永磁同步电机的仿真模型

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单电阻采样 永磁同步电机相电流重构 仿真

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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

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。

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

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1. 基本电机参数配置在进行永磁同步电机的仿真前,需要先配置基本的电机参数,包括电机的额定功率、额定电压、额定转速等。

2. 电机模型的建立使用MATLAB中的Simulink模块,可以方便地建立永磁同步电机的模型。

可以利用Simulink库中的电机模块,如Permanent Magnet Synchronous Machine来构建电机模型。

3. 电机控制策略的设计在建立电机模型后,需要设计适合的控制策略来控制电机的运行。

常见的控制策略包括:•PI控制:使用Proportional-Integral (PI) 控制器来调节电机的转速和电流。

•磁场定向控制(FOC):通过测量电机转子位置和速度,将三相交流信号转换为等效直流信号,实现对电机的控制。

4. 电机仿真完成电机模型和控制策略的设计后,可以进行电机的仿真。

使用Simulink中的仿真工具,可以模拟电机的运行情况,并观察电机的转速、电流、转矩等参数的变化过程。

5. 仿真结果分析根据仿真结果,可以分析电机的性能指标,包括:•转速响应:电机在各种工况下的转速响应特性。

•转矩输出:电机在不同负载情况下的转矩输出。

•电流波形:电机的相电流波形及电流变化情况。

•功率因数:电机在运行过程中的功率因数变化。

6. 优化和改进根据仿真结果分析的情况,可以针对电机的性能进行优化和改进,例如:•调整控制策略的参数,提高转速响应和控制精度。

•优化电机的电气设计,提高效率和功率密度。

•添加降噪措施,减少电机的噪声和振动。

7. 结论根据电机仿真的结果和优化改进的情况,得出结论,总结永磁同步电机的特性和性能,并对未来的研究方向进行展望。

以上是关于MATLAB中关于永磁同步电机的仿真例子的一些列举和详细讲解,通过Simulink工具的电机模型建立、控制策略设计、仿真结果分析和优化改进等步骤,可以深入了解和研究永磁同步电机的性能和特性,并为电机控制系统的设计和优化提供有力支持。

Maxwell仿真永磁同步电机步骤.pdf

Maxwell仿真永磁同步电机步骤.pdf

为了得到,更好的仿真图像,设置一下仿真时间,双击
Solve setup 作如下设置
以下就是在零负载转矩的情况下的得出的各种起动时间图,
横轴的时间单位是毫秒( ms)
做完了以上的仿真,再做一个电机在额定负载下的起动过程,把上面的文件复制一下
,然
后改一下名称,结果如图 那个,改一个参数 setup 里(上面有提到过的)将 load
Torque 设置成如下 就可以,然后开始让电脑开始仿真( Analys all)
结果的图 如下
所有参数输入完毕,现在要定义个求解设置,右键“
Analysis”添加一个 setup ,
模型 绕组的连接如下
求解结果
一键导入到 maxwell14 2D 瞬态场 里去分析即可,右键 Analysis setup 的 creat Maxwell design , auto setup 要打勾
Ansoft Maxwell 14 永磁同步电机仿真 步骤总结
首先是建立一个 RMxprt 文件,选择电机类型为下图的 Permanent-MagnetSynchronous Motor
只要按照下面的参数输入即可
磁钢材料 NTP264H 要自己定义
Danper 是怎么出来的 ?要右键 ”Rotor ’,选择 Insert Danper ,就可以了
导入模型如图,是 1/4 模型( 导入整个模型的方法? 加注 fragnet 1 ) 因为是 1/4 模型 ,所以要设置一个 Symmetry Multiplier ,右键 ”model ”,就可以看到, 设置如
下 电机在零负载转矩的起动:点击“ model ”的树,将其展开,双击 Motion setup 作如下设置

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

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。

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。

一种精确的永磁同步电机数学模型及仿真模型的研究

一种精确的永磁同步电机数学模型及仿真模型的研究
第 2 第 3期 6卷 20 0 8年 9月
湖北 民族学 院学报 ( 自然科 学版)
Junl f ue U ie i r a oat sN tr c neEio ) orao bi n rt f tnli ( a aSi c dt n H v s yo N i ie ul e i
映 电机的真 实情 况. 关键词 : 永磁 同步电机 ; 铁耗 ; 数学模型 ; 真模 型 ; 场定向 矢量控制 仿 磁
中图 分 类 号 :M3 1 T 5 文献标识码 : A 文 章 编 号 :0 8— 4 3 20 )3— 3 7— 4 10 82 (0 8 o 0 4 0
S u y o c r t a h m a ia o e n i l t n M o e fP S t d fAn Ac u a e M t e t lM d la d S mu a i d l M M c o o
GAO h S i—h n . ONG n—h a o g XI Yu ui
( . eate t f l tc nier gHue U i rt r ao at sE si 4 0 0 C ia 1D pr n o e r a E gnei , bi nv s yf t nl e , nh 50 , hn ; m E ci l n e i o Ni i i 4
Vo. 6 No 3 12 .
S p. 0 e 2 08

