matlab电机学重难点仿真
一种基于Matlab的无刷直流电机控制系统建模仿真方法
一种基于Matlab的无刷直流电机控制系统建模仿真方法一、本文概述无刷直流电机（Brushless DC Motor, BLDC）以其高效率、低噪音、长寿命等优点，在航空航天、电动汽车、家用电器等领域得到广泛应用。
为了对无刷直流电机控制系统进行性能分析和优化，需要建立精确的数学模型并进行仿真研究。
Matlab作为一种强大的数学计算和仿真软件，为无刷直流电机控制系统的建模仿真提供了有力支持。
二、无刷直流电机控制系统原理1、无刷直流电机基本结构和工作原理无刷直流电机（Brushless Direct Current Motor，简称BLDCM）是一种基于电子换向技术的直流电机，其特点在于去除了传统直流电机中的机械换向器和电刷，从而提高了电机的运行效率和可靠性。
无刷直流电机主要由电机本体、电子换向器和功率驱动器三部分组成。
电机本体通常采用三相星形或三角形接法，其定子上分布有多个电磁铁（也称为线圈），而转子上则安装有永磁体。
当电机通电时，定子上的电磁铁会产生磁场，与转子上的永磁体产生相互作用力，从而驱动转子旋转。
电子换向器是无刷直流电机的核心部分，通常由霍尔传感器和控制器组成。
霍尔传感器安装在电机本体的定子附近，用于检测转子位置，并将位置信息传递给控制器。
控制器则根据霍尔传感器提供的位置信息，控制功率驱动器对定子上的电磁铁进行通电，从而实现电机的电子换向。
功率驱动器负责将控制器的控制信号转换为实际的电流，驱动定子上的电磁铁工作。
功率驱动器通常采用三相全桥驱动电路，具有输出电流大、驱动能力强等特点。
无刷直流电机的工作原理可以简单概括为：控制器根据霍尔传感器检测到的转子位置信息，控制功率驱动器对定子上的电磁铁进行通电，产生磁场并驱动转子旋转；随着转子的旋转，霍尔传感器不断检测新的转子位置信息，控制器根据这些信息实时调整电磁铁的通电状态，从而保持电机的连续稳定运行。
由于无刷直流电机采用电子换向技术，避免了传统直流电机中机械换向器和电刷的磨损和故障，因此具有更高的运行效率和更长的使用寿命。
MATLABSIMULINK永磁同步电机矢量控制系统仿真
MATLABSIMULINK永磁同步电机矢量控制系统仿真一、本文概述随着电机控制技术的快速发展，永磁同步电机（Permanent Magnet Synchronous Motor, PMSM）在工业、交通和能源等领域的应用越来越广泛。
矢量控制作为PMSM的一种高效控制策略，能够实现对电机转矩和磁链的精确控制，从而提高电机的动态性能和稳态性能。
然而，在实际应用中，矢量控制系统的设计和调试过程往往复杂且耗时。
因此，利用MATLAB/Simulink进行永磁同步电机矢量控制系统的仿真研究，对于深入理解矢量控制原理、优化控制策略以及提高系统性能具有重要意义。
本文旨在通过MATLAB/Simulink平台，建立永磁同步电机矢量控制系统的仿真模型，并对其进行仿真分析。
本文将对永磁同步电机的基本结构和数学模型进行介绍，为后续仿真模型的建立提供理论基础。
本文将详细阐述矢量控制策略的基本原理和实现方法，包括坐标变换、空间矢量脉宽调制（SVPWM）等关键技术。
在此基础上，本文将利用MATLAB/Simulink中的电机控制库和自定义模块，搭建永磁同步电机矢量控制系统的仿真模型，并对其进行仿真实验。
本文将根据仿真结果，对矢量控制系统的性能进行分析和评价，并提出优化建议。
通过本文的研究，读者可以全面了解永磁同步电机矢量控制系统的基本原理和仿真实现方法，为后续的实际应用提供有益的参考和指导。
本文的研究结果也为永磁同步电机控制技术的发展和应用提供了有益的探索和启示。
二、永磁同步电机数学模型永磁同步电机（Permanent Magnet Synchronous Motor, PMSM）是一种高性能的电机，广泛应用于各种工业领域。
为了有效地对其进行控制，我们需要建立其精确的数学模型。
PMSM的数学模型主要包括电气方程、机械方程和磁链方程。
PMSM的电气方程描述了电机的电压、电流和磁链之间的关系。
在dq旋转坐标系下，电气方程可以表示为：V_d &= R_i I_d + \frac{d\Phi_d}{dt} - \omega_e \Phi_q \ V_q &= R_i I_q + \frac{d\Phi_q}{dt} + \omega_e \Phi_d其中，(V_d) 和 (V_q) 分别是d轴和q轴的电压；(I_d) 和 (I_q) 分别是d轴和q轴的电流；(\Phi_d) 和 (\Phi_q) 分别是d轴和q轴的磁链；(R_i) 是定子电阻；(\omega_e) 是电角速度。
