SVPWM分析、各个扇区详细计算以及Matlab仿真

article/2025/10/18 20:56:55

SVPWM分析以及各个扇区详细计算以及Matlab仿真

  • 说明
  • 目的
  • 两电平逆变器拓扑
  • 空间矢量
  • 扇区判断
  • 扇区内如何发波?
  • 矢量作用时间计算
  • 矢量切换时间的计算
  • Simulink仿真/基于Matlab-R2014a版本

说明

第一次发文章,不太会用Markdown,word编辑的公式复制过来有些是乱码,因此都贴图了。
另外,本文公式和图片比较多,编辑工作量比较大,比较辛苦,转载的话,请注明出处,谢谢。

2022.01.23 更新
感谢各位的支持和指正。文章做了如下修改:
1.更正了之前合成矢量没有矢量标号的问题,并增加了推导过程;
2.七段式和五段式发波的电流频率和开关频率的错误。具体可参考另外一篇文章:
错误修正–《SVPWM分析、各个扇区详细计算以及Matlab仿真》

目的

由于在网上找到的一些资料,甚至是我们的教材,对SVPWM的发波方式都是只分析了第一扇区,那么其他扇区的发波方式,矢量作用时间,切换时间都是如何得来的?大家都是直接借用了现成的结论,有些内容的质量不敢恭维。

借此试图对SVPWM各个扇区进行详细的计算分析,在计算分析过程中发现了一些比较有意思的问题,以此成文作为记录,方便大家讨论学习,本文适合一些有基础的同学阅读。

两电平逆变器拓扑

最常见的两电平拓扑如下图:
在这里插入图片描述
//以下为之前的更改,之前没有加入矢量
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

可见U是一个幅值为相电压峰值1.5倍的旋转矢量

空间矢量

ABC三个桥臂分别有0,1两种状态,0是下管开通上管关断,1是上管开通下管关断。三个桥臂的两种状态总共有八个组合,产生的结果如下:
在这里插入图片描述
这八个组合对应八个矢量,对应的电压关系如下:
在这里插入图片描述
其中有两个零矢量,和六个非零矢量。整个空间也被划分成了如下图所示的六个扇区。
在这里插入图片描述
第一个问题:
这六个矢量是怎么排序的?或者说为什么是书本中提到的462315这么个顺序?如果是其他顺序会有什么问题?
这六个矢量控制的是功率半导体-Mosfet或者IGBT;这些管子在开关和导通过程中会有热量产生,也就是损耗。为了最大限度的降低损耗,每个扇区(包含扇区内部)的开关切换,都需要保证只改动一个桥臂的动作,这样发热量最小,功率密度才能做更高。
在这里插入图片描述
如上图,100可以变换为110或者101,这是电机正反转的区别,我们假定逆时针为电机正传,100切换到了110–010—011—001—101—100,形成一个周期。
100—101—001—011—010—110—100,这个周期是电机以另外一个方向运行。

扇区判断

Uref这个矢量按照我们约定的方向在圆内依次运行。在每个扇区内Uref都由两个相邻的矢量根据不同的时间合成矢量,因此第一步我们需要知道Uref在哪个扇区。
在这里插入图片描述
扇区判断的原理是根据矢量的角位置确定矢量在哪个区间,下表是详细的计算过程
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
根据以上计算结论,我们发现可以以下面三个数值来判断扇区,
令:

// word编辑的公式,复制过来格式变了,看下面图片
U_1= U_β
U_2=3/2 U_α-1/2 U_β
U_3= -3/2 U_α-1/2 U_β

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

扇区内如何发波?

