AM系统的建模与仿真
AM系统的建模与仿真（精选11篇）
AM系统的建模与仿真 第1篇
光伏发电是一种新型的分布式发电技术，光伏发电系统主要是利用太阳能光伏电池直接对光能进行能量转换从而产生电能的一套装置，但是由于太阳光本身的不稳定等因素，光伏发电并网会对当前电网的稳定性造成一定的影响，因此对光伏发电并网的相关科学研究具有非常重要的实际意义。
近年来，我国对光伏发电并网的相关研究取得了很多关键性的进展，文献[1]对光伏发电并网的几个核心问题进行了研究，通过改进扰动法和Boost电路实现MPPT，对比光伏并网的电流控制方式，以双闭环控制对联网逆变器进行控制以及孤岛检测的优化等，该文献为发展分布式能源的高效利用提供了重要参考。文献[2是在PSCAD/EMTDC平台上搭建了一个直流光伏发电模型，该模型的优势在于能够模拟任意光照强度下的光伏I-V特性，但未对三相光伏并网系统进行仿真。文献[3]通过实际的光伏发电并网系统的运行数据，系统的介绍了光伏发电并网后对电网的影响，对不同天气情况下的光伏发电功率、孤岛检测和大功率光伏发电并网后对电网负荷的影响等方面进行了研究，并对未来的光伏发电并网的调度、负载等问题进行了分析，对光伏发电的并网研究具有指导意义，但没有提出具体的处理方案。文献[4]主要针对光伏电源在微电网中的接入问题进行了研究，提出以PV的平均功率来计算储能设备容量的相关方法，并通过仿真验证了该方法具有较好的实际应用价值，但该研究主要针对的是微网环境。
本文主要是在Matlab/Simulink平台上搭建了一套两极式三相光伏发电并网系统模型，分别建立了基于光伏发电伏安特性的光伏电池阵列模型和基于电导增量法的MPPT控制模型，通过MPPT控制提高了光伏电池阵列的工作效率，最后通过仿真验证了本系统具有较好的动态性能。
1 光伏阵列以及MPPT控制仿真模型
光伏发电并网系统主要包括太阳能电池阵列、并网逆变器、变压器等最后再与大电网相连，其中光伏电源的等效电路如图1所示。
图1中，恒流源ISC为光生电流。IL为分光电流，它流过负载RL，在其两端产生了电压UL，此电压作用于二极管产生了抵消另一部分光电流的电流IF，也可称为暗电流。另外电池本身还有电阻，因此用一个并联电阻RSH和一个串联电阻Rs来等效。通过对光伏电池的等效电路的以及物理特性的分析可以得出以下算式：
式中，A是二级管理想常数，当正偏电压大时为1，正偏电压小时为2;K为波尔兹曼常数，其值为1.38×10-23J/K;T为光伏电池的温度；IF0为光伏电池在无光照时的饱和电流。从式中可以看出，光伏电池阵列输出的电压和电流受外界环境条件如光照强度温度等的影响，在相对稳定的日照条件下，短路电流的强度与温度呈现出一定的线性关系。基于以上数学模型，本文建立了的光伏阵列模型，其输出特性如式（2）所示：
式中：NS和NP分别代表串联组件和并联组件的数量，光伏阵列仿真模型如图2所示。
光伏并网系统中为了提高光伏阵列的发电效率，通常要求整个光伏发电系统的功率始终保持在最大，即系统始终要对其最大功率点进行追踪（MPPT)[5]。本文通过Boost电路来实现升压功能，以电导增量法实现MPPT的控制，其原理就是通过对比光伏发电电池阵列的瞬时导抗以及导抗的变化量来实现MPPT功能，从典型光伏电池输出功率P-V特性随温度变化曲线中[6]可以得到光伏发电并网系统的输出功率具有最大功率点处功率对电压的导数为0这一特性，即：
电导增量法中的核心问题就是判断式（5）所示的关系能否成立[7]，当式（5）成立，即输出电导的变化量和负的输出电导相等就表明此刻光伏并网的P-V曲线斜率为零，即达到了最大功率点MPP；若不成立就要根据算式（5）的大小关系来判断功率曲线斜率的正负：当输出电导的变化量大于负的输出电导时，表明此时光伏并网的P-V曲线斜率为正；当输出电导的变化量小于负的输出电导时，表明此刻的光伏并网P-V曲线斜率为负[8]。图3为搭建的基于电导增量法的MPPT模型。
2 并网逆变器的控制策略
两级式光伏并网逆变器拓扑结构如图4所示。本文搭建的三相光伏发电并网模型及仿真是在大电网的输出三相平衡且稳定性较高，电感、功率开关管等元器件均为理想器件，并且不计开关过程和死区时间的条件下进行的。在三相坐标静止坐标系中，三相光伏并网逆变器的数学模型可以根据基尔霍夫定律表述如式（6）所示：
式中：ia,ib,ic是并网逆变器的输出电流；ua,ub,uc是并网逆变器的输出电压；ea,eb,ec是三相电网的电压；r是逆变器的输出阻抗；L是交流端的滤波电感。
为得到同步旋转d-q坐标系下的数学模型，对式（6）所描述的数学模型进行了同步坐标变换，最后得到三相光伏并网逆变器数学模型如式（7）所示：
通过解耦和PI调节，可推导出在d-q坐标系中三相并网逆变器的电流前馈解耦算式：
综上，便可得出两级式三相光伏并网逆变器的控制策略，如图5所示。
由图5可以看到，为得到光伏并网逆变器所需要的PWM波，首先，并网逆变器需要通过最大功率点追踪得到V*dc，在与Vdc做差后得出误差信号；其次，将得出的误差信号通过PI调节后得到有功电流参考值id*；再次，通过id*和iq*和并网逆变器的输出的有功电流和武功电流的采样值做差后得出误差值；最后，将次误差通过解耦和PI调节后，再经过SVPWM变换即可。SVPWM变换也就是电压空间矢量脉宽调制，依托平均值等效原理，由三相变流器输出的指令电压于复平面中合成电压空间矢量，并且通过三相逆变器不同的开关模式，产生PWM波，目的就是使输出的波形能够尽量接近正弦理想波形[9]。
3 光伏发电系统并网模型及仿真
通过本文前面的分析和搭建的模型，建立如图6所示的三相光伏发电并网系统，本系统采用双环控制，具体的参数如下：Tref=25℃，Sref=1 000 W/m2;Voc=64.2 V,ISC=5.96 A;Vm=54.7 V,Im=5.58 A；采样时间=0.000 1 s，ΔD=0.000 1;fs=10 000 Hz;L=4e-3 H；三相对称，ea=311×sin(100πt)。
图7和图8即为三相光伏并网系统的三相电流和电压的仿真图。从仿真图中电流和电压所反应出的标准正弦曲线可以准确地验证本文所采用的控制策略的正确性。
图9为MPPT中直流端电压Vdc的仿真图。从图中可以看出在一个周期内直流端电压达到稳态。图10为IdIq的仿真图，图中Iq一直近乎保持在0，说明本文所搭建的仿真模型能够保持较好的单位因数并网。
图11为光伏阵列的输出功率和并网逆变器的输出功率，从图中可以看出光伏阵列和并网逆变器的输出功率非常近似。
4 结论
本文首先对光伏阵列和最大功率点追踪的原理进行了介绍，然后建立了光伏阵列的仿真模型，通过Boos电路与电导增量法来实现光伏并网的MPPT控制。搭建了MPPT仿真模型，通过对光伏并网逆变器的控制策略的分析和运用，最后完整地建立了一个两级式三相光伏并网系统模型，并通过仿真验证了本系统控制策略的正确性且具有较好的动态性能，为后续的光伏并网的相关研究提供了有力支持。
摘要：为了真实地模拟光伏发电并网系统,针对光伏发电并网的最大功率点追踪,给出了基于电导增量法的控制方法,提高了光伏电池阵列的工作效率。利用Boost电路实现MPPT控制,以SVPWM变换形成PWM波,在此基础上分别从光伏发电并网系统的各重要组成部分出发,建立了一套两级式三相光伏并网发电系统模型。最后,通过仿真对所搭建模型的动态性能进行验证。仿真结果表明,该模型能够真实地反映三相光伏发电并网系统的实际运行特性,具有较好的动态性能。
关键词：光伏并网系统,光伏阵列,并网逆变器,SVPWM
参考文献
[1]李冬辉,王鹤雄,朱晓丹,等.光伏并网发电系统几个关键问题的研究[J].电力系统保护与控制,2010,38(21):208-214.