matlab2010b电机仿真
matlab2010b电机仿真在MATLAB 2010b中进行电机仿真可以使用Simulink和Simscape Power Systems工具箱。
下面是一个简单的示例，演示了如何使用Simulink建立并运行一个电机仿真模型。
1. 打开MATLAB 2010b软件。
2. 在Simulink库浏览器中找到电机建模组件。
可以在“Simulink”标签下的“Electrical”部分找到一些相关组件，如“Induction Motor”和“DC Motor”等。
3. 双击相应的组件，将其拖动到模型编辑器中。
可以使用这些组件来构建一个电机模型。
4. 连接电机建模组件的输入和输出端口。
例如，可以将一个输入信号传递到电机的控制端口，将输出信号连接到电机的运动端口。
5. 配置电机的参数。
双击电机组件，可以打开参数对话框，并设置电机的参数，如转矩、速度、电压等。
6. 添加其他必要的组件和连接，以完成电机模型的搭建。
7. 单击模型编辑器中的“运行”按钮，开始仿真电机模型。
可以通过观察仿真结果和信号波形来分析电机的行为和性能。
注意：MATLAB 2010b版本可能需要安装额外的工具箱才能进行电机仿真。
可以在软件安装目录下的“toolbox”文件夹中查找相关的工具箱，并确保其已经安装和激活。
此外，Simscape Power Systems工具箱也提供了一系列电机模型和仿真组件，可以用于建立更精细和复杂的电机系统模型。
可以按照类似的步骤，使用Simscape Power Systems工具箱中的电机组件进行仿真。
希望以上信息对您有帮助！。
基于MATLAB的电机仿真分析
基于MATLAB的电机仿真分析一、电机仿真基础在进行电机仿真分析之前，我们首先需要了解电机的工作原理和基本参数。
电机是一种将电能转换为机械能的设备，根据其工作原理的不同，可以分为直流电机和交流电机。
在进行仿真分析时，需要考虑到电机的电气和机械特性，例如电压、电流、转速、转矩等参数。
电机仿真分析的基础是建立电机的数学模型，通常采用的是电路模型或者有限元模型。
电路模型适用于小功率电机，其基本原理是根据电机的电气特性建立等效电路，并通过电路方程进行仿真分析。
有限元模型适用于大功率电机，其基本原理是根据电机的物理结构建立有限元模型，并通过有限元分析进行仿真分析。
在MATLAB中，可以利用Simulink或者PDE Toolbox等工具进行电路模型和有限元模型的建模和仿真。
三、基于MATLAB的电机仿真应用1. 电机性能分析基于MATLAB的电机仿真分析可以帮助工程师了解电机的性能和特点，例如电流波形、转速响应、转矩曲线等参数。
通过仿真分析，可以优化电机设计和控制系统，提高电机的效率和可靠性。
2. 电机故障诊断基于MATLAB的电机仿真分析还可以用于电机的故障诊断，例如定子短路、转子断路、轴承故障等。
通过对电机的电气特性和机械特性进行仿真分析，可以检测和诊断电机的故障类型和位置，从而及时进行维修和保养。
3. 电机控制系统设计基于MATLAB的电机仿真分析还可以用于电机控制系统的设计和优化。
通过搭建电机模型和控制系统模型，进行仿真分析和参数调节，可以得到最优的控制系统参数，提高电机的动态性能和稳定性。
四、结论基于MATLAB的电机仿真分析是一种有效的工具，可以帮助工程师更好地了解电机的性能和特点，优化电机设计和控制系统。
在实际工程中，可以根据电机的具体要求和情况选择合适的仿真方法和工具，进行仿真分析和应用研究。
随着MATLAB工具的不断更新和完善，电机仿真分析将得到更广泛的应用和发展。
matlab中关于永磁同步电机的仿真例子
matlab中关于永磁同步电机的仿真例子摘要：一、Matlab中永磁同步电机仿真概述二、永磁同步电机仿真模型建立1.参数设置2.控制器设计3.仿真结果分析三、SVPWM算法在永磁同步电机仿真中的应用四、案例演示：基于DSP28035的永磁同步电机伺服系统MATLAB仿真五、总结与展望正文：一、Matlab中永磁同步电机仿真概述Matlab是一款强大的数学软件，其在电机领域仿真中的应用广泛。
永磁同步电机（PMSM）作为一种高效、高性能的电机，其控制策略和性能分析在Matlab中得到了充分的体现。
利用Matlab进行永磁同步电机仿真，可以有效验证控制策略的正确性，优化电机参数，提高系统性能。
二、永磁同步电机仿真模型建立1.参数设置：在建立永磁同步电机仿真模型时，首先需要设定电机的各项参数，如电阻、电感、永磁体磁链等。
这些参数可以根据实际电机的设计值进行设置，以保证模型与实际电机的特性一致。
2.控制器设计：控制器的设计是电机仿真模型的核心部分。
