当前位置: 首页 > news >正文

开关磁阻电机(SRM)系统的matlab性能仿真与分析

目录

1.课题概述

2.系统仿真结果

3.核心程序与模型

4.系统原理简介

4.1 SRM的基本结构

4.2 SRM的电磁关系

4.3 SRM的输出力矩

5.完整工程文件


1.课题概述

      开关磁阻电机(SRM)系统的matlab性能仿真与分析,对比平均转矩vs相电流,转矩脉动vs相电流,自感和互感vs转子角度,平均转矩vs转子角度,功率和转矩vs机械转速,效率vs机械转速,相电流vs时间。

2.系统仿真结果

(完整程序运行后无水印)

3.核心程序与模型

版本:MATLAB2022a

...................................................
ind = 0;for i = 2:2:40iind = ind + 1;I = i;sim('models2s120.slx');load T1.matT = ans.Data(:,1);%平均转矩T1(ind) = mean(T);sim('models2s180.slx');load T2.matT = ans.Data(:,1);%平均转矩T2(ind) = mean(T);sim('models2s240.slx');load T3.matT = ans.Data(:,1);%平均转矩T3(ind) = mean(T);end
mean(T)
figure;
plot([0:2:40],[0,T1],'b-o','linewidth',2);
hold on
plot([0:2:40],[0,T2],'r-o','linewidth',2);
hold on
plot([0:2:40],[0,T3],'k-o','linewidth',2);
hold onlegend('Unipolor 120','Unipolor 180','Unipolor 240');
xlabel('Current(A)');
ylabel('Average Torque(Nm)');
grid on
axis([0,40,0,20]);
22_006m

4.系统原理简介

       开关磁阻电机(Switched Reluctance Motor, SRM)是一种无刷、无永磁体的同步电机,具有结构简单、可靠性高、成本低等优点。SRM通过控制定子绕组的电流来改变转子位置,从而实现电机的转动。

4.1 SRM的基本结构

  • 定子:由多个凸极组成,每个凸极上绕有线圈。
  • 转子:由多个凸极组成,没有绕组。
  • 气隙:定子和转子之间的间隙。

       SRM的工作原理基于磁阻最小原理。当定子绕组通电时,会产生磁场,使转子旋转到磁阻最小的位置。通过依次给不同的定子绕组通电,可以实现连续的旋转运动。

4.2 SRM的电磁关系

4.3 SRM的输出力矩

SRM的机械运动可以用以下方程描述:

      开关磁阻电机(SRM)是一种结构简单、可靠性高的电机,适用于多种应用场合。通过建立详细的数学模型和采用适当的控制策略,可以实现对SRM的有效控制。

5.完整工程文件

v

v

相关文章:

开关磁阻电机(SRM)系统的matlab性能仿真与分析

目录 1.课题概述 2.系统仿真结果 3.核心程序与模型 4.系统原理简介 4.1 SRM的基本结构 4.2 SRM的电磁关系 4.3 SRM的输出力矩 5.完整工程文件 1.课题概述 开关磁阻电机(SRM)系统的matlab性能仿真与分析,对比平均转矩vs相电流,转矩脉动vs相电流&a…...

最新动态一致的文生视频大模型FancyVideo部署

FancyVideo是一个由360AI团队和中山大学联合开发并开源的视频生成模型。 FancyVideo的创新之处在于它能够实现帧特定的文本指导,使得生成的视频既动态又具有一致性。 FancyVideo模型通过精心设计的跨帧文本引导模块(Cross-frame Textual Guidance Modu…...

茴香豆:企业级知识问答工具实践闯关任务

基础任务 在 InternStudio 中利用 Internlm2-7b 搭建标准版茴香豆知识助手,并使用 Gradio 界面完成 2 轮问答(问题不可与教程重复,作业截图需包括 gradio 界面问题和茴香豆回答)。知识库可根据根据自己工作、学习或感兴趣的内容调…...

英飞凌 PSoC6 RT-Thread 评估板简介

概述 2023年,英飞凌(Infineon)联合 RT-Thread 发布了一款 PSoC™ 62 with CAPSENSE™ evaluation kit 开发板 (以下简称 PSoC 6 RTT 开发板),该开发套件默认内置 RT-Thread 物联网操作系统。PSoC 6 RTT 开…...

深度学习笔记(8)预训练模型

深度学习笔记(8)预训练模型 文章目录 深度学习笔记(8)预训练模型一、预训练模型构建一、微调模型,训练自己的数据1.导入数据集2.数据集处理方法3.完形填空训练 使用分词器将文本转换为模型的输入格式参数 return_tenso…...

C#事件的用法

前言 在C#中,事件(Event)可以实现当类内部发生某些特定的事情时,它可以通知其他类或对象。事件是基于委托(Delegate)的,委托是一种类型安全的函数指针,它定义了方法的类型&#xff…...