[2]孙自勇,宇航,严干贵,等.基于PSCAD的光伏阵列和MPPT控制器的仿真模型[J].电力系统保护与控制,2009,37(19):61-64.
[3]赵平,严玉廷.并网光伏发电系统对电网影响的研究[J].电气技术,2009(3):41-44.
[4]周念成,闫立伟,王强刚.光伏发电在微电网中接入及动态特性研究[J].电力系统保护与控制,2010,38(14):119-127.
[5]李翠霞.光伏发电系统控制器的研究[D].天津:天津大学,2009.
[6]全凤丽.并网光伏电站引起的电压波动与闪变的研究[D].西安:西安交通大学,2011.
[7]黄瑶,黄洪全.电导增量法实现光伏系统的最大功率点跟踪控制[J].现代电子技术,2008,31(22):18-19.
[8]汤济泽,王丛岭,房学法.一种基于电导增量法的MPPT实现策略[J].电力电子技术,2011(4):73-75.
AM系统的建模与仿真 第2篇
机载防撞系统水平防撞模型的建模与仿真
针对下一代机载防撞系统水平防撞的功能要求,采用相对距离水平投影的方法,根据空间碰撞威胁度和时间碰撞威胁度的.理论依据,建立了水平方向的冲突探测和防撞模型,并利用伽利略相对性原理导出了本机与入侵飞机之间的投影水平相遇距离和到最接近点的预留时间的计算公式.阐明了水平防撞模型的建模方法,制定出机载防撞系统水平防撞功能的仿真测试方案,并进行了基于时间流的计算机仿真和测试.仿真结果表明:该模型不仅能够预测出飞机在各个时间的相对方位、相对距离和相对高度,而且可以给出合理的水平机动措施,为飞行员提供左转或右转的角度指示以避免空中相撞.
作 者：彭良福 林云松 作者单位：彭良福(西南民族大学,电气信息工程学院,四川,成都,610041)林云松(电子科技大学,自动化工程学院,四川,成都,610054)
刊 名：空军工程大学学报（自然科学版） ISTIC PKU英文刊名：JOURNAL OF AIR FORCE ENGINEERING UNIVERSITY(NATURAL SCIENCE EDITION) 年，卷(期)： 11(4) 分类号：V243 V249 关键词：机载防撞系统(TCAS) 广播式自动相关监视(ADS-B) 水平防撞 建模仿真电动舵机系统建模与仿真 第3篇
1 系统建模
数字式舵机系统是由测控单元和伺服单元组成, 测控单元 (即控制器) 是由微处理器、A/D转换器及D/A转换器等组成。伺服单元是由电源、放大驱动器、直流伺服电机、减速器及电位器组成。放大驱动器放大电压信号, 直接输送给直流电机并带动减速器连同与减速器同轴固定的电位器转动, 控制舵机舵面, 执行相应的线位移或角位移, 同时输出对应位移的电压信号给测控单元的A/D转换器。该伺服系统组成框图如图1所示。
1.1 舵机零部件传递函数
1.1.1 直流伺服电机数学模型的建立
a) 伺服电机传递函数。本系统采用电枢控制直流电机, 在零初始条件下, 取电机电枢电压Ua为输入量, 电机轴的角位移θm为输出量, 使用机理建模的方式可得伺服电机的传递函数为:
式中, Cm—转矩系数 (N·m/A) ;La—电枢绕组电感 (H) ;Ra—电枢绕组电阻 (Ω) ;
Jm—电机轴上的总转动惯量 (包括转子及负载的惯量) (kg·m2) ;
fm—电机轴上的粘性摩擦系数 (N·m·s/rad) ;Kb—反电势系数 (V·s/rad) 。
如果忽略粘性摩擦, 则有
b) 数学模型参数确立及验证。本系统实验模型的建立基于Mablab R2012a/simulink, 仿真系统的数值算法采用变长ode45法, 仿真时间为0.03s。选取的电机模型参数:Ua=27V, R a=0.5Ω, L a=7 0 u H, C m=0.0 2 1 4 9, Kb=0.02149, Jm=3.69×10-6Kg·m2, 电机数学模型如图2所示。
(1) 根据伺服电机Matlab模型仿真结果可知:
起动电流=49A, 起动转矩=1.06N·m, 空载转速=12000rpm, 机电时间常数=3.75ms。
(2) 利用测功机等测量设备实测得到的伺服电机参数:
起动电流=52A, 起动转矩=1.12N·m, 空载转速=11850rpm, 机电时间常数=4ms。
对两套数据进行分析比较可知, 电机建模仿真得到的数据与电机实测数据非常接近, 误差不超过7%, 从而验证了电机数学模型及其参数的准确性。
1.1.2 伺服放大驱动器传递函数
本系统为500w以下高精度快速响应的伺服系统, 驱动器宜采用H型双极模式, 其传递函数为:
其中, Ua为电机电枢电压 (V) , Uc为PWM输入电压 (V) 。
1.1.3 减速器传递函数
本系统减速器采用蜗轮蜗杆传动结构, 其传递函数即为减速器的减速比1/i。
1.1.4 反馈电位器传递函数
反馈电位器的传递函数为:
1.2 系统模型框图
将舵机系统各部分连接起来, 可得到无校正环节时系统的结构框图, 如图3所示。
图3中, 反馈电位器输出电压:Uf=Kfθc, 输入信号设定电压为Ur, 则误差电压信号为:Ue=Ur-Uf;Kc为放大器系数, Kpwm为驱动器传递系数。
2 控制器设计
控制器是整个舵机系统的重要组成环节, 主要完成对舵控制信号和舵反馈信号的误差综合和放大, 并对整个舵机系统的综合性能进行控制调节。在电动舵机的控制领域中, 一般都采用PID控制, 实现简单, 控制效果良好。近年来, 模糊控制因其调节速度快, 易于实现实时控制, 控制精度和鲁棒性强, 应用更加广泛。但对于电动舵机这样具有高阶、非线性、强耦合, 且控制指标要求极高的控制对象, 单独采用常规PID或模糊控制都不会取得较好的控制效果。鉴于此, 本文将模糊控制和PID控制结合起来, 设计了一种新型的智能控制器, 即模糊自适应PID控制器, 并将其成功应用于舵机系统中。
2.1 模糊自适应PID控制规则的建立方法
模糊自适应PID控制设计的核心是总结工程设计人员的技术知识和实际操作经验, 建立合适的模糊规则表, 得到针对Kp, Ki, Kd共3个参数分别整定的模糊控制规则表。
本文为了摸索和积累舵机系统的PID控制经验, 首先在舵机系统控制器内部建立了分段PID控制模块, 对舵偏角度位置误差量位置误差的变化率进行合理的分级判断, 再选通相应的PID控制模块输出, 反复调整分级参数及相应的PID参数直到整系统仿真得到较好的控制结果。模型中的PID控制模块数量可根据需要进行增删。经过实际调试积累, 将PID控制模块数量确定为20, 即PID控制规则库中包含20条控制规则。
2.2 模糊控制器的建立
根据分段PID控制模型建立好了模糊自适应PID控制规则后, 将舵机控制器内部的分段PID控制模型替换为模糊自适应PID控制模型, 如图4所示。
采用Matlab/Fuzzy模糊推理系统编辑器, 将误差e和变化ec分别经过量化因子处理映射到各自的模糊论域中, 然后根据所在的模糊等级在模糊控制规则表中查询应该输出的PID参数调节量, 然后将其作用于常规PID控制器。本系统采取了Sugeno型模糊推理方法。
根据舵机系统实际运行要求, 可折算出位置误差e的实际论域范围为[-9, 9], 位置变化ec的实际论域范围为[-150, 150], 对论域进行模糊化, 对应的模糊子集为:NB, NS, ZO, PS, PB。Kp, Ki, Kd均采用linear隶属度函数, 对论域进行模糊化后对应的模糊子集为:Z, B, M, S。
在Rule Editer中建立控制规则库, 用以下20条模糊条件语句来描述:
……
建立好模糊控制器系统文件myfuzzpid.fi s后, 将其输出到工作空间中, 即可让图11中的Fuzzy Logic Controller调用运行, 实现舵机系统的模糊自适应PID控制。
3 系统仿真
在MATLAB/Simulink环境下进行系统仿真与验证。建立的舵机系统模型框图如图5所示, 控制器内部结构如图7所示。选取的系统模型参数:Ua=27V, Ra=0.5Ω, La=70u H, Cm=0.02149, Kb=0.02149, Jm=8.0×10-6Kg·m2, Kf=0.029, 负载系数K=0.0068, 1/i=1/210, 空载时KL=0N·m/°, 带载时KL=3N·m/°。
3.1 系统阶跃响应特性仿真测试
3.1.1 空载条件下的阶跃特性仿真
由图6、图7仿真波形分析可知空载条件下, 舵机控制信号为2°阶跃信号时, 系统稳态值为2.0397°, 稳态误差为1.99%, 上升时间tr=29.3ms, 调节时间ts=45.3ms;舵机控制信号为20°阶跃信号时, 系统无超调振荡, 稳态值为20.03°, 稳态误差为0.15%, 上升时间tr=55.9ms, 调节时间ts=75.8ms。
3.1.2 弹性负载条件下的阶跃特性仿真 (KL=3N·m/°)
