核心内容摘要
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开关磁阻电机控制仿真(matlab 2016b版本仿真模型 自用) 模型包涵 开关磁阻电机传统控制电流斩波控制、电压PWM控制、角度位置控制。
智能控制12/8三相开关磁阻电机有限元分析本体建模、转矩分配函数控制、模糊PID控制、模糊角度控制、神经网络在线自适应迭代控制。
部分离线迭代算法遗传算法优化PID、粒子群算法优化PID。
毕业研究生自用仿真模型 .嘿大家好今天来和大伙分享下我在开关磁阻电机控制仿真这块的研究成果基于Matlab 2016b版本搭建的仿真模型超实用研究生毕业自用的哦
模型构成一传统控制策略电流斩波控制- 电流斩波控制CCC的核心思路是通过斩波来限制电流。
在Matlab里我们可以通过设定电流的上下限来实现。
matlab% 假设电机参数已经设定好upperlimit 10; % 电流上限lowerlimit 8; % 电流下限while truecurrent getcurrent(); % 获取当前电流值这里假设getcurrent()是获取电流的函数if current upperlimit% 关断开关降低电流switchoff();elseif current lowerlimit% 开通开关升高电流switchon();endend- 这段代码逻辑很清晰不断监测电流超过上限就关开关低于下限就开开关从而将电流控制在一定范围内。
这种控制方式能有效限制电流峰值保护功率器件。
电压PWM控制- 电压PWM控制就是通过调节占空比来改变施加在电机上的平均电压。
matlabdutycycle
5; % 初始占空比samplingtime
001; % 采样时间t 0:samplingtime:1; % 时间向量voltage zeros(size(t));for i 1:length(t)if mod(i,floor(1/dutycycle)) floor(dutycycle*1/dutycycle)voltage(i)Vmax; % Vmax为最大电压elsevoltage(i)0;endend- 上面代码创建了一个时间向量根据设定的占空比在不同时间点赋予电压值实现PWM波形。
改变占空比就能调整电机的平均电压进而控制电机转速。
角度位置控制- 角度位置控制主要是根据电机转子位置来控制开通和关断角度。
matlabrotorposition getrotorposition(); % 获取转子位置假设getrotorposition()是获取位置函数turnonangle 10; % 开通角度turnoffangle 30; % 关断角度if rotorposition turnonangle rotorposition turnoffangleswitchon();elseswitch_off();end- 通过判断转子位置是否在设定的开通和关断角度区间内决定开关的状态以此来控制电机转矩。
二智能控制策略12/8三相开关磁阻电机有限元分析本体建模- 有限元分析本体建模能更精确地模拟电机的电磁特性。
在Matlab中可以借助一些专业的有限元分析工具箱。
不过这块代码相对复杂涉及到网格划分、材料属性设置等。
matlab% 简单示意设置材料属性material iron;setmaterialproperty(material); % 假设setmaterialproperty()是设置材料属性函数- 材料属性设置好后进行网格划分不同的结构和精度要求会有不同的划分方式这里就不详细展开代码了。
转矩分配函数控制- 转矩分配函数控制TDFC是将总转矩合理分配到各相。
matlabtotaltorque gettotaltorque(); % 获取总转矩torqueperphase zeros(3,
; % 三相转矩初始值for i 1:3torqueperphase(i)totaltorque*tdf(i); % tdf是转矩分配函数值数组end- 上述代码根据转矩分配函数值数组tdf将总转矩分配到三相使得电机转矩波动更小。
模糊PID控制- 模糊PID控制结合了模糊控制的灵活性和PID控制的精确性。
matlab% 假设已经有模糊推理系统fiserror geterror(); % 获取误差de getd_error(); % 获取误差变化率[kp,ki,kd]evalfis([error,de],fis); % 根据模糊推理系统计算PID参数- 通过模糊推理系统fis根据误差和误差变化率实时调整PID参数提高系统的响应速度和稳定性。
模糊角度控制- 模糊角度控制根据电机运行状态模糊调整开通和关断角度。
matlab% 假设已经有模糊推理系统fisanglespeed getspeed(); % 获取电机速度load getload(); % 获取负载[onangle,offangle]evalfis([speed,load],fisangle); % 根据模糊推理系统计算开通和关断角度- 利用模糊推理系统fis_angle综合考虑速度和负载动态调整角度优化电机性能。
神经网络在线自适应迭代控制- 神经网络在线自适应迭代控制利用神经网络强大的非线性映射能力来调整控制参数。
matlabnet feedforwardnet([10]); % 创建一个有10个隐藏层神经元的前馈神经网络trainX [errordata;dedata]; % 误差和误差变化率数据作为输入trainY [kpdata;kidata;kddata]; % PID参数数据作为输出net train(net,trainX,trainY); % 训练神经网络newerror getnewerror(); % 获取新的误差newde getnewderror(); % 获取新的误差变化率[newkp,newki,newkd]net([newerror;new_de]); % 根据训练好的网络计算新的PID参数- 先训练神经网络然后根据新的误差和误差变化率实时计算新的PID参数实现自适应控制。
三部分离线迭代算法遗传算法优化PID- 遗传算法GA可以在众多参数组合中找到较优的PID参数。
matlab% 定义适应度函数function fitness pidfitness(kp,ki,kd)% 假设已经有系统模型根据kp,ki,kd计算系统响应得出适应度值sys tf([kpkd kpki kp],[1 0 0]);[y,t]step(sys);fitness sum(abs(y - desiredresponse)); % desiredresponse为期望响应end% 设置遗传算法参数nvars 3; % 三个变量kp,ki,kdlb [0 0 0]; % 变量下限ub [100 100 100]; % 变量上限options gaoptimset(Generations,100,PopulationSize,
;[x,fval] ga((kp,ki,kd)pidfitness(kp,ki,kd),nvars,[],[],[],[],lb,ub,[],options);- 遗传算法通过不断迭代寻找使适应度函数最优的PID参数组合这里以系统响应与期望响应的误差绝对值和作为适应度函数。
粒子群算法优化PID- 粒子群算法PSO也是一种优化算法它模拟鸟群觅食行为。
matlab% 定义适应度函数同遗传算法function fitness pidfitness(kp,ki,kd)sys tf([kpkd kpki kp],[1 0 0]);[y,t]step(sys);fitness sum(abs(y - desiredresponse));end% 设置粒子群算法参数nvars 3;lb [0 0 0];ub [100 100 100];options optimoptions(particleswarm,SwarmSize,50,MaxIterations,
;[x,fval] particleswarm((kp,ki,kd)pid_fitness(kp,ki,kd),nvars,lb,ub,[],options);- 粒子群算法通过粒子在解空间的飞行寻找最优解同样以适应度函数来评估解的优劣。
这个开关磁阻电机控制仿真模型涵盖了多种控制策略和优化算法在实际应用和研究中都很有价值希望对大家有所帮助呀开关磁阻电机控制仿真(matlab 2016b版本仿真模型 自用) 模型包涵 开关磁阻电机传统控制电流斩波控制、电压PWM控制、角度位置控制。
智能控制12/8三相开关磁阻电机有限元分析本体建模、转矩分配函数控制、模糊PID控制、模糊角度控制、神经网络在线自适应迭代控制。
部分离线迭代算法遗传算法优化PID、粒子群算法优化PID。
毕业研究生自用仿真模型 .