金砖软件测试赛项之Jmeter如何录制脚本!

一、简介 Apache JMeter 是一款开源的性能测试工具,用于测试各种服务的负载能力,包括Web应用、数据库、FTP服务器等。它可以模拟多种用户行为,生成负载以评估系统的性能和稳定性。 JMeter 的主要特点: 图形用户界面:…...

docker-squash镜像压缩

docker-squash 和 docker export docker load 的原理和效果有一些相似之处,但它们的工作方式和适用场景有所不同。 docker-squash docker-squash 是一个工具,它通过分析 Docker 镜像的层(layers)并将其压缩成更少的层来减小镜像…...

Vue3快速入门+axios的异步请求(基础使用)

学习Vue之前先要学习htmlcssjs的基础使用 Vue其实是js的框架 常用到的Vue指令包括vue-on,vue-for,vue-blind,vue-if&vue-show,v-modul vue的基础模板&#xff1a; <!DOCTYPE html> <html lang"zh-CN"> <head><meta charset"UTF-8&…...

VM16安装macOS11

注意&#xff1a; 本文内容于 2024-09-17 12:08:24 创建&#xff0c;可能不会在此平台上进行更新。如果您希望查看最新版本或更多相关内容&#xff0c;请访问原文地址&#xff1a;VM16安装macOS11。感谢您的关注与支持&#xff01; 使用 Vmware Workstation Pro 16 安装 macOS…...

自定义复杂AntV/G6案例

一、效果图 二、源码 /** * * Author: me * CreatDate: 2024-08-22 * * Description: 复杂G6案例 * */ <template><div class"moreG6-wapper"><div id"graphContainer" ref"graphRef" class"graph-content"></d…...

Golang | Leetcode Golang题解之第419题棋盘上的战舰

题目&#xff1a; 题解&#xff1a; func countBattleships(board [][]byte) (ans int) {for i, row : range board {for j, ch : range row {if ch X && !(i > 0 && board[i-1][j] X || j > 0 && board[i][j-1] X) {ans}}}return }...

CCF刷题计划——LDAP(交集、并集 how to go)

LDAP 计算机软件能力认证考试系统 不知道为什么&#xff0c;直接给我报一个运行错误&#xff0c;得了0分。但是我在Dev里&#xff0c;VS里面都跑的好好的&#xff0c;奇奇怪怪。如果有大佬路过&#xff0c;请帮小弟看看QWQ。本题学到的&#xff1a;交集set_intersection、并集…...

谷歌论文提前揭示o1模型原理:AI大模型竞争或转向硬件

Open AI最强模型o1的护城河已经没有了&#xff1f;仅在OpenAI发布最新推理模型o1几日之后&#xff0c;海外社交平台 Reddit 上有网友发帖称谷歌Deepmind在 8 月发表的一篇论文内容与o1模型原理几乎一致&#xff0c;OpenAI的护城河不复存在。 谷歌DeepMind团队于今年8月6日发布…...

【ShuQiHere】 探索数据挖掘的世界:从概念到应用

&#x1f310; 【ShuQiHere】 数据挖掘&#xff08;Data Mining, DM&#xff09; 是一种从大型数据集中提取有用信息的技术&#xff0c;无论是在商业分析、金融预测&#xff0c;还是医学研究中&#xff0c;数据挖掘都扮演着至关重要的角色。本文将带您深入了解数据挖掘的核心概…...

LabVIEW提高开发效率技巧----使用事件结构优化用户界面响应

事件结构&#xff08;Event Structure&#xff09; 是 LabVIEW 中用于处理用户界面事件的强大工具。通过事件驱动的编程方式&#xff0c;程序可以在用户操作时动态执行特定代码&#xff0c;而不是通过轮询&#xff08;Polling&#xff09;的方式不断检查界面控件状态。这种方式…...

【前端】ES6:Set与Map

文章目录 1 Set结构1.1 初识Set1.2 实例的属性和方法1.3 遍历1.4 复杂数据结构去重 2 Map结构2.1 初识Map2.2 实例的属性和方法2.3 遍历 1 Set结构 它类似于数组&#xff0c;但成员的值都是唯一的&#xff0c;没有重复的值。 1.1 初识Set let s1 new Set([1, 2, 3, 2, 3]) …...

Java 之网络编程小案例

1. 多发多收 描述&#xff1a; 编写一个简单的聊天程序&#xff0c;客户端可以向服务器发送多条消息&#xff0c;服务器可以接收所有消息并回复。 代码示例&#xff1a; 服务器端 (Server.java): import java.io.*; import java.net.*; import java.util.concurrent.Execut…...

