模拟负载功率的常用技术。虽然模拟电压和电流也可用于控制功率,但它们存在一些缺点。控制大型模拟负载需要大电压和大电流,而这些难以通过标准模拟电路和数模转换器(DAC)获得。精密模拟电路可能体积大、重量重且成本高,还对噪声敏感。

PWM技术通过快速开关电源电压来控制提供给负载的电压和电流的平均值。电源导通时间越长,提供给负载的有效电压就越高。

PWM波形的占空比D定义为导通时间与周期的比值,数学表达式为:
$D = T_{ON} / T$
占空比通常以百分比表示,即:
$D = (T_{ON} / T_{OFF}) × 100\%$

通过将占空比在0%到100%之间变化,可以有效控制提供给负载的平均电压在0到$V_p$之间。负载上施加电压的平均值A可以通过以下公式计算:
$A = \frac{1}{T} \int_{0}^{T} f(t) dt$
在PWM波形中,$y_{min} = 0$,上述公式变为:
$A = \frac{T_{ON}}{T} × V_p = D × V_p$

从上述公式可以看出,提供给负载的平均电压与PWM波形的占空比成正比,通过改变占空比可以控制负载的平均电压。

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内容概要:本文介绍了一个基于Matlab的综合能源系统优化调度仿真资源,重点实现了含光热电站、有机朗肯循环(ORC)和电含光热电站、有机有机朗肯循环、P2G的综合能源优化调度(Matlab代码实现)转气(P2G)技术的冷、热、电多能互补系统的优化调度模型。该模型充分考虑多种能源形式的协同转换利用,通过Matlab代码构建系统架构、设定约束条件并求解优化目标,旨在提升综合能源系统的运行效率经济性,同时兼顾灵活性供需不确定性下的储能优化配置问题。文中还提到了相关仿真技术支持,如YALMIP工具包的应用,适用于复杂能源系统的建模求解。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和能源系统背景知识的科研人员、研究生及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、可再生能源利用、电力系统优化等方向的研究者。; 使用场景及目标:①研究含光热、ORC和P2G的多能系统协调调度机制;②开展考虑不确定性的储能优化配置经济调度仿真;③学习Matlab在能源系统优化中的建模求解方法,复现高水平论文(如EI期刊)中的算法案例。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码和案例文件,按照目录顺序逐步学习,重点关注模型构建逻辑、约束设置求解器调用方式,并通过修改参数进行仿真实验,加深对综合能源系统优化调度的理解。
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