基于最优占空比优化的.zip
大小:573.16KB
价格:17积分
下载量:0
评分:
5.0
上传者:NCyDOPGYw
更新日期:2025-09-22

基于最优占空比优化的异步电机模型预测转矩控制策略:一种整合电压矢量选择与占空比计算的高效方法,"基于最优占空比优化的异步电机模型预测转矩控制策略及其在Simulink环境下的应用",基于最优占空比优化

资源文件列表(大概)

文件名
大小
1.jpg
263.77KB
2.jpg
118.31KB
3.jpg
109.76KB
4.jpg
329.44KB
基于最优占空比优.html
18.92KB
基于最优占空比优化.html
18.25KB
基于最优占空比优化的异步电机模.html
18.93KB
基于最优占空比优化的异步电机模型.html
19.07KB
基于最优占空比优化的异步电机模型.txt
1.78KB
基于最优占空比优化的异步电机模型预测.txt
1.77KB
基于最优占空比优化的异步电机模型预测转.html
18.42KB
基于最优占空比优化的异步电机模型预测转矩控制一.doc
1.99KB
基于最优占空比优化的异步电机模型预测转矩控制一引言.doc
1.68KB

资源内容介绍

基于最优占空比优化的异步电机模型预测转矩控制策略:一种整合电压矢量选择与占空比计算的高效方法,"基于最优占空比优化的异步电机模型预测转矩控制策略及其在Simulink环境下的应用",基于最优占空比优化的异步电机模型预测转矩控制占空比模型预测转矩控制方法是在每一个采样周期里先根据价值函数最小化选取一个有效电压矢量,然后再对已选的电压矢量计算占空比。然而这种方法中天量选择和占空比计算是分两步进行的,不能保证两者组合起来是最优的。针对转矩无差占空比模型预测转矩控制方法中,占空比计算和电压矢量选择分开的问题,提出了一种最优占空比模型预测转矩控制策略。通过转矩无差策略计算每个电压矢量对应的占空比,然后将占空比和电压矢量的组合代入到异步电机的预测模型中,最后选取价值函数最小的电压矢量和占空比组合。附带模型相关说明文档,模型可直接运行,默认发送2023b版本的simulink模型,需要其它版本的备注一下;自己搭建的,最优占空比模型; 预测转矩控制; 异步电机模型; 价值函数最小化; 占空比和电压矢量组合; Simulink模型 2023b版本,基于最优占空比优化的异步电机模型预测控制策
<link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/css/base.min.css" rel="stylesheet"/><link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/css/fancy.min.css" rel="stylesheet"/><link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/90373511/2/raw.css" rel="stylesheet"/><div id="sidebar" style="display: none"><div id="outline"></div></div><div class="pf w0 h0" data-page-no="1" id="pf1"><div class="pc pc1 w0 h0"><img alt="" class="bi x0 y0 w1 h1" src="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/90373511/bg1.jpg"/><div class="t m0 x1 h2 y1 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">基于最优占空比优化的异步电机模型预测转矩控制</div><div class="t m0 x1 h2 y2 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">一<span class="ff2">、</span>引言</div><div class="t m0 x1 h2 y3 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">异步电机作为现代工业和电力系统的核心组成部分<span class="ff3">,</span>其控制策略的优化对于提高系统效率和性能至关</div><div class="t m0 x1 h2 y4 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">重要<span class="ff2">。</span>占空比模型预测转矩控制方法是一种常用的异步电机控制策略<span class="ff3">,</span>然而<span class="ff3">,</span>传统的占空比模型预测</div><div class="t m0 x1 h2 y5 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">转矩控制方法中<span class="ff3">,</span>天量选择和占空比计算是分两步进行的<span class="ff3">,</span>这可能导致两者组合起来并非最优<span class="ff2">。</span>针对</div><div class="t m0 x1 h2 y6 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">这一问题<span class="ff3">,</span>本文提出了一种基于最优占空比优化的异步电机模型预测转矩控制策略<span class="ff2">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y7 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">二<span class="ff2">、</span>传统占空比模型预测转矩控制方法</div><div class="t m0 x1 h2 y8 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">传统的占空比模型预测转矩控制方法是在每一个采样周期里先根据价值函数最小化选取一个有效电压</div><div class="t m0 x1 h2 y9 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">矢量<span class="ff3">,</span>然后对已选的电压矢量计算占空比<span class="ff2">。</span>这种方法虽然能够实现对异步电机的有效控制<span class="ff3">,</span>但是由于</div><div class="t m0 x1 h2 ya ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">天量选择和占空比计算是分两步进行的<span class="ff3">,</span>不能保证两者组合起来是最优的<span class="ff2">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 yb ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">三<span class="ff2">、</span>基于最优占空比优化的异步电机模型预测转矩控制策略</div><div class="t m0 x1 h2 yc ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">针对上述问题<span class="ff3">,</span>我们提出了一种新的控制策略<span class="ff2">。</span>在该策略中<span class="ff3">,</span>我们通过转矩无差策略计算每个电压矢</div><div class="t m0 x1 h2 yd ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">量对应的占空比<span class="ff2">。</span>然后<span class="ff3">,</span>将占空比和电压矢量的组合代入到异步电机的预测模型中<span class="ff2">。</span>最后<span class="ff3">,</span>我们选取</div><div class="t m0 x1 h2 ye ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">价值函数最小的电压矢量和占空比组合<span class="ff3">,</span>以实现对异步电机的最优控制<span class="ff2">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 yf ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">四<span class="ff2">、</span>模型实现</div><div class="t m0 x1 h2 y10 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">为了实现上述策略<span class="ff3">,</span>我们构建了一个基于<span class="_ _0"> </span><span class="ff4">Simulink<span class="_ _1"> </span></span>的异步电机模型<span class="ff2">。</span>该模型采用最优占空比优化的</div><div class="t m0 x1 h2 y11 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">预测转矩控制策略<span class="ff3">,</span>并直接在<span class="_ _0"> </span><span class="ff4">Simulink<span class="_ _1"> </span></span>环境中运行<span class="ff2">。</span>该模型的输入为异步电机的各种参数和指令<span class="ff3">,</span></div><div class="t m0 x1 h2 y12 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">输出为电机的实际运行状态和性能指标<span class="ff2">。</span>通过调整电压矢量和占空比的组合<span class="ff3">,</span>我们可以实现对异步电</div><div class="t m0 x1 h2 y13 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">机的精确控制<span class="ff2">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y14 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">五<span class="ff2">、</span>模型相关说明文档</div><div class="t m0 x1 h2 y15 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">为了方便用户使用和理解我们的模型<span class="ff3">,</span>我们提供了详细的模型相关说明文档<span class="ff2">。</span>该文档包括模型的构建</div><div class="t m0 x1 h2 y16 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">过程<span class="ff2">、</span>输入输出说明<span class="ff2">、</span>参数设置<span class="ff2">、</span>运行环境要求等内容<span class="ff2">。</span>用户可以根据文档中的指导<span class="ff3">,</span>轻松地使用和</div><div class="t m0 x1 h2 y17 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">运行我们的模型<span class="ff2">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y18 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">六<span class="ff2">、</span>默认发送的<span class="_ _0"> </span><span class="ff4">Simulink<span class="_ _1"> </span></span>模型版本</div><div class="t m0 x1 h2 y19 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">我们默认发送的<span class="_ _0"> </span><span class="ff4">Simulink<span class="_ _1"> </span></span>模型版本为<span class="_ _0"> </span><span class="ff4">2023b<span class="_ _1"> </span></span>版本<span class="ff2">。</span>用户可以在该版本的环境中直接运行我们的模</div><div class="t m0 x1 h2 y1a ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">型<span class="ff3">,</span>无需进行额外的设置或转换<span class="ff2">。</span>同时<span class="ff3">,</span>我们也提供了模型的源代码<span class="ff3">,</span>用户可以根据自己的需求进行</div><div class="t m0 x1 h2 y1b ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">修改和扩展<span class="ff2">。</span></div></div><div class="pi" data-data='{"ctm":[1.568627,0.000000,0.000000,1.568627,0.000000,0.000000]}'></div></div>