常见的控制器设计包括矢量控制（也称为场导向控制，Field-Oriented Control, FOC）、直接转矩控制（Direct Torque Control, DTC）等。
在Matlab中，可以利用现有的工具箱（如PMSM T oolbox）方便地进行控制器的设计和仿真。
3.仿真结果分析：在完成控制器设计后，进行仿真实验。
通过观察电机的转速、电流、转矩等参数的变化，可以评估控制器的性能。
同时，可以利用Matlab的图像绘制功能，将仿真结果以图表的形式展示，便于进一步分析。
三、SVPWM算法在永磁同步电机仿真中的应用SVPWM（Space Vector Pulse Width Modulation）是一种用于控制永磁同步电机的有效方法。
通过在Matlab中实现SVPWM算法，可以方便地对比不同控制策略的性能。
在仿真过程中，可以观察到SVPWM算法能够有效提高电机的转矩波动抑制能力，减小电流谐波含量，从而提高电机的运行效率。
基于MATLAB的异步电机变频调速系统的仿真与分析
基于MATLAB的异步电机变频调速系统的仿真与分析1.引言随着工业自动化水平的不断提高，对电机变频调速系统的要求也越来越高。
异步电机是目前工业中最为常见的一种电机类型，其变频调速系统在工业生产中发挥着至关重要的作用。
通过变频调速系统，可以实现电机的精确控制和能耗优化，提高生产效率和降低运行成本。
对异步电机变频调速系统进行仿真与分析，对于工业生产具有重要意义。
MATLAB是一款功能强大的技术计算软件，具有丰富的工具箱和仿真功能，可以方便地进行电机系统的建模和仿真分析。
本文将基于MATLAB对异步电机变频调速系统进行仿真与分析，探讨其性能特点和优化方法。
2.异步电机变频调速系统的基本原理异步电机的变频调速系统是通过改变电机的输入频率和电压，从而控制电机的转速和转矩。
基本原理是利用变频器对电源进行调节，改变电机的供电频率和电压，以实现对电机转速的精确控制。
在变频调速系统中，一般采用闭环控制结构，通过反馈电机转速信息，控制变频器的输出频率和电压，从而实现对电机的精确控制。
还需要考虑电机的负载特性和动态响应特性，以保证系统稳定性和性能优化。
在MATLAB中，可以利用Simulink工具箱进行异步电机变频调速系统的建模。
首先需要建立电机的数学模型，包括电机的电气特性、机械特性和传感器特性等。
然后，在Simulink中建立闭环控制系统模型，包括电机模型、变频器模型和控制器模型等。
通过建立完整的系统模型，可以对异步电机变频调速系统进行仿真分析。
可以通过改变输入信号和参数，观察系统的动态响应和稳定性能，进而优化系统的控制策略和调速性能。
4.仿真与分析通过MATLAB对异步电机变频调速系统进行仿真与分析，可以得到系统的各项性能指标和特性曲线。
其中包括电机的转速-转矩特性曲线、电机的效率曲线、系统的响应时间和稳定性能等。
在仿真过程中还可以考虑不同的工况和负载情况，对系统进行多种工况的分析和评估。
通过对系统性能的综合分析，可以得到系统的优化方案和改进措施，提高系统的控制精度和能效性能。
永磁同步电机矢量控制matlab仿真
永磁同步电机矢量控制matlab仿真永磁同步电机（Permanent Magnet Synchronous Motor, PMSM）的矢量控制（也称为场向量控制或FOC）是一种先进的控制策略，用于优化电机的性能。
这种控制方法通过独立控制电机的磁通和转矩分量，实现了对电机的高性能控制。
在MATLAB中，你可以使用Simulink和SimPowerSystems库来模拟永磁同步电机的矢量控制。
以下是一个基本的步骤指南：1.建立电机模型：使用SimPowerSystems库中的Permanent Magnet SynchronousMachine模型。
你需要为电机提供适当的参数，如额定功率、额定电压、额定电流、极对数、转子惯量等。
2.建立控制器模型：矢量控制的核心是Park变换和反Park变换，用于将电机的定子电流从abc坐标系变换到dq旋转坐标系，以及从dq坐标系变换回abc坐标系。
你需要建立这些变换的模型，并设计一个适当的控制器（如PI控制器）来控制dq轴电流。
3.建立逆变器模型：使用SimPowerSystems库中的PWM Inverter模型。
这个模型将控制器的输出（dq轴电压参考值）转换为逆变器的开关信号。
4.连接模型：将电机、控制器和逆变器连接起来，形成一个闭环控制系统。
你还需要添加一个适当的负载模型来模拟电机的实际工作环境。
5.设置仿真参数并运行仿真：在Simulink的仿真设置中，你需要设置仿真时间、步长等参数。
