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SVPWM算法详解_已标注重点_

于 2020-12-06 发布
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详细的讲解了SVPWM的过程,及其仿真,很适合初学者或(37)即磁链空间矢量可以等效为电压空间矢量的积分,如果能够控制电压空间矢量的轨迹为如式(3.4)所示的圆形矢量,那么磁链空间矢量的轨迹也为圆形。这样,电动机旋转磁场的轨迹问题就可以转化为电压空间矢量的运动轨迹问题。进一步分析,由式(3.3)(3.5)(3.7)可以得到公式(3.8)∫-+yy(38)对电压积分,利用等式两边相等的原则有(39)其中,v为电机磁链的幅值,即为理想磁链圆的半径。y当供电电源保持压频比不变时,磁链圆半径v是固定的。在 SVPWM控制技术中,是取以y为半径的磁链圆为基准圆的。32逆变器电压的输出模式图32给出了电压源型PWM逆变器—异步电动机示意图14。昇步电动机定子绕组YY图3.2PWM逆变器电路(1~6为GBT)对于180°导电型的逆变器来说,三个桥臂的六个开关器件共可以形成8种开关模式。用分别标记三个桥臂的状态,规定当上桥臂器件导通时桥臂状态为1,下桥臂导通时桥臂状态为0,这样逆变器的八种开关模式对应八个电压空间矢量,其中为直流侧电压在逆变器的八种开关模式中,有六种开关模式对应非零电压空间矢量,矢量的幅值为一;有两种开关模式对应的电压矢量幅值为零,称为零矢量。当零矢量作用于电机时不形成磁链矢量;而当非零矢量作用于电机时,会在电机中形成相应的磁链矢量。对于每一个电压空间矢量,可由图32求出各相的电压值,再将各相的电压值代入式(3.3),可以求得电压空间矢量的位置。下面以开关状态)=(、0、0)为例,即开关导通,其余关断。逆变电路的形式可以变为B相和C相并连后再和A相串连的形式,易得将其数值代入式(33),可得采用同样的方法可以得到如表31所示的逆变器空间电压矢量。表31逆变器的不同开关状态对应的空间矢量表相电压矢量表达式定子电压开关状态(Us大小为空间矢量A相B相C相0000000101001110010111100由于 SVPWM控制的是逆变器的开关状态,在实际分析逆变器一电动机系统时,可以通过分析逆变器输出的电压空间矢量来分析电机定子电压的空间矢量,下面给出证明。设逆变器输出的三相电压为、,由图3.2可求出加到电机定子上的相电压为(310)其中,为电机定子绕组星接时中点0相对于逆变器直流侧点的电位。电机定子电压空间矢量为(311)而由三角函数运算知++因此,逆变器输出的电压空间矢量为(312)由式(3.12)可知,在PWM逆变器一电动机系统中,对电机定子电压空间矢量的分析可以转化为对逆变器输出电压空间矢量的分析。这时,在求解表3.1时,可以直接利用逆变器输出的电压合成得到,即A,B,C三相输出电压值只有一和-—两个值。当逆变器输出某一电压空间矢量时,电机的磁链空间矢量可表示为y =y3.13)其中,W为初始磁链空间矢量;△为的作用时间。当为某一非零电压矢量时,磁链空间矢量y从初始位置出发,沿对应的电压空间矢量方向,以为半径进行旋转运动,当为一零电压矢量时,W=y,磁链空间矢量的运动受到抑制。因此合理地选择六个非零矢量的施加次序和作用时间,可使磁链空间矢量顺时针或逆时针旋转形成一定形状的磁链轨迹。在电机控制当中尽量使磁链轨迹逼近正多边形或圆形。同时,在两个非零矢量之间按照一定的原则,比如开关次数最少,插入一个或多个零矢量并合理选择零矢量的作用时间,就能调节ψ的运动速度。33SWPM的具体实现方法在实际应用中,应当利用 SVPWM自身的特点找到控制规律,避开复杂的数学在线运算,从而较为简单的实现开关控制,本节将给出实现 SVPWM的具体方法。根据3.2节中给出的不同开关状态组合可以得到如图33的电压空间矢量图C图3.3 SVPWM矢量、扇区图通常在矢量控制的系统当中,根据控制策略,进行适当的巫标变换,可以给出两相静止坐标系即(a,B)坐标系电压空间矢量的分量,g,这时就可以进行 SVPWM的控制,具体要做以下三部分的工作如何选择电压矢量。2.如何确定每个电压矢量作用的时间。3.确定每个电压矢量的作用顺序3.3.1电压空间矢量的空间位置这里需要引入扇区的概念,将整个平面分为六个扇区。如图3.3所示,每个扇区包含两个基本矢量,落在某个扇区的电压空间矢量将由扇区边界的两个基本电压空间矢量进行合成。在确定扇区时,引入三个决策变量A,B,C。根据给出的待合成的空间矢量的两个分量,p来决定A,B,C的取值,有以下关系式所在扇区的位置为当N取不同的值对应的扇区位置如图3.3所示,这样给定一个空间电压矢量就可以确定其所在的扇区。33.2电压空间矢量的合成扇区确定之后,就可以利用扇区边界上的两个基本矢量合成所需的矢量在合成过程中应当使得两个基本矢量的合成效果接近于期望矢量的效果。于是采用伏秒平衡的原则,以图3.3所示的第Ⅲ扇区为例,以a尸轴为基准,将两个基本矢量向aB轴上投影,应当有轴:=||+尸轴其中,为对应电压矢量作用的时间(=),为采样周期,通常为PW的调制周期。且|=||=-。求解上面两式可以得到这两个基本矢量的作用时间如式3.14(314)通过上面的方法即可以确定基本矢量的作用时间,当需要合成的矢量位于各个不同的扇区时都存在如上的运算。通过对每个扇区基本矢量动作时间的求解不难发现它们都是一些基本时间的组合。所以给出几个基本的时间变量x,Y,Z。定义√(315)通过计算可以得到在每个扇区内的基本矢量动作时间,(由于五段和七段式的实现方法不同,所以这里没有考虑矢量的动作顺序,仅按照逆时针方向)。设每个刷区的两个基本矢量动作的时间为于是可以得到矢量动作时间表3,2表3.2的对应关系表扇区ⅣV在实际的应用中当给定的电压值太大时会出现过调制的情况,即+>。此情况出现时,还要对上述计算出来的电压矢量的作用时间进行调整,具体方法如式3.16所示。(316)即为调整后的动作时间。在一个P啊M周期内除了非零电压矢量的作用,还要有零电压矢量的作用,零电压矢量包括对于这两个矢量的作用时间,以及开关的动作顺序,取决于采用的SPwM是五段式还是七段式,3.3节将对这两种PWM形式进行详细的介绍3.4 SVPWM的硬件实现和软件实现TI公司的TM320LF2407A系列的DSP内部有硬件来实现 SVPWM,由于每个PWM周期被分为五段,因此也被称为五段式的 SVPWM。在每个PWM调制周期内,开关状态有五种,且关于周期中心对称。