种 精 确 的永 磁 同步 电机 数 学 模 型 及 仿 真 模 型 的研 究
高仕红 熊云槐 ,
(. 1 湖北 民族 学 院 电气 工程 系, 湖北 恩施 4 50 4 00;
2 利 川 市 电力公 司, . 湖北 利 川 4 5 0 ) 44 0

基于PSCAD的永磁同步风力发电机模型与仿真

基于PSCAD的永磁同步风力发电机模型与仿真

基于PSCAD的永磁同步风力发电机模型与仿真引言永磁同步风力发电机是当前广泛应用于风力发电领域的一种发电机类型。

它具有高效、低成本和可靠性高的特点,因此被广泛用于风力发电系统中。

为了更好地理解和分析永磁同步风力发电机的性能,需要进行相关的建模和仿真。

PSCAD是一种被广泛应用于电力系统仿真的软件工具,具有强大的仿真功能和友好的用户界面。

本文将介绍基于PSCAD的永磁同步风力发电机的模型建立和仿真步骤。

永磁同步风力发电机模型永磁同步风力发电机的基本原理永磁同步风力发电机是一种将风能转化为电能的装置。

它由风轮、发电机和控制系统三部分组成。

风轮接受风能并转动,发电机将机械能转化为电能,控制系统用于调节发电机的工作状态。

永磁同步风力发电机的基本原理是利用电磁感应法,通过风轮驱动发电机转动,使导体在磁场作用下产生感应电势,从而实现发电。

PSCAD中永磁同步风力发电机模型的建立首先需要在PSCAD中选择合适的电气元件进行建模,如发电机、风轮和控制系统等。

对于永磁同步风力发电机的模型建立,可以考虑以下几个方面:1.发电机模型:选择合适的发电机模型,可以根据发电机的特性来选择合适的电气元件进行建模。

一般来说,可以选择三相感应发电机或者永磁同步发电机模型。

2.风轮模型:选择合适的风轮模型,可以考虑风轮的转动惯量、风速、风向等因素。

一般来说,可以选择转动质量、转动惯量等参数进行建模。

3.控制系统模型:选择合适的控制系统模型,可以考虑对发电机转速、电压等进行调节。

一般来说,可以选择PID控制器等控制系统进行建模。

PSCAD中永磁同步风力发电机模型的仿真步骤1.创建PSCAD项目:在PSCAD软件中创建新的项目,选取适当的工程设置和仿真参数。

2.导入电气元件模型:选择合适的电气元件模型,如发电机、风轮和控制系统等,在PSCAD中导入相应的电气元件模型。

3.连接电气元件:使用线缆进行电气元件的连接,建立起完整的永磁同步风力发电机系统。

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永磁同步电机的仿真模型1、永磁同步电机介绍永磁同步电动机(permanent Magnets synchronous Motor, PMSM),转子采用永磁材料,定子为短距分布式绕组,采用三相正弦波交流电驱动,且定子感应电动势波形呈正弦波"定子绕组通过控制功率管(如IGBT)的不同开关组合,产生旋转磁场跟踪永磁转子的位置,自动地维持与转子的磁场有900的空间夹角,以产生最大的电机转矩"旋转磁场的转速则严格地由永磁转子的转速所决定,PMSM具有直流电动机的特性,有稳定的起动转矩,可以自行起动,并可类似直流电动机对电机进行闭环控制,多用于伺服系统和高性能的调速系统。

永磁同步电动机按转子形状可以分为两类:凸极式永磁同步电机和隐极式永磁同步电机。

它们的区别在于转子磁极所在的位置,凸极式永磁同步电机转子磁极是突起在轴上的,其直轴和交轴电感参数不相等"而隐极式永磁同步电机的转子磁极是内置在轴内的,直轴和交轴电感参数相等"凸极式转子具有明显的磁极,定子和转子之间的气隙是不均匀的,因此其磁路与转子的位置有关。