由图8、图9仿真波形分析可知舵机控制信号为2°阶跃信号时, 系统无超调, 稳态值为2.0154°, 稳态误差为0.77%, 上升时间tr=30.0ms, 调节时间ts=46.4ms;舵机控制信号为20°阶跃信号时, 系统无超调, 稳态值为19.7°, 稳态误差为1.5%, 上升时间tr=56.3ms, 调节时间ts=89.5ms。
3.2 系统频率响应特性仿真测试
3.2.1 空载条件下的频率响应特性仿真
由图10、图11仿真波形分析可知舵机控制信号为1°, 10Hz正弦信号时, 舵偏角输出值为1.02°, 相移为18°;舵机控制信号为2°, 10Hz正弦信号时, 舵偏角输出值为2.012°, 相移为17.3°。
3.2.2 弹性负载条件下的频率响应特性仿真 (KL=3N·m/°)
由图10、图11仿真波形分析可知舵机控制信号为1°, 10Hz正弦信号时, 舵偏角输出值为1.009°, 相移为14.8°;舵机控制信号为2°, 10Hz正弦信号时, 舵偏角输出值为2.018°, 相移为15.69°。
3.3 系统性能分析评估
由系统阶跃响应特性和频率响应特性仿真结果分析可知, 舵机整系统在空载和带载条件下, 均具有很好的动态性能和稳态性能, 在0~20°的舵偏角运动范围内, 系统无振荡, 稳态误差小于2%, 上升时间小于60ms, 调节时间小于90ms。此外, 系统具有很好的鲁棒性和带载能力, 系统频带宽度大于10Hz。
4 结束语
本文研究建立了电动舵机系统的数学模型, 并通过MATLAB/Simulink对基于模糊自适应PID控制算法的舵机控制器进行了设计仿真研究, 得出实验波形。分析结果表明该舵机系统快速性好、超调量小、稳态误差较小, 具有良好的动静态特性, 鲁棒性及带载能力较强。在数控舵机飞速发展的今天, 模糊自适应PID控制策略在舵机设计中将具有广泛的应用前景。
摘要：本文研究了一种电动式的导弹舵机系统。对整个舵机系统进行了数学建模, 并提出了采用模糊自适应PID算法来实现其控制, 完成了数字控制器的设计, 并利用MATLAB/Simulink进行了系统仿真与验证分析。
关键词：电动舵机,数学模型仿真,MATLAB/Simulink
参考文献
[1]胡寿松.自动控制原理[M].北京:科学出版社, 2001 (02) .
[2]刘金琨.先进PID控制MATLAB仿真[M].北京:电子工业出版社, 2007 (05) .
AM系统的建模与仿真 第4篇
题目：
Matlab/Simulink通信
系统建模与仿真
班级：
2008级电子（X）班
学号：
姓名：
电子信息课程设计
Matlab/Simulink通信系统建模与仿真
一、设计目的：学习Matlab/Simulink的功能及基本用法，对给定系统进行建模与仿真。
二、基本知识：Simulink是用来对动态系统进行建模、仿真和分析的软件包，依托于MATLAB丰富的仿真资源，可应用于任何使用数学方式进行描述的动态系统，其最大优点是易学、易用，只需用鼠标拖动模块框图就能迅速建立起系统的框图模型。
三、设计内容：
1、基本练习：
（1）
启动SIMULINK：先启动MATLAB，在命令窗口中键入：simulink，回车；或点击窗口上的SIMULINK图标按钮。
图（1）建立simulink
（2）
点击File＼new＼Model或白纸图标，打开一个创建新模型的窗口。
（3）
移动模块到新建的窗口，并按需要排布。
（4）
连接模块：将光标指向起始模块的输出口，光标变为“+”，然后拖动鼠标到目标模块的输入口；或者，先单击起始模块，按下Ctrl键再单击目标模块。
（5）
在连线中插入模块：只需将模块拖动到连线上。
（6）
连线的分支与改变：用鼠标单击要分支的连线，光标变为“+”，然后拖动到目标模块；单击并拖动连线可改变连线的路径。
（7）
信号的组合：用Mux模块可将多个标量信号组合成一个失量信号，送到另一模块（如示波器Scope）。
（8）
生成标签信号：双击需要加入标签的信号线，会出现标签编辑框，键入标签文本即可。或点击Edit＼Signal
Properties。传递：选择信号线并双击，在标签编辑框中键入<>，并在该尖括号内键入信号标签即可。
四、建立模型
1.建立仿真模型
（1）在simulink
library
browser中查找元器件，并放置在创建的新模型的窗口中，连接元器件，得到如下的仿真模型。
图（2）调幅解调器性能测试仿真模型
（2）分别双击双边带相干解调模块和低通滤波器模块，弹出如下的对话框，进行相应的参数设置。
（3）相干解调模块载波设置为1MHZ，初相位为-pi/2,低通滤波器截止频率为6000HZ。
图（3）双边带相干解调模块及低通滤波器的设置对话框
（4）在MATLAB中输入如下程序进行仿真。
%
ch5problem1.m
SNR_in_dB=-10:2:30;
SNR_in=10.^(SNR_in_dB./10);
%
信道信噪比
m_a=0.3;
%
调制度
P=0.5+(m_a^2)/4;
%
信号功率
for
k=1:length(SNR_in)
sigma2=P/SNR_in(k);
%
计算信道噪声方差并送入仿真模型
sim(＇ch5problem1.mdl＇)
;
%
执行仿真
SNRdemod(k,:)=SNR_out;
%
记录仿真结果
end
plot(SNR_in_dB,SNRdemod);
xlabel(＇输入信噪比
dB＇);
ylabel(＇解调输出信噪比
dB＇);
legend(＇包络检波＇,＇相干解调＇);
执行程序之后，得出仿真结果如下图所示。图中给出了不同输入信噪比下两种解调器输出的信噪比曲线。从图中可见，高输入信噪比情况下，相干解调方法下的输出解调信噪比大致比包络检波法好3dB左右，但是在低输入信噪比情况下，包络检波输出信号质量急剧下降，这样我们就通过仿真验证了包络检波的门限效应。
图（4）解调信噪比仿真结果
同时在仿真中给出了三路解调输出信号的波形，如下，从解调输出的波形上也可以看出，在相同噪声传输条件下，包络检波输出的正弦波幅度较小，也即包络检波的解调增益较相干解调要小。
图（5）仿真输出的解调信号波形
2建立另一个仿真模型
（1）
在图（2）的基础上加上一个锁相环，构成锁相环相干解调器模型，如下。
图（6）锁相环提取载波的相干解调仿真模型
（2）
用类似于对图（2）进行仿真的程序进行仿真，程序如下
%
ch5problem1progB.m
SNR_in_dB=-10:2:30;
SNR_in=10.^(SNR_in_dB./10);
%
信道信噪比
m_a=0.3;
%
调制度
P=0.5+(m_a^2)/4;
%
信号功率
for
k=1:length(SNR_in)
sigma2=P/SNR_in(k);
%
计算信道噪声方差并送入仿真模型
sim(＇
ch5problem1progB.mdl＇);
%
执行仿真
SNRdemod(k,:)=SNR_out;
%
记录仿真结果
end
plot(SNR_in_dB,SNRdemod);
xlabel(＇输入信噪比
dB＇);
ylabel(＇解调输出信噪比
dB＇);
legend(＇包络检波＇,＇相干解调＇);
（3）
仿真的波形如下，从结果中可以看出，在低信噪比下，锁相环相干解调器的性能比理想解调模块要差一些，但在实际中由于PLL的门限效应，一般不能达到这里仿真出来的性能曲线。
图（7）锁相环相干解调器的输出信噪比性能对比
（4）
同时给出仿真输出的解调信号波形如下
五．设计总结
借由此次模拟通信系统的建模仿真设计，基本熟悉了调制解调的原理和借条性能的测试方法，通过仿真实验进一步深入理解超外差接收机的工作原理。设计过程中由于对软件的不熟悉遇到了很多的问题，例如，元器件的正确查找，参数设置，等等，在老师的指导下，参照参考书目，及与同学们讨论摸索，及上网搜索，此次学到了很多东西。做完这次课设，对matlab软件也进一步熟悉，真正把理论与实践联系起来，使我所学的专业知识得到了的运用，更深刻的理解了理论知识，理论联系实际的实践操作能力也进一步提高。这次的课程设计，学要我们更进一步的掌握学到的基础知识，加深对软件的掌握，应用，为下一次课程设计打好基础。
【参考文献】
绍玉斌
AM系统的建模与仿真 第5篇
(1.南通航运职业技术学院 轮机工程系，江苏 南通 226010;2.大连海事大学 轮机工程学院，辽宁 大连 116026;3.中船重工第703 研究所无锡分部，江苏 无锡 214151)
0 引言
近年来，随着能源危机及环境污染问题日趋严重，人们对柴油机的节能和排放要求越来越严格，因而对柴油机的调节控制提出高精度及多参数的要求，从而推动电控柴油机的发展［1-2］.Wärtsilä 公司率先将共轨技术应用于船舶大型低速电控柴油机，使得柴油机能够自由选择喷射压力、精确控制燃油喷油量、独立控制喷油正时和喷油规律［3］，能够满足船用柴油机的动力性、经济性以及排放等方面的要求.对电控柴油机的燃油共轨系统进行建模和仿真可以得到燃油共轨系统的基本特性，以及各参数对系统性能的影响［4］，对系统以后的设计和改进具有重要意义.
