单相PWM桥式整流电路闭环仿真模型Matlab之旅

单相PWM桥式整流电路闭环仿真模型Matlab Matlab可写报告 1、分析研究单相单相桥式全控整流电路原理及电路组成; 2、设计出单相闭环可控整流电路的主电路。 3、设计单相闭环可控整流电路的控制电路。 4、使用仿真软件搭建单单相闭环可控整流电路模型并仿真出正确波形; 5、完成报告撰写。

在电力电子领域,单相PWM桥式整流电路是一个重要的研究对象。今天咱就来聊聊如何用Matlab搭建其闭环仿真模型,顺便完成一份报告。

一、单相桥式全控整流电路原理及组成分析

单相桥式全控整流电路主要由四个晶闸管(Thyristor)组成,以桥式结构连接。其工作原理基于晶闸管的可控导通特性。当晶闸管在合适的触发角下被触发导通,就能实现将交流电转换为直流电。

简单来说,在交流电源的正半周,一组晶闸管导通,电流从电源正极经负载回到电源负极;在负半周,另一组晶闸管导通,电流方向依旧保持从电源经负载的方向,从而实现了整流。

二、主电路设计

主电路设计是搭建整个系统的基础。在Matlab的Simulink环境中,我们可以这么做:

  1. 添加电源模块:使用 "AC Voltage Source" 模块来模拟交流电源。比如,设置电压幅值为220V,频率50Hz。
matlab 复制代码
% 这里简单示意下参数设置,实际在Simulink中图形化设置
% 交流电源幅值设置
ac_source_amplitude = 220; 
% 交流电源频率设置
ac_source_frequency = 50; 
  1. 搭建整流桥:通过 "Universal Bridge" 模块搭建桥式整流结构,把晶闸管按照正确的拓扑连接好。这个模块可以很方便地配置不同的电力电子器件,这里我们选择晶闸管类型。
  2. 添加负载:根据实际需求,添加 "Resistor - Inductor" 负载模块。假设我们设计一个电阻为10欧姆,电感为0.1H的负载。
matlab 复制代码
% 负载电阻设置
load_resistance = 10; 
% 负载电感设置
load_inductance = 0.1; 

三、控制电路设计

控制电路是让整流电路按照我们期望的方式工作的关键。我们需要产生合适的触发信号给晶闸管。

  1. 触发脉冲生成:在Simulink里,使用 "Pulse Generator" 模块可以生成触发脉冲。要根据晶闸管的触发角来设置脉冲的相位和占空比。例如,如果触发角为α,那么脉冲的延迟时间就要根据交流电源周期和α来计算。
matlab 复制代码
% 假设触发角为30度,计算延迟时间
alpha = 30; 
T = 1/ac_source_frequency; % 交流电源周期
delay_time = alpha/360 * T; 
  1. 相位同步:为了确保触发脉冲与交流电源相位同步,我们要借助一些同步信号处理模块。可以用 "Zero - Crossing Detector" 模块检测交流电源的过零点,以此为基准来调整触发脉冲的相位。

四、搭建仿真模型并获取波形

在Simulink中把主电路和控制电路按照设计连接起来,就完成了单相闭环可控整流电路模型的搭建。

  1. 参数设置与仿真运行:仔细检查各个模块的参数设置是否正确,然后设置仿真时间,比如0.1秒,开始仿真。
  2. 波形获取与分析:仿真结束后,利用 "Scope" 模块可以观察到整流后的电压和电流波形。正常情况下,应该看到一个经过整流、符合触发角设置的直流波形。如果波形异常,就需要检查电路连接和参数设置。比如,如果触发角设置不合理,可能会看到电压波形的不完整或者电流波动过大。

五、报告撰写

报告部分,要把前面的分析、设计过程以及仿真结果详细记录下来。

  1. 原理阐述:清晰描述单相桥式全控整流电路的原理,就像我们第一部分做的那样。
  2. 电路设计:附上主电路和控制电路的Simulink截图,详细说明每个模块的参数设置以及设计思路。
  3. 仿真结果:展示并分析获取到的电压、电流波形,讨论不同触发角对输出波形的影响。

通过以上步骤,我们就完成了单相PWM桥式整流电路闭环仿真模型的搭建以及报告撰写,在Matlab的助力下,对这类电路的研究变得更加直观和高效。

相关推荐
黑客思维者1 天前
机器学习016:监督学习【分类算法】(支持向量机)-- “分类大师”入门指南
人工智能·学习·机器学习·支持向量机·分类·回归·监督学习
papaofdoudou2 天前
基于QEMU 模拟intel-iommu的sva/svm demo环境搭建和验证
算法·机器学习·支持向量机
再__努力1点2 天前
【78】HOG+SVM行人检测实践指南:从算法原理到python实现
开发语言·人工智能·python·算法·机器学习·支持向量机·计算机视觉
_Li.3 天前
机器学习-非度量方法
人工智能·机器学习·支持向量机
天呐草莓3 天前
支持向量机(SVM)
人工智能·python·算法·机器学习·支持向量机·数据挖掘·数据分析
foundbug9993 天前
LibSVM与模糊支持向量机(FSVM)分类方法详解
机器学习·支持向量机·分类
wuk9983 天前
基于MATLAB的MFCC特征提取与SVM训练实现
开发语言·支持向量机·matlab
俊俊谢5 天前
【机器学习】python使用支持向量机解决兵王问题(基于libsvm库)
python·机器学习·支持向量机·svm·libsvm
roman_日积跬步-终至千里6 天前
【计算机视觉(11)】损失函数与优化基础篇:如何训练线性分类器
机器学习·支持向量机·计算机视觉
YIFAN.WANG6 天前
AI中的优化7-有约束非线性规划
人工智能·机器学习·支持向量机