知道了扇区的位置,接下来就要计算先矢量作用时间了。在计算时间之前,我们来讨论下另外一个有意思的话题:矢量怎么走?
五段式的走法更为复杂,我们先讨论七段式,通过七段式引出问题,然后详细讨论五段式。
七段式SVPWM矢量如何从起点到达终点?
以第一扇区为例,如下图所示,矢量要从0走到Uref,可以有两条路径,可以先沿着U4方向走,然后沿着U6方向走,再沿着U4方向走,最后到达Uref,如图中红色路径。注意发波要对称,不能走完了U4再走U6,那样谐波比较大。也可以按照图中蓝色的路线,先沿着U6走,之后沿着U4,最后把U6走完。
在这里插入图片描述
其实两条路径都可以到达罗马,唯一的区别是零矢量的插入方式不同。红色路径是4-6-4,因为还是为了每次只切换一个桥臂的开关,零矢量的插入方式是0-4-6-7-6-4-0(7段式),或者是4-6-7-6-4(五段式)。
我们把其他扇区都加进来,会得到下图这么一个总体的结果。
在这里插入图片描述
如果考虑软件的计算方便,每次发波都先发000矢量,中间插入111矢量,那么就要按照图中红色曲线发波,如下图。
这样第一扇区要先发U4,矢量走到第二扇区后,不能先发U6,要先发距离000更近的矢量U2,到第三扇区后,还是先发U2。总之,1(001),2(010),4(100)距离零矢量(000)更近,要作为每个扇区的首发。
在这里插入图片描述
当然,也可以选择3(011),5(101),6(110)作为首发,那么在7段式的中间需要插入的就是000矢量。
在这里插入图片描述
//错误
7段式SVPWM,由于在一个开关周期内,一个开关做了两次动作,带来的缺点是功率器件发热量较大,但是优点是谐波含量低,发波对称,没有五段式选择上的烦恼。
//
*
更正:
无论7段式SVPWM还是五段式SVPWM,在一个开关周期内,一个开关都只做一次动作。但是由于七段式在一个周期内比五段式多插入了一个零矢量,导致电流频率是开关频率的两倍。
同时七段式的开关损耗比五段式多了1/3。
七段式和五段式的电流波形如下:
七段式
在这里插入图片描述

五段式SVPWM,又被称为DPWM。由于其在一个开关周期内只插入了一个零矢量,是不连续的SVPWM。而在不同扇区内对零矢量的不同选择,导致了DPWM有很多个变种,每个变种对开关管的损耗、相电压的谐波都会造成不同的结果。

与七段式SVPWM类似,DPWM也有最基本的两条路径,如下图所示:4-6-7-6-4或者是6-4-0-4-6;

如果我们在六个扇区内都选择插入000矢量,那么六个扇区内的矢量分别是6-4-0-4-6,6-2-0-2-6,3-2-0-2-3,3-1-0-1-3,5-1-0-1-5,5-4-0-4-5,如下图蓝色曲线;

如果我们在六个扇区内都选择插入111矢量,那么六个扇区内的矢量分别是4-6-7-6-4,2-6-7-6-2,2-3-7-3-2,1-3-7-3-1,1-5-7-5-1,4-5-7-5-4,如下图红色曲线;这就产生了两种DPWM。

在这里插入图片描述
这时再一想,这两种方式好像都不好,为什么?因为在六个扇区内,所有的零矢量都是000或者111,也就是说每次发波中间都是只开通下管或者只开通上管,IGBT的散热很不均匀。

那么有没有办法可以解决这个问题?比如这个扇区插入000,下一个扇区插入111,这样在两个相邻的扇区,上管IGBT和下管IGBT轮流导通,可以解决IGBT发热不均匀的问题。

可以在135扇区插入111矢量,在246扇区插入000矢量;

也可以在246扇区插入111矢量,在135扇区插入000矢量。

现在DPWM有四种了。

在这里插入图片描述
这种可以让电机在60°的角度内,只开上管或者下管。那么能不能再分的细一些,让谐波含量更低?比如一个扇区内,一半时间插入000,另外一半时间插入111?这个思路好像打开了一扇大门,从此DPWM被玩出了花。

可以在第一扇区先插入000矢量,再插入111矢量;在第二扇区再先插入000矢量,再插入111矢量,其他扇区以此类推,如下图:
在这里插入图片描述
也可以在第一扇区先插入111矢量,再插入000矢量;其他扇区依次类推,如下图:
在这里插入图片描述
还可以以U4,U2,U1等基本矢量的周围60°插入000矢量,在U6,U5,U3基本矢量的周围60°插入111矢量,如下图:
在这里插入图片描述
还可以以U4,U2,U1等基本矢量的周围60°插入111矢量,在U6,U5,U3基本矢量的周围60°插入000矢量,如下图:
图8
如果关注英飞凌官网上IGBT的损耗分析软件,可以看到DPWM有六种:
在这里插入图片描述
其中:
DPWMMIN对应图1;
DPWMMAX对应图2;
DPWM0对应图4;
DPWM1对应图8;
DPWM2对应图3;
DPWM3对应图7;
图7和图8也就是DPWM1和DPWM3在一些外文文献里被称为60°PWM;