1 燃油共轨系统原理
Wärtsilä 公司的RT-flex 系列柴油机可用2个或3个共轨.若用2个共轨，则包括60～90 MPa 的燃油共轨和8～20 MPa 的伺服油共轨，伺服油共轨用于控制喷射电磁阀、排气阀和气缸起动阀.若用3个共轨，则增加1个20 MPa 的控制油共轨，其作用是控制喷射电磁阀和伺服油供油泵.
本文主要介绍燃油共轨系统，主要包括控制系统、高压油泵、中间储油器、燃油共轨管、压力传感器、压力调节阀、喷油器等［5］，其原理见图1.柴油机曲轴输出端的齿轮带动高压油泵，根据燃油齿条的位置将燃油供入中间储油器，中间储油器通过两个立管与燃油共轨管相连，燃油在共轨管中等待喷射.
图1 燃油共轨系统原理
2 燃油共轨系统仿真模型
燃油共轨系统仿真是以液体流动数学方程组(包括质量守恒方程、动量守恒方程和物态方程)为基础进行研究的.本文对共轨系统建模作如下假设［6-7］:(1)燃油在整个系统中做可压缩一维非稳态流动;(2)在整个系统中，燃油的温度保持不变;(3)各腔为集中容积，不考虑压力传递时间，同一瞬时状态压力处处相等;(4)不考虑管路中燃油的流动阻力和空穴现象;(5)不考虑各部件的漏泄和弹性形变;(6)不考虑弹簧自振和运动件冲量损失，及系统进出口局部损失.
2.1 高压油泵数学模型
(1)凸轮运动方程:
式中:hfc为凸轮的升程;hmax为凸轮的最大升程;θ为凸轮转角;θB为凸轮工作段半包角;C1，C2，C3，C4为系数，其中C1=(-480hmax+ 165v)/192，C2=(160hmax-97v)/32，C3=(-120hmax+ 75v)/24，C4=(96hmax-61v)/64，v为燃油的运动黏度.
(2)柱塞腔的燃油满足连续性方程［8］:
式中:Vfpl为柱塞腔容积;E为燃油的弹性模量;Pfpl为柱塞腔压力;Afpl为柱塞面积;Qifa_in为中间储油器进口流量;μ0和A0分别为燃油泵进口流量系数和截面积;P0为燃油泵进口压力;α1为阶跃函数;hfpl为柱塞升程，hfpl=ηhfc，其中η为燃油泵齿条的百分比.
2.2 中间储油器数学模型
由中间储油器流入和流出的燃油满足连续性方程:
式中:Vifa为中间储油器容积;Pifa为中间储油器压力;Qifa_in和Qifa_out分别为中间储油器进、出口流量;μ1和μ2分别为中间储油器进、出口流量系数;A1和A2分别为中间储油器进、出口流通面积;μ3为中间储油器安全阀流量系数;A3为中间储油器安全阀流通面积;Pfcr为共轨管压力;δ为阶跃函数.
2.3 共轨管数学模型
由共轨管流入和流出的燃油满足连续性方程:
式中:Vfcr为燃油共轨管容积;Qfcr_out为燃油共轨出口流量;Picu为燃油控制活塞压力;λ1为压力控制阀针阀升程的函数;μ4和A4分别为压力控制阀针阀的流量系数和截面积;μfcr和Afcr分别为共轨管至燃油控制活塞的流量系数和截面积;σ为阶跃函数.
另外，还需对压力调节阀、燃油控制活塞以及喷油器建立数学模型［9-10］，原理与上述模型一致，限于篇幅，这里不再描述.
3 仿真模型与结果分析
3.1 仿真模型
选择Wärtsilä 公司的7RT-flex 60C 共轨柴油机为研究对象，在MATLAB/SIMULINK中建立燃油共轨系统仿真模型，见图2.模型分为凸轮、高压油泵(见图3)、中间燃油累加器、燃油共轨管、压力控制阀和气缸等6个子系统.模型输入凸轮轴转速，计算得到高压油泵升程、柱塞腔压力、共轨管压力以及喷油率等参数.
3.2 参数初始化
仿真前，需要对参数进行初始化.系统采用AB两列高压油泵，A 列高压油泵初始位置为凸轮开始上行时的位置，B 列高压油泵与其在空间上相差60°角.对于中间储油器，假定其初始油压稍高于燃油共轨油压.对于燃油控制活塞，假定其初始位置在燃油不喷射的一端，根据发火顺序动作.对于喷油器，假定其盛油腔内作用有一定的残余油压，针阀处于关闭位置.计算过程中采用ode4 算法，计算步长设为0.000 01，柴油机负荷为99.97%，高压油泵齿条达到满量程的66.6%，凸轮轴转速为570 r/min，中间储油器与燃油共轨管容积分别为0.5 m3和3.0 m3.
3.3 模型验证
模型可以仿真出系统各部件的升程h，压力P以及流量特性，图4～6为部分仿真曲线.从图4可以看出，该高压油泵升程曲线比较柔和且输出稳定，三作用凸轮使其效率更高，符合实际工作情况.从图5可以看出，系统稳定后中间储油器和共轨管压力波动均小于0.02 MPa，满足共轨压力波动小于5%的要求［11］.由图6可以看出，随着喷油器针阀升程的加大，喷油率q 也随之变大，且喷油率存在波动，这是由喷油器盛油腔的压力波动引起的.
图4 高压油泵柱塞升程
另外，按照柴油机试验报告设定柴油机转速、负荷、喷油脉宽和燃油轨压，对循环喷油量的仿真值和试验值进行对比，见表1.从表1可以看出误差较小，说明模型与实际情况具有较好的一致性.
表1 试验数据与仿真数据对比
4 共轨系统各参数对系统性能的影响
4.1 高压油泵转速对供油率的影响
图7 高压油泵转速对供油率的影响
从图7可以看出，随着高压油泵转速的提高，高压油泵的供油率和供油频率随之变化［12］.在凸轮升程，随着高压油泵转速的增大，柱塞的运动速度增大，柱塞腔压力升高较快，从而使供油泵与中间储油器之间的压差增大、供油率增大［13］.同样，由于转速增加，在凸轮回程，柱塞腔的压力下降较快，供油率下降也较快.
