计及多重开关事件的高频电力电子实时算法研究

来源 :河北工业大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:ok_qq
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
随着电力电子技术的快速发展,电力电子器件的开关频率不断提高。针对在高频电力电子电路实时仿真中出现仿真步长与开关动作时刻不一致的问题,本文对计及多重开关事件的高频电力电子实时算法进行了研究。本文首先从电力电子开关模型的建立入手,通过对比四种开关模型(理想开关模型、二值电阻模型、普约维奇等效模型、开关函数模型),结合状态变量法和数值积分的方法,以升压斩波电路和三相电压源逆变器电路为例,建立了基于开关函数及其改进模型的电力电子电路数字化模型,为后续针对开关事件的算法研究奠定了理论基础。其次,在介绍开关事件的分类和产生机理后,详细阐述了本文提出算法的实现流程:在一个仿真步长内,如果没有开关事件发生,采用定步长算法对电力电子电路的数字化模型进行解算;否则,采用变步长算法对模型进行解算。为了提高多重开关事件实时算法的精度,本文提出了一种新的计算方法,以三相电压源逆变器电路为例验证了计及多重开关事件算法处理的精确性。根据实时仿真平台RT-LAB的资源特点、数据结构以及单精度浮点数加法和乘法的计算过程,利用Verilog语言建立了单精度浮点数加法模块,并通过双乘法器设计了适用于实时仿真平台的单精度浮点数乘法模块,为高频电力电子电路数字化解析在嵌入式或边缘控制器中实施提出了可行的方案。最后,应用单精度浮点数实时计算模块和计及多重开关事件的高频电力电子实时算法,在实时仿真平台RT-LAB中XSG环境下搭建了三相电压源逆变器电路模型,实现了高频电力电子电路数字化模型的实时解析计算,进一步证明了计及多重开关事件的高频电力电子实时算法的可行性和有效性。
其他文献
作为机器人的末端执行器,机械手建立了机器人与外界环境之间的联系,机械手的发展时刻影响着机器人在各行各业中的应用。在几十年的发展中,研究人员致力于设计出具有通用性和灵活性的机械手,能够在许多场景中抓取各种类型的物体。但是,大部分机械手的运动和功能非常单一,灵活性不足,尤其是无法实现像人手一样对较小物体的指尖抓取。而灵活性好的机械手其机电系统集成性差,可靠性低,成本高且难以控制。并且,无论是传统刚性机
励磁系统是维持同步发电机电压稳定与无功合理分配并提高电力系统稳定性的重要设备。随着智能电网与人工智能技术的发展,励磁设备的智能状态感知与智能故障诊断技术对励磁装置的信息采集与传输提出了更高要求。不仅要求信号数量增多、采样点数增大,还要求传输速率要快,因此研究一个高速信息化励磁调节器是本文的主要研究目的。本文采用基于ARM Cortex-M7内核的STM32H743型微控制器作为励磁调节器主控芯片,
随着传统能源的日益枯竭以及自然环境的不断恶化,以风能为代表的可再生能源逐渐受到了人们的重视。大力发展风力发电,对改善能源结构、应对气候变化和能源危机具有十分重要的意义。然而风能具有波动性和间歇性等特点,大规模风电并网会对电力系统可靠运行和经济调度带来巨大威胁。提高风电功率的预测精度、建立合理的风电并网下的电力系统调度策略,可以提升风电的利用率,降低风电并网对电力系统的冲击。本文从风电场风电功率短期
电动汽车以其节能环保的特点,目前已经成为汽车行业最具发展前景的产品。然而与传统汽车不同,以车载电源为动力源,并通过电机驱动车辆的电动汽车不可避免地需要应对电磁干扰(Electromagnetic Interference,EMI)问题。而随着部件体积的不断压缩,集成化程度的日益提升,以及外界电磁环境的复杂化,更需要深入剖析电动汽车的电磁兼容(Electromagnetic Compatibilit
混沌系统网络是将混沌状态下的动力学系统作为节点,将系统之间的相互作用作为连接边而形成的网络。这种网络中的节点除了具有自身的动力学行为之外,还会受到网络中其他节点的影响,因此整个网络能表现出更加复杂的特性,进而能完成复杂系统的建模工作。与单层网络相比,多层的网络在现实中更加普遍,因此,多层网络有着更加重大的研究意义。同步现象广泛存在于自然界的各个领域,对人们的生活有着深远的影响,因此,本文对由混沌系
目前脉冲神经网络模型存在着生物合理性不足的问题,突触传递的时滞在神经环路中起关键作用,可明显提高神经网络处理信息的能力,构建具有突触时滞的脉冲神经网络可提高网络模型的生物合理性。因此本文构建了具有时滞的化学突触调节的复杂脉冲神经网络,并分析了噪声和攻击条件下复杂脉冲神经网络的鲁棒功能,探究不同类型脉冲神经网络抗扰和抗损伤的能力。本文主要研究内容如下:1、为探究不同噪声干扰下无标度脉冲神经网络抗扰能
随着息化技术的飞速发展,人类社会正从传统的工业时代向信息时代过渡,各个领域对传感器的需求与日俱增,需要传感器来获取大量信息,这就对传感器提出了更高的要求。传统的传感器主要由金属、半导体、陶瓷等制作而成,制作工艺和结构比较复杂,且成本较高。而柔性聚合物传感器普遍采用高分子材料,具有一定的柔软性和柔韧度,生产和加工成本较低。基于摩擦起电的原理,柔性聚合物材料可制作成用于电机转速测量和电机姿态评估的传感
重复经颅磁刺激(repetitive Transcranial Magnetic Stimulation,r TMS)技术作为一种无创的神经调控治疗手段,已经被广泛应用在神经功能康复领域。工作记忆是大脑认知功能的基础和神经系统功能的重要指标,目前的研究初步表明高频r TMS对工作记忆功能的改善更为有效,然而不同频率的高频刺激对工作记忆的神经调控机制尚不清楚。本文拟从神经编码活动的角度,利用在体多通
混合励磁电机(Hybrid Excited Synchronous Machine,HESM)的气隙磁场由永磁体产生的磁场和直流励磁绕组产生的励磁磁场叠加而成。与传统的永磁电机相比,在保持了永磁同步电机的高功率密度、高转矩密度和高效率的优点的同时,引入的励磁绕组可以方便地调节气隙磁场。通过采用合适的控制策略,电机可以在低速和较宽的运行速度范围内获得较高的效率,满足了电动汽车宽范围调速的要求,有较好
随着现代工业和社会的发展,能源的利用和需求已经不再局限于化石类等一次能源,绿色清洁能源成为新时代必须。风能、光伏等新能源发电具有随机性、间歇性和不可控性的特点,对接入电网的稳定运行具有一定的冲击。发电设备、储能装置与电网组成的混合交直流微电网可以有效的解决上述问题。隔离双向全桥DC-DC变换器(Isolated Dual Active Full Bridge DC-DC Converter,DAB