电机噪声之谐波分析(内附simulink中FFT分析的相关参数配置与解析) 目录 电机噪声之谐波分析(内附simulink中FFT分析的相关参数配置与解析) 写在前面 正文 电机噪声 谐波的产生 什么是谐波? 傅里叶分析 matlab中的FFT分析工具 第一步:打开你要进行分析的模型 第二步:打开这个模块,设置相关参数 第三步:进入FFT分析工具 第1.2部分 第3.4部分 THD 谐波分析之后 写在前面 宿舍持续隔离中,快递停运,没法搞实践,那就搞点仿真(我才不会说是导师让我干的呢[手动dog

一.伺服电机的双环pid 双环pid在正常底盘运动的控制中已经足够了,但是对于双轴云台的控制来说,双环pid的云台控制的响应速度是远远不够的,所以加入了电流环的控制. 两篇大佬的文章--这是我学习pid和电机控制的入门 https://www.cnblogs.com/sasasatori/p/12227708.html https://www.cnblogs.com/sasasatori/p/11672918.html 双环pid 之前对电双环pid的调试,总结了一些经验. 当时的理解比较粗浅,

1. FOC基本概念 参考:https://www.sohu.com/a/432103720_120929980 FOC(field-oriented control)为磁场导向控制,又称为矢量控制(vector control),是一种利用变频器(Variable-frequency Drive,VFD)控制三相交流马达的技术,利用调整变频器的输出频率.输出电压的大小及角度,来控制马达的输出.其特性是可以分别控制马达的磁场及转矩,类似他激式直流马达的特性.由于处理时会将三相输出电流及电压以矢量

1.模型图 2.模型仿真结果 (1)Step阶跃t=1s,R=20Ω,V_dc = 120V,那么此时 电源电压波形: 电机电枢电流波形: 电机电磁转矩: 电机转速波形: (2)其他参数不变将R=30Ω,波形图依次为 (3)其他参数不变,R=10Ω,波形图依次如下 (4)R=20Ω,V_dc = 200V 波形图依次如下(因为电源电压图一直不变,所以就不再放电源电压波形图) (5)R=20Ω,V_dc = 60V 波形图依次如下

你是否经历过一个人独自摸索前进磕磕碰碰最终体无完肤,然后将胜利的旗帜插到山顶的时刻,如果有,本文也许能帮你在调试FOC电流环的时候给你带来一些帮助和思路. 如果本文帮到了您,请帮忙点个赞

瘋耔C++笔记 欢迎关注瘋耔新浪微博:http://weibo.com/cpjphone 参考:C++程序设计(谭浩强) 参考:http://c.biancheng.net/cpp/biancheng/cpp/rumen_8/ 博客原文:http://www.cnblogs.com/Ph-one/p/3974707.html 一.C++初步认识 1.C++输入.输出.头文件解释 #include<iostream> using namespace std ; int mian() { cout

最终图像都是下图形式

1. simulink仿真设计 震荡信号本质是调制信号,可以表示为: u(t)=A*(1+m*cos(Ωt+θ))*cos(ωt+φ)=A*cos (ωt+φ)+ A*m*cos(Ωt+θ)*cos(ωt+φ) 使用simulink仿真如下: 2. 时域信号 时域信号输入设计为信号调制模型. u(t)=A*(1+m*cos(Ωt+θ))*cos(ωt+φ)=A*cos (ωt+φ)+ A*m*cos(Ωt+θ)*cos(ωt+φ) 输入信号1: m*cos(Ωt+θ) = 0.5*cos(2*p

1.固有机械特性近似图 2.三相交流电机的控制系统 1)理论推导 第一次制动选择能耗制动,第二次制动选择倒拉制动. 2)模型搭建 3)模拟仿真 3.心得体会和笔记总结 制动方式的选择主要是根据各个制动方式的优缺点和适用来选择的.异步电动机的电源反解制动准确停车有一定困难,容易造成反转,而且电池的损耗也比较大.反馈制动只能用在高于同步转速的时候.相比来说能耗制动是比较好的选择.第二次因为不能在使用能耗制动了,相比来说倒拉制动是一种简单有效的制动方式,尽管制动时间有些长. 设计控制系统时,主要考虑了

SIMILINK模块库按功能进行分为以下8类子库:Continuous(连续模块)Discrete(离散模块)Function&Tables(函数和平台模块)Math(数学模块)Nonlinear(非线性模块)Signals&Systems(信号和系统模块)Sinks(接收器模块)Sources(输入源模块) 连续模块(Continuous)continuous.mdlIntegrator:输入信号积分Derivative:输入信号微分State-Space:线性状态空间系统模型Trans

概述 基于模型的开发将省去繁琐的代码编写步骤,只需要拖动几个模块,就像搭积木一般,轻松搭建您自己的飞控算法.飞控开发人员可以将更多的精力放在算法本身,而不需要过多关注代码实现的细节,这样将大大加快开发的效率,减少在代码编写过程中产生的错误.同时,基于模型的开发具有优秀的代码复用性.也就是说,已经设计好的功能模块,只需要简单的复制粘贴,就能轻松地应用到其它任何地方,免去了代码移植过程的繁琐. 基于模型的开发另外一个强大的优势即在于"一次试验,多次仿真"的目的.结合Simulink强大的开