4.2 压力缓冲器容积对其压力稳定性的影响
燃油共轨管作为压力缓冲器，在供油和喷射过程中起着减小压力波动的作用，其容积对压力波动起着至关重要的作用.图8为共轨管设定压力为89.60 MPa 时，共轨管容积对中间储油器和共轨管压力的影响情况.从图中可以看出随着缓冲器容积的加大，缓冲器的压力波动逐渐减小.从理论上讲，缓冲器的容积越大越有利于压力稳定，但是为使柴油机在起动过程中尽快建立起油压，缓冲器的容积应尽量小.为了平衡二者的关系，在满足柴油机起动要求的前提下尽量选择较大的缓冲器容积.另外一种比较好的办法是将共轨管做成多段，各段之间通过阀门联通，当柴油机处于启动状态时让一段共轨管处于工作状态，柴油机起动后逐渐向各段共轨管供油，当各段共轨压力接近后，打开连接管路上的截止阀，使多段共轨串联工作，降低其压力波动.
图8 燃油共轨管容积对压力稳定性的影响
4.3 共轨压力对喷油率的影响
喷油率直接决定柴油机的动力性，是柴油机最为重要的参数之一.图9 给出柴油机在不同轨压下喷油率的变化情况，结合表1可以发现柴油机在99.97%和89.88%负荷下，其喷油始角和喷油脉宽基本相同，但是由于燃油轨压不同，导致高负荷时柴油机的喷油率高于低负荷时的喷油率.因此可以得出，相同喷油脉宽下提高轨压可以提高喷油率，如果柴油机转速相同则可得到较大的喷油量.
图9 共轨压力对喷油率的影响
5 结 论
(1)在研究7RT-flex 60C 柴油机燃油共轨系统工作原理的基础上，对其建立仿真模型，经验证，仿真的高压油泵柱塞升程、柱塞腔压力、共轨管压力、喷油器盛油腔压力和喷油率等参数与实际情况基本相符，验证模型的正确性.
(2)用仿真模型对影响燃油共轨系统性能的主要参数作进一步研究.结果表明，高压油泵的转速越高，供油率变化越快;相同喷油脉宽下，共轨压力增加，喷油率增加.另外，中间储油器、共轨管的容积对共轨压力波动有较大影响，建议在满足柴油机起动性能的基础上选用较大的缓冲器容积或采用分段式共轨管.
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AM系统的建模与仿真 第6篇
1 风能与光伏微电网系统的组成
风能与光伏微电网系统整体结构如图1 所示。风力发电和太阳能光伏发电系统为主要的能源供应系统, 后备电源和储能单元为储能系统, 储能单元由蓄电池和燃料电池设备组成。当风能与光伏系统出力过剩, 即微电网发电系统出力超过电网调度指定的负荷需求时, 通过控制储能系统, 使其吸收风光系统发出过剩功率[8]。反之, 风力发电系统和太阳能发电系统与电网负荷需求的差值由储能系统来补偿。
2 储能系统建模与控制方法
储能系统由一定数量的蓄电池组、燃料电池组及并网逆变器单元并联经就地升压变压器送入高压开关站。电荷状态 ( State of Charge, SOC) 是判断电池能量的标准, 当蓄电池的荷电状态低于其设定值 η 时, 启动燃料电池, 否则燃料电池将作为备用储能。
储能系统模型包括3 部分: 蓄电池组模型、燃料电池模型和储能系统并网综合控制策略。
2. 1 蓄电池组模型
当蓄电池处于充满状态下时, 其额定容量为Qn, 在蓄电池组放电的过程中, 电荷状态即剩余电量百分比 ( SOC) 与放电电流i ( t) 具有如下关系[9]:
式中: Mb - s为蓄电池组中电池串联个数; Mb - p为蓄电池组中电池并联个数。
以温度25 ℃时蓄电池的特性为标准, 补偿蓄电池的内阻和极化反应缺额, 由于蓄电池工作时内阻和极化反应受温度影响, 补偿因子与电池极化效应因数Ct以及电池温度Tb的关系为
式中: Cp为极化效应温度补偿因子; Cr为电阻温度补偿因子。
蓄电池组的运行电动势E与初始内电势E0的数学关系为[10]
式中: k为极化电压常数; A为电压变化系数; B为容量变化系数。
2. 2 燃料电池模型[11]
燃料电池作为蓄电池组的备用储能, 起到保障储能系统稳定运行的作用, 采用质子交换膜燃料电池常用模型, 其电压VFC与电流IFC关系为
式中: NF - S为燃料电池组所串联电池的个数; V0为开路时的电压值; Acell为电池的有效活性面积; Jn指实际运行的电流密度; J0为电池运行过程中所能达到的最大电流密度; R为欧姆电阻; m为浓度系数; n为连接损耗因数。
2. 3 储能系统控制方法
建立可再生能源电站与储能系统统一调度, 其功能定位主要有: 平抑可再生能源电站功率波动性问题和按计划调度曲线规划可再生能源电站出力情况。
2. 3. 1 平抑功率波动方式下储能系统并网综合控制方法
蓄电池组综合控制如图2 所示, 储能系统包括蓄电池控制系统和并网逆变器控制系统两部分, 蓄电池组经由电池控制系统、并网逆变器和变压器接入电网, 其中电池控制系统检测电池运行状态, 并网逆变器对蓄电池输出进行控制。
图2 中蓄电池控制器设置了有功功率限定值Pin - max、Pout - max, 电池控制器对蓄电池的充放电情况进行监测, 判断其出力情况是否正常, 当有功功率的参考值Pc超过蓄电池组收、发功率的极限时, 蓄电池控制器所设置的限值作为有功功率参考值。并网逆变器包括电流控制器、功率控制器及V/F控制器, 设置了电压和频率的限定值。在外环控制系统中, 系统设定值电压Vc、设定值频率Fc和参考值电压Vgm、参考值频率Fgm经过V/F控制器, 可以得到功率控制器的有功参考值Pc和无功参考值Qc, 功率控制器中通过有功、无功参考值和电网侧有功Pgm、无功值Qgm后, 产生电流参考值Id, c、Iq, c, 作为电流内环控制参考值。
2. 3. 2 按计划出力方式下储能系统并网综合控制方法
计划出力方式下储能系统的控制系统如图3所示, 包含电池控制系统和并网逆变器控制系统两部分, 蓄电池组作为储能系统的主电源, 燃料电池为备用电源。
在电池控制系统中, 用电池控制器对并网逆变器系统进行功率控制。用功率平衡控制器对电网负荷的有功功率Pload、无功功率Qload、风能与光伏发电系统的出力 ( Pw - pv, Qw - pv) 及其电池系统的收、发功率 ( Pb, Pbf) 进行协调控制, 输出功率的有功、无功参考值Pc、Qc经过功率控制器可以得到电流控制器的参考值Id, c、Iq, c, 再经过电流控制器得到并网逆变器同步旋转坐标系下触发脉冲Pc, md与Pc, mq, 达到储能系统同步并网目的。
3 储能系统仿真分析
在DIg SILENT/Power Factory仿真软件中对光伏与风能微电网建模后, 运行得到以下波形。
3. 1 设置风能与光伏的参数
风力发电系统初始功率为0. 1 MW, 功率因数设定为cosφ = 0. 98, 风速设置如图4 所示。光伏系统功率因数设定为cosφ = - 0. 98, 太阳辐射强度设置如图5 所示。
3. 2 储能系统功率调节
功率控制器有功、无功动态跟踪情况如图6所示。
从图6 可以看出, 当风速和太阳能辐射强度发生变化时, 风光系统功率会有一定程度的波动, 会使电网频率和电压有一定偏移。为了降低影响电能质量的功率波动, 储能系统通过定频率和电压控制策略, 使微电网的有功、无功实际值接近公用电网的有功、无功参考值, 使微电网能够向负荷提供稳定的功率。
当系统有功功率缺额 ( Pnet< 0) 、风力发电系统和光伏发电系统的功率供应不满足系统要求时, 启动蓄电池系统, 提供有功功率, 如果蓄电池的荷电状态 ( SOC) 小于25% , 启动燃料电池系统代替蓄电池补偿。蓄电池与燃料电池系统的功率变化如图7和8 所示。
4 储能系统运行特性分析
当微电网系统功率过剩时, 储能系统中蓄电池吸纳其过剩功率。当微电网系统功率不足时, 储能系统开始启动蓄电池系统, 如果蓄电池荷电状态 ( SOC) 小于25% , 开始启动燃料电池来补偿系统功率。蓄电池的功率变化和燃料电池的功率动态如图9 和图10 所示。
