介绍了由两个DC/DC开关电源模块并联构成的供电系统电路结构和工作原理。该系统采用ARM芯片STM32为主控芯片产生驱动功率开关器件MOSFET的PWM脉冲[1],对供电系统的输出电压和各个模块的输出电流均实现了全数字闭环PI控制。系统输出电压稳定,能实现两个模块电流的比例分配,同时具有输出负载短路及延时恢复功能。仿真和实验结果验证了控制技术的正确性和可行性。
上传时间: 2013-11-20
上传用户:小码农lz
对三相双降压式并网逆变器这一新型拓扑的滑模控制进行了研究,使系统获得良好的鲁棒性。首先,对三相双降压式并网逆变器进行了等效分析。然后,根据等效分析电路重点对其滑模控制进行了设计,并在控制律中采用了平滑函数来取代符号函数以削弱抖振。仿真结果表明,采用滑模控制后的三相双降压式并网逆变器具有很好的动态和稳态性能,且输出的并网电流谐波含量低,波形质量好。
上传时间: 2013-10-13
上传用户:zycidjl
为了实现对Buck变换器直流输出电压的精确控制,优化变换器的性能,提出了一种基于双滑模面控制的控制策略,建立了数学模型,并推导了变换器滑模面的存在条件。通过仿真实验表明,采用双滑模面控制滑模变结构控制的Buck变换器具有滑模控制快速响应、鲁棒性强等特点。
上传时间: 2013-11-20
上传用户:回电话#
为了有效地利用太阳能,有必要对光伏发电系统进行最大功率点跟踪(MPPT)控制研究。文中以两级式光伏并网发电系统为研究对象,建立了任意外界环境下的光伏阵列数学模型。由于光伏阵列的非线性输出特性,将模糊控制思想引入最大功率点跟踪,提出占空比模糊控制的扰动观察法的MPPT控制策略,并通过计算机进行仿真验证。与传统的占空比扰动观察法相比较,该方法能够更加快速、准确地跟踪上太阳能电池的最大功率点。
上传时间: 2014-01-07
上传用户:ls530720646
文中对BUCK型DC_DC变换器进行了系统建模。为了得到包含平均电流调节开关控制方式的双环控制系统的简化模型,提出了一种电流环闭环传递函数的近似函数,并分别对电流控制器,电流补偿网络和功率级进行了建模,采用Mathcad进行仿真,得到系统相位裕度达到54°的结果。
上传时间: 2014-12-24
上传用户:lunshaomo
光伏发电阵列是一种随机的非线性、多变量对象,平稳且高效地进行最优光能捕获(MPPT)是光伏并网前级控制系统的关键。文中以光伏阵列仿真模型为基础,以模型输出的PV曲线作为调节光伏阵列工作电压的依据,提出了最大功率点曲线拟合+PID的控制模型。仿真实验表明,该控制模型能够有效提高光伏阵列的效率,较好的解决了传统恒压法效率低、扰动法稳定性不足等问题。
上传时间: 2013-11-02
上传用户:tianyi996
为了提高电压表的测量精度和性价比,提出了一种以AT89C51单片机为控制核心的,基于Proteus仿真技术的数字电压表设计方案。详细介绍了数字电压表的硬件电路设计和软件编程方法,并利用Proteus 软件进行了仿真调试。结果表明,所设计的数字电压表结构简单,性价比高,并具有较高的测量精度;同时,也证明了Proteus仿真软件的运用,可以有效地缩短单片机系统的开发周期,降低开发成本。
上传时间: 2013-11-10
上传用户:xianglee
LED照明具有节能、安全、环保的特性,作为一个新兴的技术领域,在最近几年得到很大发展。LED是典型的电流驱动器件,精确控制驱动电流,可决定光效、电源效率、散热等许多参数。为了降低电流纹波系数,在高频反激式开关电源中,采用梯形积分PI控制方法。通过搭建基于MATLAB/Simulink 的反激式开关电源模型,对梯形积分PI控制方法进行了仿真。仿真结果表明, 梯形积分PI控制方法能有效的减小电源的纹波电流,电流纹波系数降低到1.5%,达到了控制目的。
上传时间: 2013-10-20
上传用户:liujinzhao
根据太阳能光伏电池的等效电路特点,建立了相应的光伏电池组件的仿真模型。该模型可以实现在不同光照强度和温度下光伏组件的输出特性,在此模型基础上研究了光伏组件最大功率追踪方法(MPPT)。在众多最大功率追踪方法中,扰动法有着比较优秀的控制效果。针对最常用的最大功率点跟踪方法-扰动观察法,提出一种改进型的扰动法算法,通过仿真结果和实验证明该方法在一定程度上可解决光伏电池输出非线性的问题,有效避免跟踪偏差,提高光伏电池的输出效率,且动态响应速度快,使光伏系统具有良好的动态和稳态性能。
上传时间: 2013-10-31
上传用户:liaocs77
此提出了一种基于Matlab/Simulink及实时代码生成工具R哪(Real.Time Workshop)的电力电子与电力传动控制系统软件的设计方法。首先在Simulink下搭建控制系统模型,进行相应仿真完善,验证控制算法,根据目标DSP型号添加相应DSP内核、外设并设置控制参数,然后直接将模型转化为相应DSP的C源代码.在相应的硬件平台支持下即可完成相关实验。
上传时间: 2013-11-04
上传用户:wincoder