异步伺服电机simulink模型问题

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Simulink三相异步电机仿真(1)

Simulink电机制动仿真----反接制动 小树不修不直溜,人不学习哏揪揪!有动就有静,有屎就有终,写的有点恶心,不过言之有道,既然已经仿真了启动过程,做人要有头有尾,做事要有始有终,本小学生在经历过九年义务...

simulink/matlab仿真异步电机的动态模型

最近开学了,感觉没多少时间学习我的ARM,哎,最近做了一个异步电机的动态模型,发上来看看有没有人需要吧,没人要就当我自己的笔记了。 电机里面的参数最让人困惑的是“voltage (line-line)”这个值,在这儿是线...

Simulink三相异步电机仿真

MATLAB/Simulink三相异步电机直接启动仿真 小树不修不直溜,人不学习哏揪揪!隔了好长一段时间,本小学生终于又回归正常的学习与记录生活。前些时,利用CADe_SIMu V1.0仿真了一些常见常用的电机控制电路,但是CADe_...

Simulink进行仿真遇到的一些问题以及相应的解决方法整理

Simulink进行仿真遇到的一些问题以及相应的解决方法整理1、 如何对用户自定义的变量进行批量处理 在Simulink中进行仿真的时候,我们总是不可避免的需要自定义许多变量,比如很多变量前面的系数。在仿真的时候,...

美赛整理之理想直流伺服电机simulink仿真优化

理想直流伺服电机simulink仿真优化 一.simulink背景: simulink的背景资料百度百科是这么定义的: simulink就是对一般的物理模型进行仿真的一个平台,和大部分的仿真软件不同的是: ​ 1.simulink更容易和matlab...

simulink搭建永磁同步电机

永磁同步电机simulink模型搭建 1、总搭建模型 2、各搭建模块 2.1永磁电机模块 一共六个输出,分别是转速,位置(角度),转矩,三相电流。 2.2AC-DC-AC模块 2.3反馈显示模块 2.4SVPWM模块 2.5park,clark变换...

疫情期间科研记录(1)——异步电机矢量控制

受疫情影响,居家隔离,受毕业以及找工作压力,居家而未敢忘科研,两个月成果如下,在此期间,参考大量文献和往上的代码,基本完善了开题时硕士毕业论文的电机控制系统概念,实现了基于概念的仿真模型。记此文档以...

《现代永磁同步电机控制原理及MATLAB仿真》袁雷 - chp1

电机的分类 PMSM的机械组成 本书目的 三相PMSM的数学建模 三相PMSM的基本数学模型 PMSM转子结构分类 PMSM模型假设 PMSM的基本数学模型4个方程自然坐标系下 三相PMSM的坐标变换 Clark变换 iClark变换 Park...

simulink官方电机控制示例汇总

当前matlab版本为2020a 打开方式: 打开matlab ...这个例子展示了如何控制异步机(ASM)使用直接转矩控制方法。 基于pi的速度控制器提供扭矩参考。 直接转矩控制器产生逆变器脉冲。 2 异步电机空间矢

永磁同步电机的矢量控制策略(七)一一一SVPWM控制

7.1永磁同步电机的矢量控制策略(七) SVPWM是现代交流电机控制最常用的一种逆变方式,其更加方便于数字化的实现,而对于SPWM则更加方便于硬件方面的实现,因此,我觉得SVPWM的更加广泛应用还有一段时间,以便其改进...

c语言积分函数_C语言电机仿真:饱和

Introduction截至目前,我们用的感应电机模型或永磁电机模型,都是作了超多的假设的,我这里提三点。第一点,基波模型假设。很多人都知道这个词,但是又可能说不出个所以然来,要我来说,就是在用绕组函数推导电感...

语言怎么得到直流电压并采样_无刷直流电机的控制策略与无刷直流电机仿人智能系统设计...

早在十九纪诞生电机的时候,产生的实用性电机就是无刷形式,即交流鼠笼式异步电动机,这种电动机得到了广泛的应用。但是,异步电动机有许多无法克服的缺陷,以致电机技术发展缓慢。上世纪中叶诞生了晶体管,因而采用...

