这张图,你看懂了吗?

 三相交流感应电机自发明以来,以其结构制造简单易维护,迅速得到了广发的应用,大量应用于工农业生产,像风机,泵,工业自动化产线等等地方,大学里也是自动化,电气,测控等专业的重点专业课,那么看看这张图,你还记得吗?这是电机最重要的一张图,希望你都记得,电机有三种工作状态,制动,电动,和发电,就是下图中的三个区域。

0?wx_fmt=jpegNXP 三相交流电机应用笔记中转矩和转差率曲线

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 Microchip 三相交流感应电机应用笔记转矩和转差率曲线

其实不但在课本上有这张图,在大量控制器厂商的应用笔记和官网上的电机控制里都可以找到这张图,但是可惜的是,据我了解,能够完全理解和学好电机的大学里的同学不多,企业里的工程师也不多,尤其涉及到更加复杂的矢量控制,直接转矩控制。理解了这张图,你对电机的几种工作模式的转换和状态就理解了,这也为你做电机控制的嵌入式开发软件打下基础。除过这张图,电机的等效电路也非常重要,希望忘记的小猿们可以自己去复习复习。

    在电机的一些简单的应用场合,用接触器,继电器就可以搭接控制电机启停,正反转的线路,在对一些精度要求不高的调速场合可以用8位单片机就可以实现,但在对精度和速度要求都很高的场合需要高端控制器,一般32位的就可以,像控制电机的变频器,里面就会有基于电机基础知识的一些控制算法,有的是用32位控制器,有的是用FPGA,还有的用定制的集成芯片实现,趁着工业4.0和物联网概念的持续火热,学好电机和控制,以及物联互通网络,是你嵌入式一个不错的选择。

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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