本文提到的图5,图6两种方法在实际应用中不多,因为软件工作量太大,效果与DPWM1/3差不多。

其他还有一些DPWM,比如三次谐波插入法(THIPWM),平顶式SVPWM,半频式SVPWM,FFCSVPWM,GDPWM,等等等等。
发波方式实在是太多了,我们熟练掌握其中常用的一两种感觉就可以了。

矢量作用时间计算

只对第一扇区的矢量作用时间做详细说明,其他扇区贴出计算过程,不做详细说明。
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

矢量切换时间的计算

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

Simulink仿真/基于Matlab-R2014a版本

SVPWM在Simulink中总体架构如下图,由于本文只分析SVPWM,因此没有PID环节,为了简便,输入为ABC三相电源,经过clark变换后,生成alpha,beta电压,送给SVM模块,SVM模块生成IGBT的六个脉冲。POWER GUI选择离散模式。
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述


http://chatgpt.dhexx.cn/article/KjXugn9p.shtml

相关文章

概率统计Python计算:解古典概型问题

假定以 S S S为样本空间的随机试验是一个等概模型,事件 A ⊆ S A\subseteq S A⊆S。若能算得 ∣ S ∣ n |S|n ∣S∣n, ∣ A ∣ m |A|m ∣A∣m,我们知道 P ( A ) m / n P(A)m/n P(A)m/n。我们把这样的计算方法定义成下列的Python函数。 fr…

古典概型

【例1】一部四册的文集按任意次序放到书架上去,问各册自右向左或自左向右恰成 1,2,3,4 的顺序(用 表示)的概率是多少? 解 此随机试验的结果是四本书在书架上的一种放法,而每一…

概率论3——古典概型与二项分布

排列组合 排列组合高中应该就学过,包括两个原理(加法和乘法原理),以及排列和组合 两个原理 加法原理 比如完成某件事有3类途径,在1类中有4种方法,第2类中有2种方法,第3类中有3种方法&#xf…

概率论基础(1)古典和几何概型及事件运算

概率论对于学习 NLP 方向的人,重要性不言而喻。于是我打算从概率论基础篇开始复习,也顺便巩固巩固基础。 1.事件及运算 1.1 文森图及运算 1.2常用运算律 1.3相关练习 理解:要么A要么B要么C发生,所以是A ∪ B ∪ C&#xff…

概率论--古典概型和几何概型

-------------------------------------------几何概型------------------------------------------------------------------ 向某一可度量的区域内任掷一点.如果所掷的点落在中任意子区域内的可能性大小与A的度量(长度,面积和体积等&…

古典概型和几何概型

古典概型(等可能概型) 1.1定义(随机试验模型) ①只有有限个可能 ②每个结果发生的可能性大小相同。 由 1P(S)得 设事件A包含样本空间S中k个基本事件,那么事件A发生的概率为 1.2计算古典概型的方法——排列跟组合 …

古典概型-分房模型

古典概型问题一般从排列组合、乘法原理的角度思考; 回想概率的基本公式:p(A)A事件发生的次数/总的实验次数 (1)k个盒子已经指定了,每次拿一个球放入其中一个盒子 第一问可以理解为:指定的k个盒子中各有一球…

【概率论与数理统计】猴博士 笔记 p1-p2 古典概型、几何概型

视频 古典概型 常见的古典概型题目分为: 有放回无放回 有放回 对于有放回的题目,一般可以这样做: 举个例子,如题: 则它们的答案是: 1. C 4 4 ∗ ( 2 5 ) 4 C_{4}^{4} *&…

概率论 事件关系 古典概型与几何概型

基本知识点 随机试验:1.不确定性2.可预知性3.可重复性基本事件:包含一个样本点 必然事件:全集 不可能事件:空集 子集2^n-1-1(减去空集与真集) 事件间的关系 1.包含关系 2.和运算AUBAB,A与B至少有一个发生 3.积事件A∩BAB,AB同时发生 4.差事件A-BAB ̅A-AB,A发生但B不发生 5.…