而七段式的SvPM在每个PWM调制周期内有七种开关状态,需要运用软件进行实现,因此也被称为 SVPWM的软件实现。需要注意的是,无论哪种方法,所遵循的基本原则是开关动作次数最少,每个开关在一个周期内最多动作两次。3.4.1五段式 SVPWM对于五段式的 SVPWM,只在PMM周期的中间插入零矢量,具体采用哪一个由硬件根据旋转方向和开关动作次数最少的原则自行决定。例如在第Ⅲ扇区内,如果旋转方向为逆时针时针,则先动作,后动作以此类推,动作时间可以直接采用表3.2中的数据即可,然后选择零矢量(硬件决定)即可使开关次数最少。对于五段式PWM而言,零矢量作用的时间可以表示为:根据上述的配置原则,在每个扇区内开关动作的示意图如图34所示202ⅣV/1Ⅵ图34每个扇区内的开关动作示意图每个TMS320LF2407A的事件管理器EV模块都具有十分简化的电压空间矢量PWM波形产生的硬件电路。编程时只需进行如下的配置2●设置 ACTRX寄存器用来定义比较输出引脚的输出方式,决定高电平还是低电平有效,正反转,所在扇区等。●设置COMC0Nx寄存器来使能比较操作和空间矢量PWM方式,并且把 CMPRX的重装条件设置为下溢●将通用定时器1或2,4或5设置成连续增/诚计数模式,并启动定时器。然后给据在两相静止(a6)坐标系下输入到电机的电压空间矢量,分解为,确定如下的参数●所期望的矢量所在的扇区。根据 SVPWM的调制周期计算出两个基本的空间矢量和零矢量作用的时间

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Internet of things.Classitication: LCC TKs1032K49 2(17 DDC 621.38450-dc23LcrecordavailaBleathttps://lccnioc-gov/2016m5220)ISBN 978-1-107-17241- HardbackCambridge University Press has no responsibility for the persistence or accuracy ofURLs for extermal or third-party Internet websites referred to in this puhlication,and does not guarantee that any content on such websites is, or will remainaccurate of appropriateContentsList of Contributorspage xvIPrefaceKXIOverview of New Technolog ies for 5G SystemsVincent W S, Wong, Robert Schober, Derrick Wing Kwan Ng, and Li-Chun Wang1.1 Introduction1.2 Cloud Radio Access Networks1.3 Cloud Computing and Fog Computing1. 4 Non-orthogonal Multiple Access1. 5 Flexible Physical Layer Design334.4671. 6 Massive MIMo1. 7 Full-Duplex Communications1. 8 Millimeter wave1.9 Mobile Data Offloading, LTE-Unlicensed, and Smart Data Pricing131. 10 IoT M2M. and D2D1. I1 Radio Resource Management, Interference Mitigation, and Caching61. 12 Energy Harvesting Communications1. 13 Visible Light Communication19Acknowledgments20ReferencesPart I Communication Network Architectures for 5G Systems25Cloud Radio Access Networks for 5G Systems27Chih-Lin I, Jinn Huang, Xueyan Husang, Rongwved Ren, and Yami. Chen2.1 Rethinking the Fundamentals for 5G Systems272 User- Centric Networks2923 C-RAN Basics292.3.1 C-RAN Challenges Toward SGI302.4 Next Generation Fronthaul Interface (NGFI: The FH Solutionfor SGC-RAN312. 4.1 Proof-of-Concept Development of NGFI33Contents2.5 Proof-of-Concept Verification of Virtualized C-RAN2.5.1 Data packets3725.2 Test Procedure382.5.3 Test Results392. 6 Rethinking the Protocol Stack for C-RAN2.6.1 Motivation402.6.2 Multilevel Centralized and Distributed Protocol Stack402.7 Conclusion45AcknowledgmentsReferencesFronthaul-Aware Design for Cloud Radio Access Networks48Liang Liu, Wei Yu, and Osvaldo Simeone3. 1 Introduction483.2 Fronthaul-Aware Cooperative Transmission and Reception493. 2.1 Uplink513.2.2 Downlink573.3 Fronthaul-Aware Data Link and Physical layers61.3. I Uplink633.3.2 Downlink693.4 Conclusion73Acknowledgments74References74MobEdge computing76Ben Liang4.1 Introduction764.2 Mobile Edge Computing774.3 Reference architecture794.4 Benefits and Application Scenarios804 4.1 User-Oriented Use cases4. 