2、永磁同步电机的控制方法目前对永磁同步电机的控制技术主要有磁场定向矢量控制技术(field orientation control,FOC)与直接转矩控制技术(direct torque control,DTC)。

在这里我们使用磁场定向矢量控制技术来建立永磁同步电机的仿真模型。

磁场定向矢量控制技术的核心是在转子旋转坐标系中针对激磁电流id和转矩电流iq分别进行控制,并且采用的是经典的PI线性调节器,系统呈现出良好的线性特性,可以按照经典的线性控制理论进行控制系统的设计,逆变器控制采用了较成熟的SPWM、SVPWM等技术。

磁场定向矢量控制技术较成熟,动态、稳态性能较佳,所以得到了广泛的实际应用。

该方法摒弃了矢量控制中转子磁场定向的思想,采用定子磁场定向,分别对定子磁链和转矩直接进行控制。

直接转矩控制的实现方法是:计算得到磁链和转矩的实际值与参考值之间的偏差,通过滞环比较以及当前定子磁链的空间位置确定控制信号,在离线计算的开关表中选取合适的空间电压矢量,再通过离散的bang-bang 控制方式调制产生PWM 信号,以控制逆变器产生合适的电压和电流驱动电机转动。

直接转矩控制摒弃了复杂的空间矢量坐标运算,电机的数学模型得到了简化,控制结构也简单,对电机参数变化不敏感,控制系统的动态性能得到了极大提高。

然而有利也有弊,直接转矩控制逆变器的开关频率不固定;转矩、电流脉动大;采样频率也非常高。

下图为磁场定向矢量控制技术的原理图。

FOC控制技术的原理:原理图中涉及到双反馈,第一层反馈为转速反馈:设定电机转速初始值作为给定值,然后与反馈的实际值(位置传感器采集到的位移微分得到)进行比较,得到的差值输入PI控制器进行控制,得到交轴电流iq。

同时三相绕组输出的电流iA,iB,iC经过clarke变换和park变化得到iq和id的实际值,分别与给定值进行比较,将比较后的值再进行park转换,得到的结果经过SVPWM技术调制之后输入到逆变器,继而可以驱动三相电机。

图2.1 磁场定向矢量控制技术原理3、基于FOC技术的永磁同步电机建模在这里采用的是最简单的id=0的控制方法。

Id=0时,从电动机端口看,永磁同步电机相当于一台他励的直流电动机,定子电流中只有交轴分量,而且定子磁动势空间矢量与永磁体磁动势空间矢量正交,电动机转矩中只有永磁转矩分量。

因为电磁转矩仅仅依赖交轴电流,从而实现了转矩表达式中的交直轴电流解耦。

下图为建立的基于FOC控制技术的永磁同步电机SIMULINK仿真模型图2.2 基于FOC技术的永磁同步电机SIMULINK模型控制模型主要包括转速给定部分,比例积分(PI)模块,坐标转换模块,逆变器控制模块,以及电动机模块。

下面进行一一介绍。

3.1 转速给定部分转速给定模块使用SIMULINK中的常数(constant)模块,单位为rpm。

给定的速度要输入到电角速度计算模块(Gain)中,以得到给定转速的电角速度(单位为rad/s)。

设定电动机极对数为4,则其参数为2*pi*4/60。

图2.3 速度给定部分图2.4 电角速度计算模块的参数设定3.2 比例积分(PI)模块调速系统实施转速闭环控制,转速比例积分调节器中的比例模块设置比例参数,积分模块设置积分参数。

调节器内同时设置了内限幅和外限幅模块(saturation)。

设定的PI参数如下图。

图2.5 PI模块的参数设定图2.6 PI模块的内部结构图2.7 Saturation的参数设置3.3坐标转换模块在三相静止坐标系下分析永磁同步电机的数学模型存在着许多难以克服的困难,引入空间矢量坐标变换理论可以简化其数学模型,并能够很容易的分析永磁同步电机的动态特性,空间坐标变换矢量图如图2-4 所示,图中fs为空间矢量,可为电压、电流、磁链等空间物理量,ωe 为转子旋转角速度,θe 为转子轴线与A 相绕组轴线的夹角。

图2.8 空间坐标变换矢量图按照 f 不变的原则,可得到三相静止坐标系abc 变换到两相静止坐标系αβ的clark 变换矩阵为:clark 逆变换矩阵为:同理若以转子磁链轴线方向为坐标系的横轴,称为直轴(d 轴),以垂直转子磁链轴线方向90°为纵轴,称为交轴(q 轴),可建立与转子同步旋转的坐标系dq,简称同步旋转坐标系,将两相静止坐标系αβ变换到同步旋转坐标系dq 的park 变换矩阵为:park 逆变换矩阵为:根据上述坐标转换原理,我们建立dq到abc坐标系和abc到dq坐标系的转换模块。