概率论 1.3 古典概型与几何概型

1.3.1 排列与组合 排列 从n个不同元素任取r(r<n)个元素排成一列(考虑元素出现的先后次序)&#xff0c;称此为一个排列&#xff0c;此种排列的总数为n(n-1)....(n-r1)n!/(n-r)&#xff01;&#xff0c;若rn,则称为全排列&#xff0c; 2.重复排列 从n个不同元素中每次取出一个…

概率论基础 —— 1. 基本事件类型、运算规则,及古典概型与几何型概型

概率论与数理统计的相关知识&#xff0c;是机器学习及深度学习最常应用到的基本知识。因为对于机器学习和深度学习来说&#xff0c;最常见的一个应用场景就是训练一堆样本集后&#xff0c;给定一个测试样本&#xff0c;它可能同时具备类A和类B的特征&#xff0c;那么就需要通过…

概率论---古典概型

1、称具有下列两个特征的随机试验模型为古典概型&#xff1a; (1)随机试验具有有限个可能的结果&#xff1b;&#xff08;2)每一个结果发生的可能性大小相同. 2、在古典概型的假设下&#xff0c;设事件A包含样本空间S中的k个基本事件为,即(基本事件只含一个样本点),则 , 即古…

5. 等可能概型(古典概型)

文章目录 等可能概型(古典概型) 等可能概型(古典概型) 定义&#xff1a;若实验满足&#xff1a; 样本空间 S 种样本点有限&#xff08;有限性&#xff09;出现每一个样本点的概率相等&#xff08;等可能性&#xff09; 称这种试验为等可能概型&#xff08;或古典概型&#x…

古典概型、条件概率

文章目录 1 概率1.1 定义1.2 性质 2 古典概型2.1 定义2.2 计算公式 3 条件概率3.1 定义3.2 性质3.3 乘法定理 1 概率 1.1 定义 定义 (概率的公理化定义)&#xff1a;设 E E E 是随机试验&#xff0c;其样本空间 S S S &#xff0c;对于 E E E 的每一事件 A A A 赋于一个实…

概率笔记2——古典概型

上一章中通过几个示例对概率进行了初步介绍&#xff0c;从本章开始&#xff0c;将系统地介绍概率的相关知识。 基本概念 概率研究的是随机现象背后的客观规律——我们对随机没有兴趣&#xff0c;感兴趣的是通过大量随机试验总结出的数学模型。 随机试验 顾名思义&#xff0c;这…

概率统计·概率论的基本概念【古典概型、几何概型】

注意划线部分的这种表示方式 古典概型&#xff08;等可能概型&#xff09; 乘法原理 基本模型 箱中摸球 分组分配&#xff08;分球入箱&#xff09; 先给特殊元素分配 # —— 事件个数 以上题的思路如下&#xff1a; 例题 抽签模型 因为不知道前面人的结果&#xff0c;所以…

古典概型例题

【例1】一部四册的文集按任意次序放到书架上去&#xff0c;问各册自右向左或自左向右恰成 1&#xff0c;2&#xff0c;3&#xff0c;4 的顺序&#xff08;用 表示&#xff09;的概率是多少&#xff1f; 解 此随机试验的结果是四本书在书架上的一种放法&#xff0c;而每一…

概率论的学习和整理10:古典概型 和 N重伯努利试验 的概率和计算方法对比 -----(头脑要纠错!!!)

目录 1 古典概型&#xff08;等可能模型 / 等概率模型&#xff09; 1.1 古典概型的定义 1.2 现实的例子很多 1.3 古典概型的核心要求 1.4 古典概型的好处 1.4.1 足够直观 1.4.2 适应面广&#xff0c;只要基础事件概型相等即可套用 1.4.3 适应面广&#xff0c;只要各…

古典概型——概率论与数理统计(宋浩)

事件的概率 1.2.1概率的初等描述 概率的定义&#xff1a;事件发生的可能性的大小&#xff08;P&#xff08;A&#xff09;&#xff09; 性质&#xff1a; P&#xff08;Ω&#xff09;1&#xff0c;P&#xff08;φ&#xff09;0&#xff08;规范性&#xff09;0<P(A)&l…