"一切可以被控制的对象,都需要被数学量化" 这是笔者从事多年研发工作得出的道理,无论是车辆控制,机器人控制,飞机控制,还是无人机控制,所有和机械运动相关的控制,如果不能被很好的数学量化,那么将不会被很好的控制. 因为工作需要,笔者曾拜访过很多无人机研发公司,高校和研究所.发现大多数无人机研发公司的研发手段,相较于国外,还很初级.基本都是嵌入式开发居多,侧重于驱动的修改,飞行逻辑的修改.我认为这算不上是严格的无人机开发.因为大多数公司,都没有给被控对象(无人机),建立完整的数学模型.只是

TLC(Target Language Compiler)是一种为转换为目标语言而存在的额解释性语言,其目的就是将模型中编译出来的rtw文件转换为目标代码(C/C++等).与M语言类似,既可以写成脚本文件,也能够作为函数存在,都是解释性语言,更相似的是它们都提供具有强大功能的内建函数库. 18.1 TLC的作用 支持模型针对通用或特定目标硬件的代码生成功能: 为S函数模块提供代码生成功能,可以让用户自己增加支持代码生成的模块: 在代码生成过程中,生成不依赖S函数模块的自定义过程代码. Simul

15.1 工业乙醇生产与计算机仿真 乙醇作为可再生清洁能源不仅可以代替四乙基铅作为汽油的防爆剂,还可以制造汽油醇.这一巨大的潜在需求促使人们去寻找提高乙醇工业生产率的途径,使人们着手于发酵工程的研究.微生物学.发酵研究的发展,使微生物反应过程的种类和规模不断扩大,其应用也深入到多个工业领域,然而由于反应涉及活细胞的参与,菌体生长及产物生成等机理复杂多变,目前尚难为人们所了解和把握,更难以进行统一的描述.人们一般通过实验的方法寻找微生物的生长规律,通过数值分析和拟合了解发酵过程的规律.这样的做法周

7.1 什么是回调函数 Callback functions(回调函数)是因某种操作而除法对其调用的函数,如按下按钮或双击操作等. 常用的Simulink回调函数可应用在以下场合: 打开Simulink模型时自动加载变量到工作空间 双击模型时执行MATLAB脚本 仿真开始前进行模型参数的初始化 仿真结束后将仿真出来的数据绘制图像 关闭模型时清除相关变量或关闭图像 7.2 回调跟踪 >> set_param(0,'CallbackTracing','on') 7.3 模型回调函数 File→Mo

2.1 Simulink模块的组成要素 用户构建系统模型时无需直接面对成千上万行的代码,而是通过模块化图形界面以模块化的方式构建,能够使理解变得容易,让大脑减负.通过层次化模块分布将系统功能模块化,而将每个功能的细节隐藏在模块内部. 模块的构成元素 输入/输出端口:作为模块之间传递数据的纽带,连接输入信号和输出信号. 模块外观:通常为矩形或圆形,上面带有说明文字或图像并显示有输出/输出端口名. 模块对话框:双击模块外观后弹出的参数GUI,可以在参数控件上进行参数设置. Ctrl+R顺时针旋转90

文章: [控制理论]滑模控制最强解析 滑模控制程序及Simulink仿真 这篇文章仿真和输出U的推到有些问题,博主根据此篇文章进行修改进行对sin(t)曲线的追踪(使用滑模控制) 使用滑模控制对sin(t)曲线追踪 1.前言最近开始了对滑模控制的学习,使用的书籍为刘金琨的<滑膜变结构控制MATLAB仿真>,今天是按照书上的例程做了一个简单的自适应控制系统. 2.程序解析此程序中,电机控制系统的动态模型为: ,其中,θ为电机的角位置,J为转动惯量,d(t)为干扰且满足,η为干扰上界,为角位置跟踪

这是在fcc上的中级算法中的第一题,拉出来的原因并不是因为有什么好说的,而是我刚看时以为是求两个数字的和, 很显然错了.我感觉自己的文字理解能力被严重鄙视了- -.故拉出来折腾折腾. 要求: 给你一个包含两个数字的数组.返回这两个数字和它们之间所有数字的和. 最小的数字并非总在最前面. 思路:在正确理解要求之后,有三四种方法可以来解决这个问题: 1.就是提前给的提示Math.min()和Math.max(). 感兴趣可以看看. Math.max():https://developer.mozil

最简单的扩展列,扩展行的求"最大,最小,平均"值的例子 设计图 效果图 相关函数 =MAX(B2:E2) =MIN(B2:E2) =AVERAGE(B2:E2) 这个是(满足条件)的固定列,扩展行的求和例子 设计图 效果图 相关函数 =SUM(B2{B2 > 1} + C2{C2 > 1} + D2{D2 > 1} + E2{E2 > 1}) =SUM(B2{B2 < 1} + C2{C2 < 1} + D2{D2 < 1} + E2{E2 &

「注释」作者在本文里没有说明这么一个事实: 目前的版本Lo-Dash v2.4.1并没有引入延迟求值的特性,Lo-Dash 3.0.0-pre中部分方法进行了引入,比如filter(),map(),reverse(). 原文 我时常觉得像Lo-Dash这样优秀的库已经无法再优化了.它整合了各种奇技淫巧已经将JavaScript的性能开发到了极限.它使用了最快速的语句,优化的算法,甚至还会在发版前做性能测试以保证回归没问题. 延迟求值 但似乎我错了-还可以让Lo-Dash有明显的提升.只需将关注点