在仿真过程中, 风力发电系统24 时段内输出有功、无功功率。光伏发电系统功率因数设定为0. 98 超前。
当风光系统功率过剩 ( Pnet> 0) 时, 储能系统中蓄电池吸纳其过剩功率。当风光系统功率不足 ( Pnet< 0) 时, 储能系统开始启动蓄电池系统, 如果蓄电池荷电状态 ( SOC) 小于25% , 开始启动燃料电池来补偿系统功率。
当微电网系统无功功率过剩 ( Qnet> 0) 时, 其过剩的无功功率由储能系统来吸收; 当微电网系统无功功率不足 ( Qnet< 0) 时, 其无功缺额部分由储能系统中蓄电池和燃料电池提供, 如储能系统所产生的无功功率不能满足要求, 则进行无功补偿。由此可见, 储能系统通过电压频率控制实现了风能和光伏并网联合发电系统有功、无功输出的平稳性; 通过与风力发电系统、光伏发电系统量测信息协调控制, 实现了风能与光伏微电网发电系统有效跟踪计划出力曲线运行。在一定程度上提高了并网点母线电压水平。
5 结论
1) 储能系统通过电压频率控制实现了风能与光伏并网联合发电系统有功、无功输出的平稳性。
2) 储能系统通过与风力发电系统、光伏发电系统量测信息协调控制, 实现风光储联合发电系统有效跟踪计划出力曲线运行, 在一定程度上提高了并网点的电压。
3) 通过对风能与光伏微电网的储能系统进行建模及利用DIg SILENT/Power Factory平台对平抑功率波动方式和计划出力方式下进行了仿真分析, 验证了所设计控制方法和储能系统的正确性。
摘要：为了提高风能与光伏微电网运行的稳定性, 阐述了风能与光伏微电网系统中储能系统建模与控制方法。在微电网平抑功率波动方式和计划出力方式运行情况下, 对风能与光伏微电网进行电压频率控制, 并利用DIg SILENT/Power Factory仿真实验验证所建模型及其控制方法的正确性。仿真结果表明, 风能与光伏微电网系统中储能系统通过与风力发电系统、光伏发电系统量测信息协调控制, 能够实现风光储联合发电系统有效跟踪计划出力曲线运行, 提高了风能与光伏微电网安全稳定性。
关键词：风能与光伏微电网,储能系统,控制方法,仿真分析
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AM系统的建模与仿真 第7篇
因此本文建立了一种数字通信系统的模型,该模型中采用数字信源和基带传输方式,通过观测眼图信息和测试误码率的方法来衡量该通信系统的性能。
1 数字通信系统的设计
本文建立的数字基带传输系统的结构如图1所示。
实际的通信系统中传输信道的带宽总是有限的,这样的信道称为带限信道。带限信道的冲击响应在时间上是无限的,因此一个时隙内的代表数据的波形经过带限信道后将在邻近的其他时隙上形成非零值,称为波形的拖尾。拖尾和邻近其他时隙上的传输波形相互重叠后,形成数据之间的混叠,造成符号间干扰,也称为码间串扰。接收机中,在每个传输时隙中的某一个时间点上,通过对时域混叠后的波形进行采样,然后对样值进行判决来恢复接收数据。在采样时间位置上符号间的干扰应最小化(该采样时刻称为最佳采样时刻),并以适当的判决门限来恢复接收数据,使误码率最小(该门限称为最佳判决门限)。因此,该模型中滤波器和定时提取模块的设计直接决定了该数字通信系统的性能。
1.1 匹配滤波器的设计
在工程上,为了便于观察接收波形中的码间串扰情况,可在采样判决设备的输入端口处以恢复的采样时钟作为同步,用示波器观察该端口的接收波形。利用示波器显示的暂时记忆特性,在示波器上将显示出多个时隙内接收信号的重叠波形图案,称为眼图。对于传输符号等概率的双极性二元码,最佳判决门限为0,最佳采样时刻为眼图开口最大处,因为这时刻上的码间串扰最小。当无码间串扰时,在最佳采样时刻上眼图波形将会聚为一点。
显然,只要带限信道冲激响应的拖尾波形在时隙周期整数倍上取值为零,那么就没有码间串扰,例如抽样函数sincx=sinx/x。然而,抽样函数的频谱是矩形门函数,是物理不可实现的。由于门函数的频率锐截止特性,即使近似实现也十分困难。然而,还存在一类无码间串扰的时域函数,且具有升余弦频率特性,幅频响应是缓变的,在工程上易近似实现[2]。具有滚升余弦频率特性的传输信道是无码间串扰的,其冲击响应为
相应的频谱是
其中,Ts为码元传输时隙宽度,0α1为滚降系数。当α=0时,Hrcos(ω)退化为矩形门函数;当α=1时,Hrcos(ω)成为全升余弦频谱。
设发送滤波器为GT(ω),物理信道的传递函数为C(ω),接收滤波器为GR(ω),则带限信道总的传递函数为
对于物理信道是加性高斯白噪声信道的情况,可以证明,当发送滤波器与接收滤波器相互匹配时,即GR(ω)=GT*(ω),通信性能达到最佳(误码率最小)。对于理想的物理信道(C(ω)=1),收发滤波器互相匹配时有
由此求得收发滤波器传递函数的实数解为
无串扰条件下,信道传递函数是滚升余弦的,匹配的收发滤波器成为平方根滚升余弦滤波器(square root raised consine filter),有
其冲激响应为
工程上,滚升余弦滤波器和平方根滚升余弦滤波器通常用FIR滤波器来近似实现。FIR滤波器的分母系数为1,分子系数向量等于冲激响应的采样序列。在本文的通信系统模型中,发送滤波器和接收滤波器均采用平方根升余弦滤波器,来克服传输中的码间串扰。
1.2 定时提取系统的设计
本通信系统的二进制信源采用双极性二进制信号,其本身不含有定时信息,故需要对其进行非线性处理(如平方或取绝对值),提取时钟的二倍频分量,最后通过二分频来恢复接收定时脉冲。
定时提取系统的仿真模型如图2所示,其中采用了锁相环来锁定定时脉冲的二次谐波后,以二分频得出定时脉冲。示波器用来观察恢复定时与理想定时之间的相位差(如图3所示),然后通过调整Interger Delay模块的延迟量使恢复定时脉冲的上升沿对准眼图最佳采样时刻[3]。
2 数字通信系统的仿真
本数字通信系统的模型发送数据为二进制双极性不归零码,发送滤波器为平方根升余弦滤波器,滚降系数为0.5,信道为加性高斯信道,接收滤波器与发送滤波器相匹配。数据发送速率为1000bps,系统仿真采样速率为1e4Hz,滤波器采样速率等于系统仿真采样率。由于数字信号速率为10000bps,故在进入发送滤波器之前需要10倍升速率,接收解码后再以10倍降速率来恢复信号传输比特率[4]。仿真模型如图4所示,二进制信源输出双极性不归零码,并向接收端提供原始数据以便对比和统计误码率。
由于发送滤波器和接收滤波器的滤波延迟均为10个传输码元时隙,所以在传输中共延迟20个时隙,加上接收机采样和判决恢复部分的2个时隙的延时,接收恢复数据比发送数据共延迟了22个码元。因此,在对比收发数据时需要将发送数据延迟22个采样单位(时隙)。信号测量部分对接收滤波器输出波形的眼图、收发数据波形以及误码率进行了测量,仿真眼图结果如图5、图6、图7所示,其中信道中噪声方差为0.05,测试误码率结果为0.00024。
3 结论
本文的数字通信系统模型通过设计匹配的平方根升余弦滤波器和定时提取系统,降低了误码率,提高了系统性能。本模型具有可扩展性,为数字通信系统的研究提供了基础模型,若采用不同信源,对信道加以改造,可以仿真不同情况下的数字通信系统。由于本模型中假设信道是理想的,结合实际情况,可以在接收机中设计一个补偿信道特性的滤波器,采用信道的时域均衡方法来更真实的模拟现实的数字通信。
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AM系统的建模与仿真 第8篇
随着小灵通业务的不断发展, 小灵通网络的覆盖区域在不断扩大。而同时, 用户数量的快速增长对网络承载话务量的能力提出了更高的要求。小灵通应急通信基站车, 就是对网络补盲、疏通区域的高话务量等方面的一个有效通信工程解决方案。
