PMSM谐波抑制算法:基于DQ轴谐波提取器的永磁同步电机仿真探索

PMSM谐波抑制算法基于DQ轴谐波提取器的永磁同步电机仿真 1.通过谐波提取器,直接提取DQ轴的谐波分量进行抑制, 对五七次谐波电流抑制效果效果很好。 2.为了放大效果,采用主动注入谐波电压的方法,增大了电机中的谐波分量。 3.调制算法采用SVPWM,电流环处搭建了解耦补偿模块,控制效果更好。

在永磁同步电机(PMSM)的运行过程中,谐波问题一直是影响其性能的关键因素。今天咱们就来聊聊基于DQ轴谐波提取器的PMSM谐波抑制算法以及相关的仿真实现。

谐波提取与抑制

基于DQ轴谐波提取器的方法,能够直接提取DQ轴的谐波分量,进而对其进行抑制。这种方式在抑制五七次谐波电流方面,效果十分显著。为啥说对五七次谐波电流抑制效果好呢?这是因为在PMSM的常见谐波中,五七次谐波占比较大且对电机性能影响明显,通过专门针对DQ轴的谐波提取,能够精准“打击”这些关键谐波。

PMSM谐波抑制算法基于DQ轴谐波提取器的永磁同步电机仿真 1.通过谐波提取器,直接提取DQ轴的谐波分量进行抑制, 对五七次谐波电流抑制效果效果很好。 2.为了放大效果,采用主动注入谐波电压的方法,增大了电机中的谐波分量。 3.调制算法采用SVPWM,电流环处搭建了解耦补偿模块,控制效果更好。

来看段简单的代码示意(以Python为例,假设已有电机模型相关基础函数):

# 假设dq_harmonic_extractor函数实现DQ轴谐波提取 def dq_harmonic_extractor(d, q, harmonic_order): # 这里简单模拟谐波提取过程 if harmonic_order == 5: # 提取5次谐波分量 d_5th = d * 0.1 # 简单示意比例关系,实际需复杂算法 q_5th = q * 0.1 return d_5th, q_5th elif harmonic_order == 7: # 提取7次谐波分量 d_7th = d * 0.08 q_7th = q * 0.08 return d_7th, q_7th else: return 0, 0

在这段代码中,dqharmonicextractor函数接受DQ轴的信号以及谐波次数作为输入,返回对应的谐波分量。虽然实际应用中算法会复杂得多,但这里简单呈现了谐波提取的思路。有了提取的谐波分量,就可以针对性地进行抑制操作啦。

主动注入谐波电压放大效果

为了让抑制效果更加直观,采用主动注入谐波电压的方法。这个操作看似“火上浇油”,实则是为了增大电机中的谐波分量,以便更好地观察抑制算法的效果。想象一下,就像在一场比赛中,故意增加对手的难度,从而检验自己真正的实力。

# 假设inject_harmonic_voltage函数实现谐波电压注入 def inject_harmonic_voltage(d, q, harmonic_order, amplitude): if harmonic_order == 5: # 注入5次谐波电压 d_injected = d + amplitude * 0.1 # 简单示意,实际注入需精确计算 q_injected = q + amplitude * 0.1 return d_injected, q_injected elif harmonic_order == 7: # 注入7次谐波电压 d_injected = d + amplitude * 0.08 q_injected = q + amplitude * 0.08 return d_injected, q_injected else: return d, q

这段代码展示了谐波电压注入的过程,根据谐波次数和设定的幅值,对DQ轴信号进行调整,实现谐波电压的注入。

SVPWM调制与解耦补偿模块

在整个系统中,调制算法采用了SVPWM(空间矢量脉宽调制)。SVPWM相比传统的调制方式,能够使电机的输出电压更接近正弦波,减少谐波成分,提高直流电压利用率。同时,在电流环处搭建了解耦补偿模块。这模块可太重要了,它能对电流环中的交叉耦合项进行补偿,让控制效果更上一层楼。就好比给一辆车做了精细的调校,各个部件协同工作得更加顺畅。

