·摘要： 以电机控制专用芯片TMS320F240DSP为控制核心,空间矢量脉宽调制(SVPWM)技术为理论依据,设计了一款高性价比的全数字小功率变频器;采用现代电力电子变换技术(AC-DC-AC)和高级数字信号处理器等技术,给出了一种小功率通用变频器的设计方案和详细硬件软件设计过程,利用软件实现了七段式SVPWM的生成,通过实验说明,所提出并设计的这种新型变频器结构简单,经济实用,具有良
上传时间： 2013-04-24
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由DSP芯片生成电压空间矢量脉宽调制波。
上传时间： 2013-11-13
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文章提出了一种基于空间矢量的PWM 算法的全数字化变频器,简要介绍了利用tms320lf2407进行空间矢量脉宽调制的理论。
上传时间： 2015-04-06
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TMS320F2812在空间矢量脉宽调制中的应用 基于TMS320F2812的SVPWM的硬件和软件实现 the use of TMS320F2812 in the SVPWM
上传时间： 2013-12-19
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一个好用的电压空间矢量脉宽调制模型文件，已经经过测试
上传时间： 2013-12-28
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空间矢量脉宽调制技术.doc 例1、CLARK变换的DSP实现 例2、PARK变换的DSP实现 例3、空间矢量的算法程序
上传时间： 2014-12-06
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电压空间矢量脉宽调制_SVPWM_算法仿真实现及分析
上传时间： 2014-08-11
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针对空间电压欠量脉宽调制过程中存在的问题，采用理论推演与软件设计方法，在介绍了s V P w M 的基本原理的基础上，利用T I 公司的 D S P电机控制芯片 T M S 3 2 0 L F 2 4 0 7设计了S V P W M的实现方法，并给出 j - 变频调速系统的全数字化实现。 通过对永磁同步电机进行控制仿真实验，得到的结果表明此方法是切实可行V , J ，控制系统具有优良的动静态性能，较高的控制效果，有广泛的应用前景。
上传时间： 2013-04-24
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随着现代化工业生产的不断发展，更高的调速精度、更大的调速范围和更快的响应速度成为永磁同步电机调速系统的迫切要求，数字化控制系统正代表着这一发展方向。高性能数字信号处理器(控制器)的出现、电机控制理论以及电力电子器件的发展都为数字化控制的实现创造了条件。本文采用Microchip公司专用于电机控制的dsPIC30F3011型数字信号控制器(DSC)为核心，开发了用于电梯门机控制的数字化永磁同步电机矢量控制系统，并在硬件实验平台上获得了验证。 本文首先在永磁同步电机数学模型的分析基础上，深入的研究了永磁同步电机的矢量控制的原理和常用控制策略。接着，经过比较各种矢量控制策略的优缺点，确定了i<,d>=0的控制策略和空间矢量脉宽调制(SVPWM)的电压调制方法。文中对空间矢量脉宽调制(SVPWM)的原理及实现方法进行了详细的阐述，并在此基础上提出利用查表实现SVPWM控制的算法。然后，论文详细论述了控制电路各部分及外围辅助电路的设计和调试。软件开发均在Microchip的MPLAB IDE集成开发环境下完成，软件采用C语言编写，实现了带位置传感器的速度闭环和位置闭环矢量控制，并给出了系统主程序及定时中断服务程序的流程图。永磁同步电机矢量控制的主要控制策略如转子初始位置检测、速度采样计算及PI调节、SVPWM查表实现方法等都在定时中断服务程序中完成。最后在硬件平台上，对软件进行系统调试，试验表明本矢量控制系统能够有效满足电梯门机的控制需求，从而证明了系统设计的可行性。 在论文的最后，对全文的工作做了总结，并提出了系统需要进一步完善的地方。
上传时间： 2013-06-26
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本文首先简述了交流调速系统的发展和研究重点，介绍了异步电机调速系统的不同控制策略，详细论述了异步电机矢量控制系统的基本原理：异步电机的数学模型和坐标变换、矢量控制的基本方程式、转子磁链的观测方法、矢量控制的系统结构等，并重点分析了空间矢量脉宽调制(SVPWM)技术的基本原理、控制算法以及在TMS320LF2407中的实现方法。 从工程实际应用出发，本文设计和开发了一套以DSP芯片TMS320LF2407为核心的有速度传感器异步电机矢量控制系统，并给出了硬件和软件的实现方法。该系统的功率电路采用电压型的交-直-交变压变频结构，由整流电路、滤波电路及智能功率模块IPM(PM15RSH120)逆变电路构成；控制电路以DSP芯片TMS320LF2407为核心，加上PWM信号发生电路、定子电流检测电路、直流母线电压检测电路、智能功率模块驱动电路、速度检测电路、系统保护电路等，构成了功能齐全的异步电机全数字化矢量控制系统。 在此基础上，本文对无速度传感器异步电机矢量控制系统进行了有益的探索。提出了改进的电压型转子磁链估算模型，消除了电压型转子磁链估算模型中纯积分环节所固有的漂移问题和积累误差对实际系统性能的影响。在传统型参考自适应系统基础上，将系统中原有的自适应调节机构用一个具有在线学习能力的模糊神经网络取代，提出一种基于模糊神经网络的异步电机转速估计方法，并给出了速度估计器的模糊神经网络结构和学习算法。最后对基于模糊神经网络转速估计的异步电机矢量控制系统进行了仿真，结果表明该系统具有良好的性能。
上传时间： 2013-07-02
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