而对于每次有小灵通应急业务支撑任务时, 到底该派几辆应急通信车去执行任务, 派去的应急通信车又要开通多少个临时移动基站能满足服务区现场话务量增加的需求等就成了一个急需解决的工程问题。基于既节约维护成本又能完成通信任务的目的, 设计了一个小灵通应急通信系统网络仿真程序。可以在每次执行任务之前, 先将应急通信车所要服务的区域及周边的基站信息、平时用户话务量、呼损率等信息输入, 然后就可获得该服务区内的固定网络信道数和用户密度等信息, 再根据该服务区的地理范围和可能的用户数量变化, 模拟出该服务区在增加用户后, 还要保证服务质量、呼损率等通信指标基本不下降的要求下, 所需要再增加的信道数。根据此仿真分析结果, 决定派出基站车的数量和基站车所需开通的移动基站数量。这样, 就能够经济合理地利用最少的车辆设备和人员有效地完成工程任务[1,2,3]。
1 系统构架与功能描述
本系统应用Matlab的图形用户接口 (GUI) 功能编写完成, 可以直观地进行小灵通网络环境的分析与参数确定[4]。其主界面如图1所示, 图中标出A1～A5的五个区域分别是:应急服务区周围固定基站天线等信息输入区、应急服务区地理信息输入区、电子地图、原固定PAS网运行情况分析、应急服务区现场通信情况分析。
系统主要由三部分构成:
①应急服务区与其周围固定基站信息输入
系统仿真开始后, 先将所要分析的应急服务区周围已有的固定基站的位置信息、天线参数和信道数等输入, 同时输入应急通信车所要进行服务的区域 (如会场、广场等) 的位置信息。这样, 就可以得到在这一特定服务区内已有的固定网络运行情况。
②对固定网络运行状态的仿真
通过第①部分的输入信息, 可以得到现有的本地固定网络在这一特定服务区域内的总信道数。然后, 根据这一区域平时的移动用户密度 (与区域面积相乘可得到用户数量) 来确定平时移动用户的通话接通率。这一参数还可以作为其后进行移动站加入后网络运行状态仿真分析的通信指标的依据。
③移动基站数量的确定
根据第②部分已有的网络指标 (通话接通率) , 具体确定在服务区内现场用户数 (用户密度) 变化时, 网络的运行状况以及要达到网络指标而需要增加的通信信道数量 (对应天线和基站数) , 这可为开启移动站的数量和调整移动站的发射功率等提供必要的信息。
2 系统建模与设计
2.1 信息输入
①基站及天线信息输入
输入的应急服务区周围每一固定基站及天线的有关信息包括:
基站的名称;基站天线所支持的用于通话的信道数 (其中也包括组控天线) ;天线类型的选择 (可以选择是幅射方向图为圆形或是扇形的天线) ;基站地理坐标信息的输入 (GPS坐标) 。
采用国家规定的高斯-克吕格投影正变换关系, 完成将基站等位置信息的GPS坐标转换为平面坐标并显示在电子地图中。
对于扇形幅射天线, 还应加入另外两个输入信息:
天线幅射中心与正北方向的夹角;天线幅射扇形夹角的大小。
这样就可确定扇形幅射天线的覆盖范围。
②服务区地理位置信息输入及服务区内可用固定基站信道数的计算
根据实际工作情况, 一般要求进行应急通信的环境主要是圆形 (如体育场) 或四边形 (如方形广场) 。本文设计了在这两种不同环境下的实现。其中对圆形场地要求输入以下信息:
圆形场地基本中心位置的GPS坐标;圆形场地的半径。
如果是四边形场地, 则要求输入其四个顶点的GPS坐标。
建立了这样一个模型:如果天线的幅射区全部被所要分析的服务区所包围, 则此基站的所有信道供此服务区内的用户使用。如果天线的幅射区部分地被此服务区包围, 根据服务区内外用户有相同的信道使用权的原则, 则基站信道数的一半提供给服务区内部用户使用, 另一半提供给此服务区外部用户使用。这一原则对圆形和扇形天线皆适用。
最后将两类不同幅射覆盖天线所提供的总的信道数相加, 就可计算出服务区内总的可用信道数。对于四边形服务区有基本相似的处理过程。
经过上面的分析与计算, 可以获得在所要求进行分析的特定服务区内的总的可用固定基站所能提供的信道总数, 其结果在总信道输出框中显示。
2.2 固定网络平常运行情况分析设计
①PAS通信系统的建模[5]
在无线通信中, 用户的主要特性可以描述为以下两个方面:
一是单个用户随机地接入系统, 也就是随机地发出一个呼叫请求。同一个用户的两个连续呼叫请求之间的时间间隔为τ, 服从指数分布。因此对应的概率密度函数为:
Pτ (τ) =λμexp (-λμτ) (1)
其中, λμ是单个用户在单位时间内呼叫请求的平均数 (单位时间呼叫数) 。假设有U个用户, 由任意两个用户发出的两个连续请求之间的时间间隔也服从指数分布, 呼叫请求的平均次数是λ=Uλμ。
二是呼叫周期也是服从指数分布的随机变量, 于是短呼叫比长呼叫发生的次数要多。呼叫周期用s表示, 则s的概率密度函数为:
fs (s) =μexp (-μs) (2)
其中, 1/μ=H是平均呼叫周期 (单位时间) 。
基于这一统计特性, 大量用户可以共享信道中数量较少的信道数。对PAS中的每一基站, 可供其覆盖范围内所有用户使用的信道数为C。根据对用户的统计特性、信道库中可用的信道数等, 可以确定由于缺乏空闲信道而阻塞用户呼叫的概率, 这个概率通常称为阻塞概率, 是网络服务等级的一个重要指标。单个用户的统计特性可以概括在用户产生的话务量Aμ中, 用爱尔兰作单位为:
Aμ=λμH (3)
一个包含U个用户的系统中, 总流入话务量用爱尔兰表示为:
A=UAμ=λH (4)
为了确定网络所提供的用户服务质量, 一个重要的考虑是如何处理呼叫阻塞。有两个基本的处理策略。第一个策略是呼叫清除系统, 第二个策略是呼叫延迟系统。本文应用前者, 因为PAS中这种类型更常见。
因此, 假设阻塞呼叫被清除, 并做以下假设:
呼叫到达是无记忆的。即任何用户, 包括那些被阻塞的用户, 都可以在任何时间内发出呼叫请求。
有某一固定或可变的用户数。
有C个可供使用的信道数。
在这些条件下, 阻塞率可用爱尔兰B公式表示为:
undefined
其中, PB为阻塞率, C为信道数, A为话务量。
在仿真系统设计中, 应用这一无线网络模型来分析与设计网络运行情况。
②网络运行仿真原理
从2.1节的设计中可以计算出在所要分析的服务区内总的可提供给用户的信道数。在控制面板中输入每个用户的平均话务量。要应用爱尔兰公式计算网络的运行情况, 现在比较困难的是确定区域内的用户数量 (也即用户密度) 。根据已有的网络测试数据指标用户接通率 (阻塞率) , 通过计算来估计平常情况下的服务区内用户密度。
在有了这一服务区内的用户密度后, 就可以算出这一服务区内的总的话务量为:
A= (用户密度服务区面积)
每用户爱尔兰数 (erL./user) (6)
则据爱尔兰公式, 可算出网络的阻塞率PB, 则用户接通率为1-PB。
2.3 服务区内用户数量变化时需要增加的信道数计算
根据网络的通信指标要求, 输入网络接通率指标。也可以根据已有的固定网络在平常运行状态的分析结果接通率, 将其作为参考, 输入接通率指标值。
接下来, 根据预测的现场用户增加的统计情况, 改变现场用户密度, 则由爱尔兰B式可求出区域内所需要的总信道数。也即在式 (5) 中已知PB和A来求C的值。但从对爱尔兰公式的仿真图中可看到, 在话务量固定时, 阻塞率是信道数的单调函数。所以在实现时, 采用搜索算法。在服务区内用户密度给定后, 服务区内话务量已经固定, 可以将服务区内的信道数从0开始每次加1, 计算不同信道数时网络的接通率, 当接通率达到或接近网络的给定接通率指标时, 则停止增加信道数。这样, 就计算出了现在服务区内所需要的总信道数。然后, 减去固定基站在服务区内所提供的总信道数, 就可算出服务区内要求的网络接通率和用户数量变化的情况下还应再增加的信道数。