如下图:图2.9 dq坐标系到三相静止坐标系变换模块图2.10 dq坐标系到三相静止坐标系变换模块内部实现图2.11 三相静止坐标系到dq坐标系变换模块图2.12 三相静止坐标系到dq坐标系变换模块的内部实现3.4 逆变器控制模块采用电流滞环脉冲宽度调制方法,该模块输入为三相相电流给定值和三相相电流实际值,输出为三相相电压。

其内部连接图如图所示:图2.13 CHBPWM逆变器模块内部连接图三相比较模块相同,其中比较模块通过比较A相给定的电流值和A相实际电流得出逆变器输出的A相相电压值,其内部连接图如图所示:图2.14 比较模块内部连接图其中,传递函数模块(transfer fcn)对相电流进行滤波,可以滤去A相反馈电流中的高次谐波。

继电器(relay)模块实现的是电流滞环控制功能。

其输入为给定电路与实际电流的差值,输出为A相相电压。

其参数对话框如下图所示,主要有4个参数:开通动作值(switch on point)、关断动作值(switch off point)、开通时输出值(output when on)、关断时输出值(output when off)。

实现的功能是:当给定的电流值大于实际电流值的差达到开通动作值时,输出的A相相电压为155V,当给定的电流值小于实际电流值达到关断动作值时,输出A相电压为-155V。

图2.15 继电器参数设置3.5电动机模型在SIMULINK中对永磁同步电机进行仿真建模通常采用以下三种方法:(1)在SIMULINK中内部提供的PMSM模型,它包含在电力系统库的电动机库中。

这种方法简单,方便,适于快熟创建永磁同步电动机调速系统,但由于模型已经封装好,不能随意修改,同时也不方便研究PMWM内部的建模方法。

(2)使用SIMULINK library库里已有的分离模块进行组合搭建电机模型,该方法思路清晰、简单、直观,但需要较多的模块,连线较多且不利于差错,油漆是复杂的数学模型。

因此,本方法适用于简单的、小规模系统的仿真系统建模。

(3)用s-函数模块构造模型。

该方法基于数学表达式,容易修改,方式灵活。

这种模型处理能力强,可以方便地构建复杂的动态系统,非常适合PMSM的访真分析。

我们采用第三种方法进行建模S函数模块位于SIMULINK模块库的用户自定义函数子目录下,s函数可以用MATLAB语言编写,也可以用C,C++等语言编写。

它有特定的结构形式。

这里用MATLAB语言编写,此时S函数与MATLAB 函数不同的只是其特定的结构模式。

具体的s函数见附件。

图2.16 永磁同步电机模型为使用方便,把整个模型建成子系统,同时为方便输入电动机的各项参数,使用风转子系统(mask subsystem)为电动机参数输入提供对话框。

图2.17 S函数构建的PMSM模块内部连接图子系统内部使用s函数模块,设置s函数模块调用s函数名为PMSMdq,s函数的参数设为电动机的参数。

点击edit可以进入s函数编写界面,进行修改。

需要注意的是,s函数的文件必须和PMSM仿真的模型放在同一文件夹下,否则会出现仿真错误的情况。

图2.18 S函数参数对话框仿真时,PMSM的电动机参数设为:定子绕组R1为0.875欧;直轴电感Ld为8.5mH;交轴电感Lq为8.5mH;转子永磁体在定子绕组中产生的磁链为0.175Wb;极对数np为4.负载转矩初始值为1N.m,在0.04s时阶跃为5N.m。

转矩的输入为阶跃函数。

参数设置如下图2.19 PMSM参数设置对话框4、永磁同步电机控制模型仿真将仿真时间设为0.06s,然后进行仿真,得到的仿真结果如下图4.1 输入的阶跃扭矩信号图4.2 输出的转矩信号图4.3 输出的三相相电流图4.4 输出的电角速度信号图4.5 输出的电机转速可以看出在起动过程中,电动机转矩上升到最大值以后保持在限幅值,此过程中电动机的转速迅速上升。

