本試驗旨在驗證我改進了空間向量演算法以後,對程式執行的效果進行驗證。
見我的對空間向量演算法總結:
為了使演算法對各種電壓等級適應,採用標么值進行程式演算法處理:
程式中的給定和反饋都除以了1200 。在此我認為直流母線是定值。
根據大三學習的自動控制理論 在給定和反饋上除以係數,相當於在前向通路上除以係數
看上圖就明白了把空間向量演算法的
分別提出去給了給定和反饋。
試驗:在母線電壓是400v 轉速為400r/min 給定轉矩為200nm 波形0036
母線電壓400v 轉速 400r/min 轉矩400nm 波形0037
母線電壓400v 轉速400r/min 轉矩 850nm 波形0039
母線電壓400v 轉速 1600r/min 給定轉矩 100nm 波形0033 波形0034
母線電壓400v 轉速 1600r/min 給定轉矩 300nm 波形035
母線電壓400v 轉速 1600r/min 給定轉矩 500nm 波形028
母線電壓 400v 轉速2800r/min 給定轉矩100nm 波形0029
母線電壓 400v 2800r/min 給定轉矩200nm
母線電壓 400v 給定轉矩300nm 波形0031 波形0032
母線電壓 518v 轉速400r/min 給定轉矩50nm 波形45 波形46
波形45
波形46
直流母線518v 轉矩200nm 轉速400r/min 波形39 40 41
直流母線518v 轉矩400nm 轉速400r/min 波形42 43 44
直流母線518 v 給定轉矩 600nm 給定轉速400r/min 波形0047
直流母線518 v 給定轉矩850nm 給定轉速400r/min 波形0048
三相電流255a 255a 252 a
直流母線518 v 給定轉矩100nm 給定轉速1600r/min 波形0049
電流畸變
直流母線518 v 給定轉矩500nm 給定轉速1600r/min (三相電流約為150a) 波形050 波形51
跟直流母線400v 給定轉矩500nm 給定轉速1600r/min (三相電流約為190a)
的波形對比 電流減小,
母線電壓518v 轉速2800r/min 轉矩為100nm (三相電流為150a)
與母線電壓400v 轉速為2800r/min 轉矩為100nm 對比 (三相電流為101a )
母線電壓為518v 轉速為2800r/min 給定轉矩200nm 波形0053 054
向量組與向量空間
1 n個有次序的數,組成的陣列稱為n維向量,這n個數稱作分量,第i個數稱作第i個分量。由若干個同維向量可組成向量組 2 向量組a與係數k的線性組合表示為 如果 則稱向量b可以有向量組x線性表示 3 向量組b可以由向量組a線性表示的充要條件是r a r a,b 而兩個向量組等價的條件是r a r b ...
向量空間模型
向量空間模型 vsm vector space model 是最常用的相似度計算模型,在自然語言處理中有著廣泛的應用,這裡簡單介紹一下其在進行文件間相似度計算時的原理。假設共有十個詞 w1,w2,w10,而共有三篇文章,d1,d2和d3。統計所得的詞頻表 杜撰的,為了便於演示用法 如下 w1 w2 ...
向量空間模型
tft d,意為詞項t在文件d中出現的次數。這種忽略詞項在文件中的次序關係,將文件看作詞項的集合的模型,稱為詞袋模型 bag of words model 使用詞項頻率作為權重有乙個嚴重缺陷,它無區別地對每乙個詞項計算權重,而事實上,文件中兩個詞頻相同的詞極有可能具有不一樣的重要性 亦即權重 例如,...