三相两电平整流器Simulink仿真探究

三相两电平整流器simulink仿真 (可提供资料来源以及轻微) 空间矢量调制(Svpwm) 电压电流双闭环控制。 dq解耦控制。 现设定Id为5A,追踪完美,需要更改可自行调节并容电阻(非串感电阻)大小(可指导)。 Iq在0.5s时由0完成到5A的阶跃,追踪完美。 系统电压追踪稳定时间短,超调量低,性能完好。 本模型能提供技术资料来源 (matlab版本为2019a和2016b,如需要其他低级版本可以加好友包装,高版本matlab能直接打开,放心使用)

在电力电子领域,三相两电平整流器有着广泛应用。今天咱就来唠唠基于空间矢量调制(SVPWM)、电压电流双闭环控制以及dq解耦控制的三相两电平整流器Simulink仿真实现。

空间矢量调制(SVPWM)

SVPWM可是个关键技术,它通过合理选择逆变器的开关状态,使得逆变器输出的电压矢量在空间上合成接近正弦的旋转磁场。简单理解,就像是给逆变器各个开关定了个精确的开合时间表,让输出电压能精准模拟正弦波。

咱来看段简单的SVPWM代码(以Matlab为例):

matlab 复制代码
% SVPWM模块关键代码
T = 1/50; % 基波周期
Ts = 1e-5; % 采样周期
N = T/Ts; % 一个周期内的采样点数
for k = 1:N
    % 计算三相电压参考值
    ualpha_ref = Um * cos(2*pi*f*k*Ts);
    ubata_ref = Um * sin(2*pi*f*k*Ts);
    % 扇区判断及作用时间计算
    % 此处省略复杂计算过程,大致是根据参考电压矢量位置确定扇区,并计算各个基本电压矢量作用时间
    % 最终得到T1,T2,T0
    % SVPWM波生成
    % 根据T1,T2,T0确定逆变器开关状态
end

这段代码里,先设定了基波周期、采样周期,然后在一个基波周期内循环计算三相电压参考值,接着通过复杂计算判断扇区并确定各个基本电压矢量作用时间,最后根据这些时间确定逆变器开关状态,从而生成SVPWM波。

电压电流双闭环控制与dq解耦控制

电压电流双闭环控制能让系统的输出电压和电流更稳定。电流环作为内环,快速响应电流变化,电压环作为外环,保证输出电压稳定。

三相两电平整流器simulink仿真 (可提供资料来源以及轻微) 空间矢量调制(Svpwm) 电压电流双闭环控制。 dq解耦控制。 现设定Id为5A,追踪完美,需要更改可自行调节并容电阻(非串感电阻)大小(可指导)。 Iq在0.5s时由0完成到5A的阶跃,追踪完美。 系统电压追踪稳定时间短,超调量低,性能完好。 本模型能提供技术资料来源 (matlab版本为2019a和2016b,如需要其他低级版本可以加好友包装,高版本matlab能直接打开,放心使用)

dq解耦控制则是把三相交流量转换到dq旋转坐标系下,实现对电流的解耦控制,让控制变得更简单有效。比如将三相电流\[ia, i b, ic\]通过克拉克变换和帕克变换,转换为\[id, i_q\]。

代码实现

matlab 复制代码
% dq解耦控制代码示例
% 克拉克变换
function [ialpha, ibeta] = clarke(i_a, i_b, i_c)
    ialpha = i_a;
    ibeta = 1/sqrt(3) * (2*i_b + i_c);
end

% 帕克变换
function [id, iq] = park(ialpha, ibeta, theta)
    id = ialpha * cos(theta) + ibeta * sin(theta);
    iq = -ialpha * sin(theta) + ibeta * cos(theta);
end

在上述代码中,clarke函数实现了克拉克变换,park函数实现了帕克变换,将三相静止坐标系下的量转换到dq旋转坐标系,方便后续的控制算法设计。

仿真设定与结果

现设定 Id 为 5A,追踪要做到完美。如果要调节,咱可以自行调整容电阻(非串感电阻)大小。比如在Simulink模型中,找到对应的电阻电容模块,双击就能修改参数。

Iq 在 0.5s 时由 0 完成到 5A 的阶跃,并且追踪也要完美。从仿真结果来看,系统电压追踪稳定时间短,超调量低,性能完好。这得益于前面提到的控制策略,能快速调整电流,稳定电压。

本模型Matlab版本为2019a和2016b ,高版本Matlab能直接打开。要是需要其他低级版本,可以加好友帮忙包装。模型还能提供技术资料来源,方便大家进一步研究学习。通过这次仿真探究,对三相两电平整流器的控制策略和性能有了更深入的理解,希望能给大家带来启发。

相关推荐
猫头虎5 小时前
手动部署开源OpenClaw汉化中文版过程中常见问题排查手册
人工智能·langchain·开源·github·aigc·agi·openclaw
程序员ken5 小时前
深入理解大语言模型(8) 使用 LangChain 开发应用程序之上下文记忆
人工智能·python·语言模型·langchain
一切尽在,你来16 小时前
第二章 预告内容
人工智能·langchain·ai编程
一切尽在,你来21 小时前
1.1 AI大模型应用开发和Langchain的关系
人工智能·langchain
一切尽在,你来21 小时前
1.2 LangChain 1.2.7 版本核心特性与升级点
人工智能·langchain
Bruk.Liu1 天前
(LangChain 实战14):基于 ChatMessageHistory 自定义实现对话记忆功能
人工智能·python·langchain·agent
JaydenAI1 天前
[拆解LangChain执行引擎] ManagedValue——一种特殊的只读虚拟通道
python·langchain
OPEN-Source1 天前
大模型实战:搭建一张“看得懂”的大模型应用可观测看板
人工智能·python·langchain·rag·deepseek
一切尽在,你来1 天前
1.4 LangChain 1.2.7 核心架构概览
人工智能·langchain·ai编程