直流升压变换器matlab仿真_无刷直流电机的控制策略与无刷直流电机仿人智能系统设计...

早在十九纪诞生电机的时候,产生的实用性电机就是无刷形式,即交流鼠笼式异步电动机,这种电动机得到了广泛的应用。但是,异步电动机有许多无法克服的缺陷,以致电机技术发展缓慢。上世纪中叶诞生了晶体管,因而采用...

卡尔曼转矩观测_基于自适应卡尔曼滤波的永磁同步电机转速辨识研究

利用Matlab/simulink建立的PMsM无速度传感器直接转矩控制系统模型,对转速和位置进行辨识研究。仿真结果表明,该方法取得令人较满意的结果。关键词:永磁同步电机 自适应算法卡尔曼滤波无速...

matlab机电控制系统技术与应用,MATLAB机电控制系统技术与应用

MATLAB机电控制系统技术与应用出版时间:2011年版内容简介《MATLAB机电控制系统技术与应用》分为MATlLAB基础部分、MATLAB在自动控制领域中的应用、MATLAB在电力电子技术及电机控制中的应用和高级应用等四部分。...

dcdc芯片效率不高的原因_研旭功率硬件模组与快速原型控制器助你提高研发效率、降低研发成本...

引言:功率硬件电路性能不稳定?嵌入式控制器开发复杂?绝妙的控制算法验证成本太高?稳定、长期开发人员少,开发人员变化快?代码像天书一样?与其修改,不如重写?快速原型控制器太贵了?功率硬件模组,进口产品太...

研旭电子dsp配套程序_研旭功率硬件模组与快速原型控制器助你提高研发效率、降低研发成本...

引言:功率硬件电路性能不稳定?嵌入式控制器开发复杂?绝妙的控制算法验证成本太高?稳定、长期开发人员少,开发人员变化快?代码像天书一样?与其修改,不如重写?快速原型控制器太贵了?功率硬件模组,进口产品太...

CoppeliaSim用户手册中文翻译版(一)

场景和模型2.1 场景2.2 模型2.2.1 模型对话框3. 环境3.1 环境对话框3.2 纹理对话框   CoppeliaSim是一款基于分布式控制架构,具有集成开发环境的机器人仿真器。每个对象/模型都可以通过内嵌.

matlab机电控制系统技术与应用,MATLAB机电控制系统技术与应用:张秀峰 : 工业技术 :机械仪表武器 :机械、...

导语《MATLAB机电控制系统技术与应用》(作者张秀峰)的内容编排和目录组织十分讲究,使得读者可快速掌握机电控制从仿真到工程实践的整个过程。本书简要介绍相关的理论知识,重点介绍实际应用,并给出大量的相关实例。...

变频调速设计matlab,变频调速系统Matlab仿真及硬件实现

交流电机变频调速已逐步被人们接受并成为当代电机调速的主流,并且因其结构简单、运行可靠、体积小、重量轻、效率和功率因数高,已经逐步取代直流伺服电动机而应用在高性能的伺服系统中[1]。因此,如何建立有效的交流...

计算机设计大赛作品开发文档

参加的是2020年的计算机设计大赛,软件应用与开发赛道。我们的开发文档仅供参考。(20页)

2021华中杯A第一问配套思路.rar

2021华中杯第一问配套思路,内涵第一问处理后的可读数据,输出结果,可视化图片,RGB转换函数。(R语言代码) 声明:只可自己使用,不可商用。违者必究。 具体思路见:https://tjxwz.blog.csdn.net/article/details/116310441

php初级到项目实战

本套php为完整的从初级到smarty,thinkphp,ecshop项目实战,课程安排循序渐进,通俗易懂 帮助零基础的PHP朋友,快速学会使用PHP做项目

微信公众平台开发入门

本套课程的设计完全是为初学者量身打造,课程内容由浅入深,课程讲解通俗易懂,代码实现简洁清晰。通过本课程的学习,学员能够入门微信公众平台开发,能够胜任企业级的订阅号、服务号、企业号的应用开发工作。 通过本课程的学习,学员能够对微信公众平台有一个清晰的、系统性的认识。例如,公众号是什么,它有什么特点,它能做什么,怎么开发公众号。 其次,通过本课程的学习,学员能够掌握微信公众平台开发的方法、技术和应用实现。例如,开发者文档怎么看,开发环境怎么搭建,基本的消息交互如何实现,常用的方法技巧有哪些,真实应用怎么开发。 通过合理的课程设计,结合讲师多年的教学经验、微信开发经验,轻松引导初学者掌握微信公众平台开发。