加速结束后,电动机进入稳态运行,电动机的电磁转矩与负载转矩平衡。

在负载突加的时候,电动机转矩迅速上升并与负载相平衡,然后迪纳冬季又重新进入稳态运行。

电气传动系统的响应很快,这是因为控制系统中的电流闭环控制响应比较快,动态性能好。

附件function[ sys, x0, str, ts]=PMSMdq(t,x,u,flag,parameters,x0_in)%PMSM model.%parameters;%ld,lq:inductance in dp reference of frame%r:stater resistance%psi_f:flux in webers by PM on rotor%p:number of pole pairs%j:inertia of motor and load%mu_f:viscous friction%inputs:%ud,uq:voltages in dp reference of frame%tl:torque of load%inner variants:%id,iq currents in dp reference of frame%ud,uq:voltage int dp reference of frame%wr:angular velocity of the rotor%te:electronmagnetic torque%theta: position of rotor%outputs:%wr:angular velocity of the rotor%te:electronmagnetic torque%id,iq currents in dp reference of frame%theta :position of rotor%----------------------------%u(1 2 3)=%ud uq tl%parameters (1 2 3 4 5 6 7)=% ld lq r psi_f p j mu_f%sys(1 2 3 4 5 )=% wr te id iq theta%x(1 2 3 4 )=% id iq wr thetaswitch flagcase 0[sys x0 str ts]=mdlInitializeSizes(x0_in);%iniatialization case 1%calculate the derivativessys=mdlDerivatives(x,u,parameters);case 3%outputsys=mdlOutputs(x,u,parameters);case{2,4,9}%unused flagssys=[];otherwise%Error handlingerror(['Unhandled flag=',num2str(flag)]);end%end of PMSMdq%-----------------------------------%mdlInitializeSizes%----------------------------------function[sys,x0,str,ts]=mdlInitializeSizes(x0_in)%-------------------------------------%u(1 2 3)=% ud uq tl%parameters(1 2 3 4 5 6 7 )=% ld lq r psi_f p j mu_f%x( 1 2 3 4)=% id iq wr thetasizes=simsizes;sizes.NumContStates=4;sizes.NumDiscStates=0;sizes.NumOutputs=5;sizes.NumInputs=3;sizes.DirFeedthrough=0;sizes.NumSampleTimes=1;sys=simsizes(sizes);x0=x0_in;str=[];ts=[0 0];%End of mdlInitializeSizes.%---------------------------%mdlDerivatives%Return the derivatives for the continuous states%-----------------------------function[ sys ]=mdlDerivatives(x,u,parameters)%-----------------------------%u( 1 2 3)=% ud uq tl%parameters(1 2 3 4 5 6 7)=% ld lq r psi_f p j mu_f%sys(1 2 3 4 5)=% wr te id iq theta%x(1 2 3 4)=% id iq wr theta%id'=ud/ld-r*iq/lq+lq*p*wr*iq/ldsys(1)=u(1)/parameters(1)-parameters(3)*x(1)/parameters(1)+parameters (2)*parameters(5)*x(3)*x(2)/parameters(1);%iq'=uq/lq-r*iq/lq-ld*p*wr*id/lq-psi_f*p*wr/lqsys(2)=u(2)/parameters(2)-parameters(3)*x(2)/parameters(2)-parameters (1)*parameters(5)*x(3)*x(1)/parameters(2)-parameters(4)*parameters(5)*x( 3)/parameters(2);%te=1.5*p*[psi_f*iq+(ld-lq)*id*iq]te=1.5*parameters(5)*(parameters(4)*x(2)+(parameters(1)-parameters(2) )*x(1)*x(2));%wr'=(te-mu_f*wr-tl)/jsys(3)=(te-parameters(7)*x(3)-u(3))/parameters(6);%theta'=p*wrsys(4)=parameters(5)*x(3);%End of mdlDerivatives%-------------------------------------------%mdlOutputs%Return the block outputs.%-----------------------------------------function sys=mdlOutputs(x,u,parameters,te)%------------------------------------------%u(1 2 3)=% ud uq tl%parameters(1 2 3 4 5 6 7)=% ld lq r psi_f p j mu_f%sys(1 2 3 4 5)=% wr te id iq theta%x(1 2 3 4 )=% id iq wr theta%output wrsys(1)=x(3);%output te%te=1.5*p*[psi_f*iq+(ld-lq)*id*iq]te=1.5*parameters(5)*(parameters(4)*x(2)+(parameters(1)-parameters(2) )*x(1)*x(2));sys(2)=te;%output idqsys(3)=x(1);%idsys(4)=x(2);%iq%out thetasys(5)=x(4);%End of mdlOutputs。

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