然后，你可以运行仿真并观察结果。
6.分析结果：你可以使用Scope或其他分析工具来查看电机的转速、定子电流、电磁转矩等性能指标。
这些指标可以帮助你评估控制算法的有效性。
请注意，这只是一个基本的指南，具体的实现细节可能会因你的应用需求和电机参数而有所不同。
在进行仿真之前，建议你仔细阅读相关的文献和教程，以便更好地理解永磁同步电机的矢量控制原理。
哈工大 电机学 MATLAB 仿真 实验报告
基于MATLAB的电机学计算机辅助分析与仿真实验报告班级：学号：姓名：完成时间：一、实验内容1.1单相变压器不同负载性质的相量图通过MATLAB 画出单相变压器带感性，阻性，容性三种不同性质负载的变压器向量图1.2感应电机的S T -曲线通过MATLAB 画出三相感应电动机的转矩转差率曲线二、实验要求2.1单相变压器不同负载性质的相量图根据给定的仿真实例画出负载相位角30,0,302-=j 三种情况下得向量图，观察电压大小与相位的关系，了解总结负载性质不同对向量图的影响2.2感应电机的S T -曲线根据给定的实例，画出3.1~3.1-=s 的S T -曲线，了解感应电机临界转差率的大小和稳定工作区间的大小，给出定性分析三、实验方法3.1单相变压器不同负载性质的相量图1.单相变压器不同负载性质的相量图 (1)先画出负载电压'2U 的相量；(2)根据负载的性质和阻抗角画出二次电流（规算值）的相量(3)在2U 上加上一个与电流方向相同的压降，其大小为二次电流规算值'2I 与二次漏电阻规算值'2R 之积；再加上一个超前电流方向︒90的压降，其大小为二次电流'2I 规算值与二次漏电抗规算值'2χ之积； (4)根据上一步结果连线，得出'2E ； (5)超前'2E 方向︒90画出m Φ；(6)根据励磁电阻与电抗的大小得出励磁阻抗角，并超前m Φ一个励磁阻抗角的大小得出m I 的方向；(7)根据平行四边形法则，做出'2I -与m I 的和，即为1I ； (8)根据'21E E =得出1E ，并得出1E -。
(9)在1E -上加上一个与电流方向相同的压降，其大小为一次电流1I 与一次漏电阻1R 之积；再加上一个超前电流方向︒90的压降，其大小为一次电流1I 与一次漏电抗1χ之积；(10) 根据上一步结果连线，得出1U ；3.2感应电机的S T -曲线实验采用matlab 对转矩转差率曲线进行仿真。
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电机学难重点的MATLAB仿真实验报告铁磁材料磁化曲线的拟合一、实验内容及目的1.实验目的（1）了解磁化曲线的非线性和饱和特性。
（2）掌握采用MATLAB进行曲线拟合的方法。
2.基本知识在非铁磁材料中，磁通密度B和磁场强度H之间是线性关系，其系数就是空气的磁导率。
而在铁磁材料中，二者是非线性关系，称为磁化曲线。
一段典型的磁化曲线如图1所示。
一般的，磁化曲线都有开始阶段，线性增长阶段，拐弯阶段和饱和阶段四部分，其中线性增长阶段和拐弯阶段的交界点就是曲线的膝点。
图1 变压器磁化曲线由于表征磁化曲线是用磁通密度B和磁场强度H两维数组表示的，是不连续的，而且其变化特征也比较复杂。
当数据量很大的时候采用这种数组形式很不方便，也占用存储量，最好的处理方式，是采用曲线拟合方法，把磁化曲线表示成显函数形式的解析表达式。
二、实验要求及要点描述（1）采用屏幕图形方式直观显示磁化曲线。
（2）利用编程方法和MATLAB的拟合函数。
（3）根据所提供的数据，合理选取全部和部分数据绘制磁化曲线，并进行比较，不少于4条曲线。
（4）绘制每条磁化曲线对应的图和表。
（5）在一个图中显示全部曲线，并进行区分。
三、基本知识及实验方法描述（1）利用编程方法和MATLAB的拟合函数进行曲线拟合。
（2）由于磁感应强度B与电动势E之间是呈线性关系的，而磁场强度H和电流I之间也是呈线性关系的，所以在绘制磁化曲线时可以用E-I曲线来表示B-H 曲线，作为磁化曲线。
（3）实验中利用多项式函数来进行曲线的拟合，在MATLAB中的拟合函数为p=polyfit(H1,B1,n); poly2str(p,'x'); z=polyval(p,H1);，分别选择全部数据或者部分数据进行拟合，先将数据选择好，然后再确定用几次多项式进行拟合，分别在一个图中显示四组数据拟合的曲线，更换拟合函数的多项式次数在进行实验，然后分析实验结果。