# 这里简单示意SVPWM调制的部分计算 def svpwm_calculation(alpha, beta): # 一些复杂的SVPWM计算逻辑 # 这里只简单假设返回调制信号 return alpha * 0.5, beta * 0.5 # 解耦补偿模块示意 def decoupling_compensation(d, q, kp, ki): # 简单的PI控制解耦补偿 d_compensated = d + kp * (d - q) + ki * (d - q) q_compensated = q + kp * (q - d) + ki * (q - d) return d_compensated, q_compensated

svpwmcalculation函数简单模拟了SVPWM调制的计算过程,返回调制信号。decouplingcompensation函数则通过PI控制对DQ轴信号进行解耦补偿。

基于DQ轴谐波提取器的永磁同步电机谐波抑制算法,结合主动注入谐波电压、SVPWM调制以及电流环解耦补偿模块,为解决PMSM谐波问题提供了一套有效的方案。通过仿真和实际应用的不断优化,相信能让PMSM在各种场景下都发挥出更稳定、高效的性能。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/1159540.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

深度学习计算机毕设之基于python-CNN深度学习对苹果是否腐烂识别基于机器学习对苹果是否腐烂识别

博主介绍:✌️码农一枚 ,专注于大学生项目实战开发、讲解和毕业🚢文撰写修改等。全栈领域优质创作者,博客之星、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java、小程序技术领域和毕业项目实战 ✌️技术范围:&am…

学霸同款2026 TOP8 AI论文平台:专科生毕业论文写作全测评

学霸同款2026 TOP8 AI论文平台:专科生毕业论文写作全测评 一、不同维度核心推荐:8款AI工具各有所长 对于专科生而言,撰写毕业论文是一项复杂且耗时的任务,涉及开题、初稿、查重、降重、排版等多个环节。每一步都可能遇到不同的挑…

用 LabVIEW 实现三菱 FX 系列以太网 MC 协议通讯

labview 编写的三菱fx系列,以太网MC协议通讯在工业自动化领域,不同设备之间的通讯至关重要。三菱 FX 系列 PLC 是广泛应用的控制器,而以太网 MC 协议为其提供了高效的通讯方式。LabVIEW 作为一款强大的图形化编程软件,能让我们轻松…

计算机深度学习毕设实战-基于python对苹果是否腐烂识别基于python-CNN深度学习对苹果是否腐烂识别

博主介绍:✌️码农一枚 ,专注于大学生项目实战开发、讲解和毕业🚢文撰写修改等。全栈领域优质创作者,博客之星、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java、小程序技术领域和毕业项目实战 ✌️技术范围:&am…

系统转换方式 *并行转换**- 新旧系统同时运行一段时间,确保新系统稳定可靠,适用于对数据准确性要求高的场景

一、系统转换方式并行转换 新旧系统同时运行一段时间,确保新系统稳定可靠,适用于对数据准确性要求高的场景(如银行、财务系统)。优点:安全性高,便于对比性能,降低切换风险。缺点:资源…

系统转换方式 *并行转换**- 新旧系统同时运行一段时间,确保新系统稳定可靠,适用于对数据准确性要求高的场景

一、系统转换方式并行转换 新旧系统同时运行一段时间,确保新系统稳定可靠,适用于对数据准确性要求高的场景(如银行、财务系统)。优点:安全性高,便于对比性能,降低切换风险。缺点:资源…

深度学习毕设选题推荐:基于python-CNN卷神经网络机器学习对苹果是否腐烂识别基于python-CNN深度学习对苹果是否腐烂识别

博主介绍:✌️码农一枚 ,专注于大学生项目实战开发、讲解和毕业🚢文撰写修改等。全栈领域优质创作者,博客之星、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java、小程序技术领域和毕业项目实战 ✌️技术范围:&am…

【踩坑】IDEA使用Git push代码时,涵盖了.idea与target

先说说我遇到的这个问题,我项目根目录下已经写了.gitignore文件,是这样的:# 编译产物 target/ classes/ *.class# Maven/Gradle .mvn/ gradle/ gradlew gradlew.bat pom.xml.tag pom.xml.releaseBackup# IDE配置文件(IDEA专属&…

无人机电机模块选型与技术要点

无人机电机模块通常指的是集成了电机(马达)、电调(电子调速器) 以及相关安装结构的动力系统单元,它是无人机产生推力的核心。目前,这种模块化设计正成为工业级无人机的一个重要趋势。下面这个表格汇总了两种…

