基于四象限比例积分控制器的直流电机控制系统simulink建模与仿真

简介: 本课题基于四象限比例积分(PI)控制器,对直流电机控制系统进行Simulink建模与仿真。通过MATLAB2022a实现,系统可在四个象限内运行:正转/反转及正向/反向制动。PI控制器确保了速度和位置的精确控制,有效消除稳态误差并快速响应设定点。仿真结果显示了系统的稳定性和控制精度,适用于工业应用。

1.课题概述
基于四象限比例积分控制器的直流电机控制系统simulink建模与仿真。

2.系统仿真结果
1.jpeg
2.jpeg
3.jpeg

3.核心程序与模型
版本:MATLAB2022a

25786bd5f46a0a519947e9efb53a215e_watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=.jpg

4.系统原理简介
直流电机由于其较好的调速性能和较高的控制精度,被广泛应用于各种工业控制场合。为了实现对直流电机转速和位置的精确控制,控制系统通常采用比例积分(PI)控制器。在实际应用中,直流电机需要在四个象限内进行运行,既可以正转、反转,又能够正向、反向制动。因此,四象限PI控制器成为直流电机控制系统中一种重要的控制策略。

   四象限运行是指直流电机能够在四个不同的工作状态下运行:

第一象限:正转正向制动
第二象限:正转反向制动
第三象限:反转反向制动
第四象限:反转正向制动
为了实现这四种工作状态,需要对电机的电压和电流进行精确控制。

   基于比例-积分(PI)控制器在直流电机控制系统中的应用,是一种常见的反馈控制策略,主要用于调节电机速度或位置控制,确保系统能够准确跟踪设定点或响应迅速且无超调。PI控制器结合了比例(P)和积分(I)控制的优点,P部分即时响应误差,I部分消除稳态误差。

ce29f3672bfee6b723a069117c1e627b_watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=.png

相关文章
|
10月前
|
Java 测试技术 Spring
【SpringFramework】Spring整合JUnit
本文简述Spring整合JUnit单元测试组件的通用方法,可以简化Spring框架测试。
245 14
|
10月前
|
消息中间件 网络协议 Java
【Azure Event Hub】Kafka消息发送失败(Timeout Exception)
Azure closes inbound Transmission Control Protocol (TCP) idle > 240,000 ms, which can result in sending on dead connections (shown as expired batches because of send timeout).
249 75
|
10月前
|
Ubuntu NoSQL 关系型数据库
《docker基础篇:6.本地镜像发布到私有库》包括本地镜像发布到私有库流程、docker regisry是什么、将本地镜像推送到私有库
《docker基础篇:6.本地镜像发布到私有库》包括本地镜像发布到私有库流程、docker regisry是什么、将本地镜像推送到私有库
282 29
|
10月前
|
弹性计算 运维 安全
为了提升运维工程师及开发者
为了提升运维工程师及开发者
|
10月前
|
机器学习/深度学习 存储 人工智能
《量子计算硬件:关键指标对人工智能应用性能的影响》
量子计算硬件的关键技术指标对人工智能性能至关重要。量子比特数量决定信息处理规模,更多量子比特可加速机器学习、提升模型精度;相干时间保障量子态稳定,延长其能提高计算可靠性;门保真度确保操作准确,高保真度增强计算精度与容错能力。其他如耦合强度、噪声水平等也协同作用,共同影响性能。优化这些指标将推动AI发展。
324 66
|
10月前
|
人工智能 搜索推荐 网络架构
TryOffAnyone:快速将模特服装图还原为平铺商品图,生成标准化的服装展示效果
TryOffAnyone 是一款基于 AI 技术的工具,能够将模特穿着服装的图像快速还原为平铺商品图,支持智能识别、自动优化等功能,适用于电商平台和虚拟试衣场景。
495 12
TryOffAnyone:快速将模特服装图还原为平铺商品图,生成标准化的服装展示效果
|
10月前
|
存储 机器学习/深度学习 人工智能
Memory Layers:如何在不增加算力成本的情况下扩大模型的参数容量?Meta 开源解决方法
Meta 开源的 Memory Layers 技术,通过键值查找机制扩展大模型参数,显著提升模型性能,尤其适用于事实性任务。
206 10
Memory Layers:如何在不增加算力成本的情况下扩大模型的参数容量?Meta 开源解决方法
|
10月前
|
NoSQL 关系型数据库 MySQL
招行面试:高并发写,为什么不推荐关系数据?
资深架构师尼恩针对高并发场景下为何不推荐使用关系数据库进行数据写入进行了深入剖析。文章详细解释了关系数据库(如MySQL)在高并发写入时的性能瓶颈,包括存储机制和事务特性带来的开销,并对比了NoSQL数据库的优势。通过具体案例和理论分析,尼恩为读者提供了系统化的解答,帮助面试者更好地应对类似问题,提升技术实力。此外,尼恩还分享了多个高并发系统的解决方案及优化技巧,助力开发者在面试中脱颖而出。 文章链接:[原文链接](https://mp.weixin.qq.com/s/PKsa-7eZqXDg3tpgJKCAAw) 更多技术资料和面试宝典可关注【技术自由圈】获取。
|
10月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
AI写作新时代:自然语言生成技术与写作助手的结合
AI写作新时代:自然语言生成技术与写作助手的结合
357 16
|
10月前
|
安全 网络协议 Linux
结合 `nc` 工具利用笑脸漏洞(Smile Bug)攻击 Metasploitable2 Linux
本文介绍如何使用 `nc`(Netcat)工具结合笑脸漏洞(Smiley Bug)攻击 Metasploitable2 Linux 靶机。首先概述了 `nc` 的基本功能和高级用法,包括建立连接、监听端口、文件传输等操作。接着详细描述了笑脸漏洞的原理及其在网络攻防中的应用,展示了通过 `nc` 发送恶意输入检测漏洞的方法。最后结合 Python 脚本实现更复杂的攻击场景,并强调了合法性和环境隔离的重要性。
324 13