Spring Boot:现代化Java应用开发的艺术

目录 什么是Spring Boot&#xff1f; 为什么选择Spring Boot&#xff1f; Spring Boot的核心概念 详细步骤&#xff1a;创建一个Spring Boot应用 步骤1&#xff1a;使用Spring Initializr创建项目 步骤2&#xff1a;解压并导入项目 步骤3&#xff1a;构建和配置项目 po…...

Redis五种基本数据结构的使用

Redis具有五种基本数据类型&#xff1a;String(字符串)、Hash(哈希)、List(列表)、Set(集合)、SortedSet(有序集合)&#xff0c;下面示意它们的使用。 String类数据类型的使用 增&#xff1a;添加数据(set)、添加多个数据(mset)、添加数据时指定过期时间(setex) ​ 删&#xf…...

基于距离变化能量开销动态调整的WSN低功耗拓扑控制开销算法matlab仿真

目录 1.程序功能描述 2.测试软件版本以及运行结果展示 3.核心程序 4.算法仿真参数 5.算法理论概述 6.参考文献 7.完整程序 1.程序功能描述 通过动态调整节点通信的能量开销&#xff0c;平衡网络负载&#xff0c;延长WSN生命周期。具体通过建立基于距离的能量消耗模型&am…...

QMC5883L的驱动

简介 本篇文章的代码已经上传到了github上面&#xff0c;开源代码 作为一个电子罗盘模块&#xff0c;我们可以通过I2C从中获取偏航角yaw&#xff0c;相对于六轴陀螺仪的yaw&#xff0c;qmc5883l几乎不会零飘并且成本较低。 参考资料 QMC5883L磁场传感器驱动 QMC5883L磁力计…...

OkHttp 中实现断点续传 demo

在 OkHttp 中实现断点续传主要通过以下步骤完成&#xff0c;核心是利用 HTTP 协议的 Range 请求头指定下载范围&#xff1a; 实现原理 Range 请求头&#xff1a;向服务器请求文件的特定字节范围&#xff08;如 Range: bytes1024-&#xff09; 本地文件记录&#xff1a;保存已…...

Linux --进程控制

本文从以下五个方面来初步认识进程控制&#xff1a; 目录 进程创建 进程终止 进程等待 进程替换 模拟实现一个微型shell 进程创建 在Linux系统中我们可以在一个进程使用系统调用fork()来创建子进程&#xff0c;创建出来的进程就是子进程&#xff0c;原来的进程为父进程。…...

深度学习习题2

1.如果增加神经网络的宽度&#xff0c;精确度会增加到一个特定阈值后&#xff0c;便开始降低。造成这一现象的可能原因是什么&#xff1f; A、即使增加卷积核的数量&#xff0c;只有少部分的核会被用作预测 B、当卷积核数量增加时&#xff0c;神经网络的预测能力会降低 C、当卷…...

抽象类和接口(全)

一、抽象类 1.概念&#xff1a;如果⼀个类中没有包含⾜够的信息来描绘⼀个具体的对象&#xff0c;这样的类就是抽象类。 像是没有实际⼯作的⽅法,我们可以把它设计成⼀个抽象⽅法&#xff0c;包含抽象⽅法的类我们称为抽象类。 2.语法 在Java中&#xff0c;⼀个类如果被 abs…...

[论文阅读]TrustRAG: Enhancing Robustness and Trustworthiness in RAG

TrustRAG: Enhancing Robustness and Trustworthiness in RAG [2501.00879] TrustRAG: Enhancing Robustness and Trustworthiness in Retrieval-Augmented Generation 代码&#xff1a;HuichiZhou/TrustRAG: Code for "TrustRAG: Enhancing Robustness and Trustworthin…...

从物理机到云原生:全面解析计算虚拟化技术的演进与应用

前言&#xff1a;我的虚拟化技术探索之旅 我最早接触"虚拟机"的概念是从Java开始的——JVM&#xff08;Java Virtual Machine&#xff09;让"一次编写&#xff0c;到处运行"成为可能。这个软件层面的虚拟化让我着迷&#xff0c;但直到后来接触VMware和Doc…...

面试高频问题

文章目录 &#x1f680; 消息队列核心技术揭秘&#xff1a;从入门到秒杀面试官1️⃣ Kafka为何能"吞云吐雾"&#xff1f;性能背后的秘密1.1 顺序写入与零拷贝&#xff1a;性能的双引擎1.2 分区并行&#xff1a;数据的"八车道高速公路"1.3 页缓存与批量处理…...

人工智能 - 在Dify、Coze、n8n、FastGPT和RAGFlow之间做出技术选型

在Dify、Coze、n8n、FastGPT和RAGFlow之间做出技术选型。这些平台各有侧重&#xff0c;适用场景差异显著。下面我将从核心功能定位、典型应用场景、真实体验痛点、选型决策关键点进行拆解&#xff0c;并提供具体场景下的推荐方案。 一、核心功能定位速览 平台核心定位技术栈亮…...