4.2 Operator-Oriented Use Ca814 5 Research challenges824.5.1 Computation Offloading824.5.2 Communication Access to Computational Resources834.5.3 Multi-resource Schedulin844.5 4 Mobility Management854.5.5 Resource Allocation and Pricing4.5.6 Network functions virtualization864.5, 7 Security and Pri864.5.8 Integration with Emerging Technologies874.6 Conclusion88ReferencesContentsDecentralized Radio Resource Management for Dense HeterogeneousWireless networksAbolfazl Mehhodniya and Fumiyuki Adach5.1 Introduction925.2 System Model935.2.1 SINR Expression5.2.2 Load and Cost Function Expressions955.3 Joint BSCSA/UECSA ON/OFF Switching Scheme965.3.1 StrateTy Selection and Beacon Transmission53.2 UE AssocIation5.3.3 Proposed Channel Segregation Algorithms985.3.4 Mixed-Strategy Update3.4 Computer Simulation5.5 Conclusion104Acknowledgments04References105Part ll Physical Layer Communication Techniques107Non-Orthogonal Multiple Access(NOMA)for 5G Systems109Wei Llang, Zhiguo Ding, and H. Vincent Poor6.1 Introduction1106.2 NOMA in Single-Input Single-Output(SISO)Systems1126.2.1 The basics of nomaI126. 2. 2 Impact of User Pairing on NOMA136.2,3 Cognitive Radio Inspired NOMA6. 3 NOMA in MIMO Systems1206.3.1 System Model for MIMO-NOMA Schemes1216.3.2 Design of Precoding and Detection Matrices with Limited CSIT 1236.3.3 Design of Precoding and Detection Matrices with Perfect CSIT 1266.4 Summary and Future Directions128ReferencesFlexible Physical Layer Design133Maximilian Matthe, Martin Danneberg, Dan Zhang, and Gerhard Fettweis7.1 Introduction1337. 2 Generalized Frequency Division Multiplexing357.3 Software-Defined waveform1377. 3. 1 Time Domain Processing1387.3.2 Implementation Architecture1387.4 GFDM Receiver Design14174 Synchronization unit1427. 4.2 Channel Estimation Unit1474.3 MIMo-GFDM Detection Unit145Contents7.5 Summary and Outlook147Acknowledgments148References488Distributed Massive MIMO in Cellular Networks15IMichail Matthaiou and Shi Jin8. I Introduction15l8. 2 Massive MIMO: Basic Principles1528.2.1 Uplink Downlink Channel Models1538.2.2Favorable Propagation1548.3 Performance of Linear Receivers in a Massive MIMO Uplink1548.4 performance of linear precoders in a massive mimo downlink1578. s Channel estimation in massive mimo systems1588.5.1 Uplink Transmission1598.5.2 Downlink Transmission1608.6 Applications of Massive MIMO Technology1618.6.1 Full-Duplex Relaying with Massive Antenna Arrays1618.6.2 Joint Wireless Information Transfer and Energy Transfer forDistributed massive mimo1638.7 Open Future Research Directions1678. 8 Conclusionl68References169Full-Duplex Protocol Design for 5G Networks172Tanelf Ahonen and Risto wichman9.1 Introduction1729. 