四、实验源程序四张表的数据都进行13次拟合>> H1=[1.40 1.431.461.491.521.551.581.611.641.67...1.711.751.791.831.871.911.951.992.032.07...2.122.172.222.272.322.372.422.482.542.60...2.672.742.812.882.953.023.093.163.243.32...3.403.483.563.643.723.803.893.984.074.16...4.254.354.454.554.654.764.885.005.125.24...5.365.495.625.755.886.026.166.306.456.60...6.756.917.087.267.457.657.868.088.318.55...8.809.069.339.619.9010.210.510.911.211.6...12.012.513.013.514.014.515.015.616.216.8...17.418.218.919.820.621.622.623.825.026.4...28.029.731.533.736.038.541.344.047.050.0...52.955.959.062.165.369.272.876.680.484.2...88.092.095.6100.0105.0110.0115.0120.0126.0132.0...138.0145.0152.0166.0173.0181.0189.0197.0205.0];>> B1=0.4:0.01:1.89a=polyfit(h1,b1,13)for n=1:151hf1(n)=173*(n-1)/150bf1(n)=a(1)*hf1(n)^13+a(2)*hf1(n)^12+a(3)*hf1(n)^11+a(4)*hf1(n)^10+a(5)*hf1(n)^9+a(6)*hf1(n )^8+a(7)*hf1(n)^7+a(8)*hf1(n)^6+a(9)*hf1(n)^5+a(10)*hf1(n)^4+a(11)*hf1(n)^3++a(12)*hf1(n)^ 2+a(13)*hf1(n)^1+a(14)endplot(hf1,bf1,'k')hold on %选取全部数据绘制D21磁化曲线xlabel('H(A/cm)') %标注x，y轴ylabel('B(T)')h2=[0.700.720.730.750.760.780.800.810.830.84 0.860.880.890.910.920.940.960.970.991.00 1.021.041.061.071.091.111.131.151.161.18 1.201.221.241.251.271.291.311.331.341.36 1.381.401.421.441.461.481.501.531.551.57 1.601.631.651.681.711.741.771.801.831.87 1.901.941.982.022.062.112.162.222.272.33 2.402.472.542.622.702.792.882.973.063.16 3.263.373.483.593.713.833.974.114.264.41 4.564.734.915.105.305.515.735.966.216.46 6.737.017.317.627.948.278.628.999.379.76 10.1710.6011.0411.4911.9612.4512.9513.4613.9914.54 15.1015.6816.2816.9017.5418.2018.9019.6620.4721.34 22.2623.2624.3825.6227.0028.5330.1331.7533.4035.07 36.8038.6040.4042.2044.0045.8047.7049.6051.5053.40]b2=0.4:0.01:1.89a=polyfit(h2,b2,13)for n=1:151hf2(n)=53.4*(n-1)/150bf2(n)=a(1)*hf2(n)^13+a(2)*hf2(n)^12+a(3)*hf2(n)^11+a(4)*hf2(n)^10+a(5)*hf2(n)^9+a(6)*hf2(n )^8+a(7)*hf2(n)^7+a(8)*hf2(n)^6+a(9)*hf2(n)^5+a(10)*hf2(n)^4+a(11)*hf2(n)^3++a(12)*hf2(n)^ 2+a(13)*hf2(n)^1+a(14)endplot(hf2,bf2,'g')hold on %选取全部数据绘制D22磁化曲线>> h3=[1.38 1.401.421.441.461.481.5 1.521.541.56 1.581.601.621.641.661.691.711.741.6 1.78 