用户评论 (0)

发表评论

captcha

相关资源

基于遗传算法的配电网优化配置:经济性与电能质量双目标函数的分布式电源与无功补偿装置接入策略研究,基于遗传算法的配电网优化配置研究:分布式电源接入下的无功补偿与电能质量优化仿真分析,3.基于遗传算法的配

基于遗传算法的配电网优化配置:经济性与电能质量双目标函数的分布式电源与无功补偿装置接入策略研究,基于遗传算法的配电网优化配置研究:分布式电源接入下的无功补偿与电能质量优化仿真分析,3.基于遗传算法的配电网优化配置主要内容:分布式电源、无功补偿装置接入配电网,考虑配电网经济性和电能质量为目标函数,使用遗传算法进行优化配置,在IEEE33节点,118节点系统进行了仿真验证。文件夹内运行main函数。,关键词:遗传算法;配电网优化配置;分布式电源;无功补偿装置;经济性;电能质量;IEEE33节点;118节点系统;仿真验证;main函数。,基于遗传算法的配网优化配置研究

431.55KB35积分

OpenFast与Simlink联合仿真模型下的风电机组独立与统一变桨控制研究,"OpenFast与SimLink联合仿真模型下风电机组独立变桨与统一变桨控制策略研究",openfast与simlin

OpenFast与Simlink联合仿真模型下的风电机组独立与统一变桨控制研究,"OpenFast与SimLink联合仿真模型下风电机组独立变桨与统一变桨控制策略研究",openfast与simlin

632.44KB50积分

Allegro PCB Editor 规则设计

详细记录了ALLEGRO PCB规则设置流程

5.41MB28积分

"COMSOL超表面技术:复现Qbic并探索结构变化透射谱、偏振变化透射谱、法诺曲线拟合及多级子分解的电场磁场模式图研究",COMSOL超表面复现Qbic技术研究:结构变化透射谱、偏振变化透射谱、法诺

"COMSOL超表面技术:复现Qbic并探索结构变化透射谱、偏振变化透射谱、法诺曲线拟合及多级子分解的电场磁场模式图研究",COMSOL超表面复现Qbic技术研究:结构变化透射谱、偏振变化透射谱、法诺曲线拟合与多级子分解的电磁场模式分析,comsol 超表面复现Qbic,包含不限于内容:结构变化透射谱,偏振变化透射谱,法诺曲线拟合,bic位置Q因子计算,多级子分解,电场磁场模式图带矢量箭头等等,comsol;超表面复现Qbic;结构变化透射谱;偏振变化透射谱;法诺曲线拟合;bic位置Q因子计算;多级子分解;电场磁场模式图。,COMSOL超表面复现Qbic:透射谱与偏振变化研究

443.96KB13积分