2 Basics of Full-Duplex Systems1739.2.1 In-Band Full-Duplex Operation Mode1739.2.2 Self-Interference and Co-channel Interference1749.2.3 Full-Duplex Transceivers in Communication Links1759. 2. 4 Other Applications of Full-Duplex Transceivers1789.3 Design of Full-Duplex Protocols1799.3, 1 Challenges and Opportunities in Full-Duplex Operation1799.3.2 Full-Duplex Communication Scenarios in 5G NetworksR9.4 Analysis of Full-Duplex Protocols1829.4.1 Operation Modes in Wideband Fading Channels1829. 4, 2 Full- Duplex Versus Half-Duplex in Wideband Transmission1849.5 Conclusion1849.5.1 Prospective Scientific Research DirectionsI849.5.2 Full-Duplex in Commercial 5G Networks185RLItrtncekl8610Millimeter Wave Communications for 5G Networks188Jiho Song, Miguel R Castellanos, and David J. LoweContentsⅸx10.1 Motivations and Opportunities18810.2 Millimeter Wave Radio Propagation18910. 2.1 Radio Attenuation1890. 2. 2. Free-Space Path LOSs19I10.2.3 Severe shadow19310.2 4 Millimeter Wave Channel model19310.2.5 Link Budget Analysis19410.3 Beamforming Architectures19510.3, Analog beamforming solutions19610.3.2 Hybrid Beamforming Solutions20010.3.3 Low-Resolution Receiver Architecture2010.4 Channel Acquisition Techniques20110.4.1 Subspace Sampling for Beam Alignment20210.4.2 Compressed Channel estimation Techniques20510.5 Deployment Challenges and Applications20710.5.1 EM Exposure at Millimeter Wave Frequencies20710.5.2 Heterogeneous and Small-Cell Networks208Acknowledgments209References209Interference Mitigation Techniques for Wireless Networks214Koralia N Pappi and George K, Karag annidis1 1.1 Introduction21411.2 The Interference Management Challenge in the 5G vision21411. 2. 1 The 5G Primary Goals and Their Impact on Interference2141 1.2.2 Enabling Technologies for Improving Network Efficiencyand Mitigating Interference21611.3 Improving the Cell-Edge User Experience: Coordinated Multipoint218I 1.3.1 Deployment Scenarios and Network Architecture2181 13. 2 CoMP Techniques for the Uplink22011.3.3 CoMP Techniques for the Downlink2211 1.4 Interference Alignment: Exploiting Signal Space Dimensions2231 1.4.1 The Concept of Linear Interference Alignment224L1. 4.2 The Example of the X-Channel225I 1. 4.3 The K-User Interference Channel and Cellular NetworksAsymptotic Interference Alignment22611.4.4 Cooperative Interferenee Networks22711.4.5 Insight from IA into the Capacity Limits of Wireless Networks 22711.5 Compute-and-Forward Protocol: Cooperation at the ReceiverSide for the Uplink22811.5.1 Encoding and Decoding of the CoF Protocol22811.5.2 Achievable-Rate Region and Integer Equation Selection23011.5.3 Advantages and Challenges of the CoF Protocol232IL6 Conclusion233References233
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