1.811.821.831.891.911.941.972.002.032.06 2.102.132.162.202.242.282.322.3624 2.45 2.502.552.602.652.7 1.762.812.872.932.993.063.133.196.63.333.413.493.573.653.74 3.833.924.014.114.224.334.444.564.674.8 4.935.075.215.365.525.685.846.006.166.33 6.526.726.947.167.387.627.868.108.368.62 8.909.209.509.8010.110.510.911.3611.712.1 12.613.113.614.214.815.516.317.118.119.1 20.121.222.423.725.026.728.530.432.635.1 37.840.743.746.850.053.456.860.464.067.8 72.076.480.885.490.295.0100105110116 122128134140146152158165172180]b3=0.4:0.01:1.89len3=length(h3)hmax3=h3(len3)a=polyfit(h3,b3,13)for n=1:151hf3(n)=180*(n-1)/150bf3(n)=a(1)*hf3(n)^13+a(2)*hf3(n)^12+a(3)*hf3(n)^11+a(4)*hf3(n)^10+a(5)*hf3(n)^9+a(6)*hf3(n )^8+a(7)*hf3(n)^7+a(8)*hf3(n)^6+a(9)*hf3(n)^5+a(10)*hf3(n)^4+a(11)*hf3(n)^3++a(12)*hf3(n)^ 2+a(13)*hf3(n)^1+a(14)endplot(hf3,bf3,'m')hold on %选取全部数据绘制D23磁化曲线h4=[1.371.381.4 1.421.441.461.481.501.521.54 1.561.581.6 1.621.641.661.681.701.721.75 1.771.791.811.841.871.891.921.941.972.00 2.032.062.092.122.162.202.232.272.312.35 2.392.432.482.522.572.622.672.732.792.85 2.912.973.033.13.173.243.313.393.473.55 3.633.713.793.883.974.064.164.264.374.48 4.604.724.865.005.145.295.445.605.765.926.106.286.466.656.857.57.257.467.687.905.148.408.388.969.269.589.8610.210.611.0 11.411.812.612.813.313.814.415.015.716.4 17.218.018.919.920.922.123.525.026.828.6 30.733.035.638.241.144.047.050.053.557.5 61.566.070.57579.784.589.594.7100105 110116122128134141148155162170]b4=0.4:0.01:1.89a=polyfit(h4,b4,13)for n=1:151hf4(n)=170*(n-1)/150bf4(n)=a(1)*hf4(n)^13+a(2)*hf4(n)^12+a(3)*hf4(n)^11+a(4)*hf4(n)^10+a(5)*hf4(n)^9+a(6)*hf4(n )^8+a(7)*hf4(n)^7+a(8)*hf4(n)^6+a(9)*hf4(n)^5+a(10)*hf4(n)^4+a(11)*hf4(n)^3++a(12)*hf4(n)^ 2+a(13)*hf4(n)^1+a(14)endplot(hf4,bf4,'b') %选取全部数据绘制D24磁化曲线五、实验结果（1）硅钢片D21磁化曲线图和表（2）硅钢片D22磁化曲线图和表（3）硅钢片D23磁化曲线图和表（4）硅钢片D24磁化曲线图和表（5）四条磁化曲线在一个表中3、实验结果的分析从拟合的磁化曲线我们可以看出，当磁场强度比较小时，磁通密度与磁场强度基本呈线性关系，也称为起始阶段和线性增长阶段，随着H的逐渐增大，磁通密度趋向于饱和，当H增加到很大时，磁通密度基本保持不变，即进入了饱和阶段，可见，实验结果与理论分析基本一致。