ArcGIS for JavaScript

全面介绍ArcGIS for JavaScript 开发 让大家学会ArcGIS for JavaScript 开发

matlab神经网络30个案例分析

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐,用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论,在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数,仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解,利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器,反复训练BP神经网络预测样本输出,通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理,在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数,预先设定一个非线性函数,如式y=20+x21-10cos(2πx1)+x22-10cos(2πx2)所示,假定函数解析式不清楚的情况下,随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据,将y作为RBF网络的输出数据,分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析,并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析,分别取国内生产总值(GDP),工业总产值,铁路运输线路长度,复线里程比重,公路运输线路长度,等级公路比重,铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入,以货运总量,铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出,构建GRNN,由于训练数据较少,采取交叉验证方法训练GRNN神经网络,并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识,设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字,当数字被一定的噪声干扰后,仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价,试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据,并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力,建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题,要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型,利用该模型可以快速地找到最优(或近似最优)的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数,不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集,使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平,即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡,避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问,可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征,其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别,建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征,分别是前面提及过的:最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8),使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据,选定反馈神经网络的输入、输出节点,来反映电力系统负荷运行的内在规律,从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后,以改良三比值法为基础,建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值(MIV,Mean Impact Value)方法来说明如何使用神经网络来筛选变量,找到对结果有较大影响的输入项,继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理,建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度),这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此,需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系,从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像,图像来自不同的10个人,每人5幅图像,人脸的朝向分别为:左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络,对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘,但是由于网络入侵特征数据维数较多,不同入侵类别间的数据差别较小,不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理,在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中,建立模型时选用的每个样本(即病例)数据包括10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度)的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值(各特征的3个最大数据的平均值)共30个数据。明显,这30个输入自变量相互之间存在一定的关系,并非相互独立的,因此,为了缩短建模时间、提高建模精度,有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理,在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户,快速地利用神经网络解决实际问题,MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用,MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱(拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱)。

多变量线性回归:预测波士顿的房价.ipynb

代码文件与B站上的视频教程同步,记录完整的模型分析建模过程,还有注意事项,包括我自己走的弯路,代码内容与接下来我要发布的博客同步。

从零基础开始用Python处理Excel数据.pdf

首先学习Python的基础知识,然后使用Python来控制Excel,做数据处理。 Excel使用者、Python爱好者、数据处理人员、办公人员等 第1章 python基础 1.1 什么是python? 1.2 为什么要学习用Python处理Excel表格? 1.3 手把手教你安装python程序 1.3.1 下载python 1.3.2 安装python 1.3.3 验证是否安装成功 1.4 安装Python集成开发工具PyCharm 1.4.1 下载 1.4.2 安装 1.5 Python的输入与输出

WordPress博客模板系统开发

不管是html/css,还是bootstrap,这些是让你能够设计网页的。然而网站大部分是动态的,需要持续的更新和维护,所以只是网页是无法实现动态网站的,我们需要把这些静态的网页和我们的数据库建立连接。使用wordpress制作的网站,模板就是连接前端网页和数据库的桥梁,所以这套视频我们就是教你学会模板制作的。 掌握wordpress模板结构,把之前制作的网页制作为一个wordpress模板

数学建模30种算法大全

数学建模最常用的30种算法! 全国大学生数学建模竞赛创办于1992年,每年一届,已成为全国高校规模最大的基础性学科竞赛,也是世界上规模最大的数学建模竞赛。2018年,来自全国34个省/市/区(包括香港、澳门和台湾)及美国和新加坡的1449所院校/校区、42128个队(本科38573队、专科3555队)、超过12万名大学生报名参加本项竞赛。

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