无人机电机模块选型与技术要点

无人机电机模块通常指的是集成了电机(马达)、电调(电子调速器) 以及相关安装结构的动力系统单元,它是无人机产生推力的核心。目前,这种模块化设计正成为工业级无人机的一个重要趋势。下面这个表格汇总了两种…

基于Java的精品课程网站 计算机毕业设计选题 计算机毕设项目 前后端分离【源码-文档报告-代码讲解】

🍊作者:计算机毕设匠心工作室 🍊简介:毕业后就一直专业从事计算机软件程序开发,至今也有8年工作经验。擅长Java、Python、微信小程序、安卓、大数据、PHP、.NET|C#、Golang等。 擅长:按照需求定制化开发项目…

从免费到精准:论文重复率的 “双报告” 解决方案,尽在 paperzz 论文查重

Paperzz-AI官网免费论文查重复率AIGC检测/开题报告/文献综述/论文初稿 paperzz - 论文查重https://www.paperzz.cc/check 对学生和科研者来说,“论文查重” 从来不是 “查完重复率就结束”—— 既要确保重复率符合院校要求,又要避免 “AI 生成内容被误…

基于Python员工管理系统 计算机毕业设计选题 计算机毕设项目 前后端分离【源码-文档报告-代码讲解】

🎓 作者:计算机毕设小月哥 | 软件开发专家 🖥️ 简介:8年计算机软件程序开发经验。精通Java、Python、微信小程序、安卓、大数据、PHP、.NET|C#、Golang等技术栈。 🛠️ 专业服务 🛠️ 需求定制化开发源码提…

【计算机毕业设计案例】基于人工智能python-CNN训练识别蔬菜是否新鲜基于python-CNN卷神经网络训练识别蔬菜是否新鲜

博主介绍:✌️码农一枚 ,专注于大学生项目实战开发、讲解和毕业🚢文撰写修改等。全栈领域优质创作者,博客之星、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java、小程序技术领域和毕业项目实战 ✌️技术范围:&am…

手把手教你用8款AI论文工具,一键改重降重替换表达!

一、先看这张表:8款AI论文工具核心能力速查 作为科研新手,面对五花八门的AI论文工具,你是不是常纠结“哪个工具适合我?”“改重降重选哪个?”“生成初稿用哪个效率高?”别慌,先收藏这张工具核心…

国外期刊怎么找:实用途径与方法指南

刚开始做科研的时候,我一直以为: 文献检索就是在知网、Google Scholar 里反复换关键词。 直到后来才意识到,真正消耗精力的不是“搜不到”,而是—— 你根本不知道最近这个领域发生了什么。 生成式 AI 出现之后,学术检…

从巨人的肩膀起飞:大模型蒸馏(LLM Distillation)完全指南

在当今的大模型(LLM)时代,我们拥有了像 GPT-4、DeepSeek-V3、Claude 3.5 这样能力惊人但体积庞大的“巨无霸”模型。然而,在实际落地中,昂贵的推理成本、巨大的显存占用和高延迟往往让人望而却步。 大模型蒸馏&#xf…

Java实习模拟面试 | 滴滴效能平台后端一面:高并发、分布式锁与线程池深度连环问

Java实习模拟面试 | 滴滴效能平台后端一面:高并发、分布式锁与线程池深度连环问关键词:Java后端实习|JUC|线程池|分布式锁|SpringBoot|MySQL主从|TCP三次握手|Docker&…

Java实习模拟面试|字节跳动后端日常实习三面面经:千万级数据导出、CDC同步、OOM排查与高并发设计全解析

Java实习模拟面试|字节跳动后端日常实习三面面经:千万级数据导出、CDC同步、OOM排查与高并发设计全解析关键词:字节跳动后端实习|Java高频八股|千万级数据导出|CDC数据同步|OOM排查|…

计算机深度学习毕设实战-基于python-CNN机器学习训练识别蔬菜是否新鲜基于python-CNN训练识别蔬菜是否新鲜

博主介绍:✌️码农一枚 ,专注于大学生项目实战开发、讲解和毕业🚢文撰写修改等。全栈领域优质创作者,博客之星、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java、小程序技术领域和毕业项目实战 ✌️技术范围:&am…