3 系统仿真与工程测试
针对在某地区召开的贸易洽谈会的情况, 估计到小灵通用户数到时会急剧增加, 因此决定动用小灵通基站车进行该区域的话务疏通工作。在工程实施之前, 应用本仿真软件做了现场仿真。根据本次会议的规模及参加的人员结构, 判断到时增加的用户数大概是原有用户数的2倍多。将相关数据输入仿真程序进行计算, 得出结果如图2所示。
从仿真结果来看, 要满足会场用户数增加两倍, 并且用户话务量和呼损率等与原来通信情况相比保持不变, 就需要再增加无线信道数66个。根据此结果, 工程实施中决定派出两辆小灵通基站车对该服务区进行覆盖, 两个基站车共开通67个无线信道。
设备开通调试后, 对该区域网络覆盖情况进行了现场测试, 也对新开通的每个基站进行了呼叫跟踪, 结果显示通话效果良好。验证了仿真系统对工程实施的有效指导。
4 结束语
从实践上看, 所设计的网络仿真软件基本满足了工程需求, 对具体的工程实践有很好的指导作用。软件的设计建模切近工程实际, 能准确反映网络运行情况。程序界面友好, 计算迅速。在指导小灵通网络的优化工作中也能发挥良好的作用。
仿真软件虽然可以满足一般工程需要, 但在对通信环境的建模方面并不完善, 例如没有考虑周围复杂的地理环境对天线覆盖区的影响等, 根据工程实践的进一步要求, 可进一步对其功能进行优化与完善。
摘要：应用Matlab语言GUI工具, 建立了小灵通 (PAS) 应急通信系统的工程实施模型。功能包括:建立了小灵通通信系统的统计模型;对应急服务区固定网络通信指标分析;对有应急任务时, 现场通信情况预先模拟, 以确定工程施行过程中应急通信设备数量等的投入;还设计了模拟通信工作环境的电子地图, 以直观地显示通信现场情况等。系统模型的建立为小灵通应急通信任务的高效运行提供了必要的保障。
关键词：应急通信,移动基站,高斯-克吕格投影,呼损率,话务量
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AM系统的建模与仿真 第9篇
随着计算机技术的迅速发展, 计算机控制技术在工业自动化领域中得到了广泛的应用。计算机控制系统只能接受和处理二进制代码, 即用这些二进制代码来表示某一种物理量的大小或某个数值, 这种控制系统的实质是对实际系统中的连续量进行采样和离散化处理, 称之为离散化系统, 更精确地说是采样控制系统[1,2]。PLC是控制用计算机中的一种, 因此, 由PLC作为控制器构建的闭环控制系统实质上是采样控制系统[2]。怎样对这种采样闭环控制系统进行正确的建模、仿真与分析, 而后用于实际的控制系统, 是当前自动控制系统研究者们正在进行的工作。鉴此, 本文以PLC为控制器、比例阀与油缸为被控对象、激光传感器为位置反馈元件、以可拆装式YYSYT-001型液压实验台为实验平台构建电液位置闭环采样控制系统, 并对该系统应用采样控制理论进行建模、仿真与实验。研究结果不仅为该类系统的研究开发提供理论基础, 同时为在该类系统中应用各种智能控制方法提供一种新的思路。
1电液位置闭环采样控制系统
该电液位置闭环采样控制系统按偏差进行控制。偏差信号为0～5 V的电压信号, 该电压信号通过比例放大器放大后控制比例流量阀的开口大小, 从而达到控制油缸活塞伸缩速度的快慢, 实现对活塞杆伸缩位置的精确控制。其中偏差信号是在PLC程序中设定的参考数字量与经A/D转换的数字反馈量之差。
该电液位置闭环采样控制系统主要由EFBG-03先导型比例溢流阀、S7-200 PLC CPU226 PLC、ZX-LD300激光传感器、LA-63-R35-S200-1400K油缸等组成, 系统原理如图1所示。
2控制系统的建模
2.1 油缸的传递函数确立
根据实际系统求得动力机构的3个基本方程:
(1) 电液比例溢流阀的负载流量方程
式中:Kq为流量放大系数;ΔXV为阀芯位移;Kc为压力放大系数;ΔPL为负载压差。
(2) 液压缸流量连续性方程
式中:
(3) 液压缸负载的力平衡方程
式中:Fg为液压缸在油压作用时产生的驱动力, N;Mt为活塞及负载的总质量, kg;Bp为活塞及负载的粘性阻尼系数, Ns/m;K为负载的弹簧风度, N/m;FL为作用在活塞上的任意外负载力, N。
对式 (1) 、 (2) 、 (3) 进行拉氏变换, 在忽略弹性负载、粘度摩擦系数、弹性模量的条件下, 将Ap=3.1210-3 (m2) 、kce=4.610-11、Mt=2.73 kg代入G (s) 的表达式, 得液压缸的传递函数为[3]
式中:a=2.484 5107;b=7.750 8104。
2.2 比例放大器与比例溢流阀的传递函数
在本研究系统中, 将比例放大器与比例溢流阀看作一个整体, 视为一个比例环节, 结合实际系统中各参数, 可得其传递函数为
2.3 激光传感器的传递函数
在本研究系统中将激光传感器作为一个比例环节, 并设激光传感器的最大量程为油缸活塞伸出的最大距离为200 mm, 即设其量程范围为0～200 mm。由于此时的量程所对应激光传感器的输出电压范围为0～5 V, 所以激光传感器的传递函数为[4]
2.4 采样控制系统等效方框图
结合采样原理、D/A过程中的零阶保持器特性和控制系统中各元件的传递函数, 采样控制系统等效方框图如图2所示[5,6,7]。
图2中, XV (s) 表示参考输入 (数字量) ;E (s) 为偏差信号;E* (s) 为通过采样开关的信号;T为采样周期;H0 (s) 为零阶保持器;kq为电液比例阀的传递函数;G (s) 为油缸的传递函数;Xp (s) 为系统的输出信号;k2为传感器传递函数;B (s) 为经过A/D转换的数字量采样信号。零阶保持器的传递函数为
2.5 采样控制系统的闭环Z传递函数
应用Z变换理论得采样控制系统的闭环Z传递函数为
3采样控制系统采样周期的确定
根据式 (4) 特征方程的全部特征根的模都必须小于1 (采样控制系统稳定的充要条件) 来确定采样周期T的理论范围[8]。
式 (4) 的特征方程为
b2 (z-1) (z-e-bT) +k2kqa[ (bT-1+e-bT) z+
(1-e-bT-bTe-bT) ]=0 (5)
将a=2.484 5107、b=7.750 8104、kq=4.810-4、k2=25的值代入式 (5) , 应用Matlab进行求解, 最后计算的结果为
0<T|s<0.627 7 (6)
4系统动态性能仿真
4.1 建立系统仿真模型
根据实际控制系统原理图, 结合各元件的具体传递函数, 运用Simulink建立的电液位置闭环采样控制系统仿真模型如图3所示[9,10]。
4.2 在采样周期0<T<0.627 7范围内的仿真
在T的范围内取0.2 s、0.3 s、0.4 s、0.5 s分别仿真, 仿真结果如图4所示。
从图4可看出, 当采样周期0<T<0.627 7s范围内进行仿真时, 随着采样周期T的增大, 系统的输出信号将会失真, 并且振荡加剧, 将有可能造成系统的不稳定。
4.3 在采样周期0<T<0.627 7范围外的仿真
取T=0.63 s时的仿真曲线如图5所示。
从图5可看出, 当采样周期T的取值在0<T<0.627 7的范围外时, 信号发散失真, 系统将变得不稳定。
5实验
在理论采样周期范围内外选取不同值反复实验, 实践证明在0<T<0.627 7的范围内选取采样周期时, 随着采样周期T的增大则系统的振荡加剧;当采样周期T的取值在0<T<0.627 7的范围外时, 信号发散失真, 系统将变得不稳定。图6为选取采样周期T=0.2 s时, 根据采集到的实时数据画出的采样控制系统响应曲线。
由图6可看出, 在采样周期理论范围内选取T=0.2 s时实际系统运行稳定, 并较理想地达到了控制的目标要求。
6结语
本文针对实际构建的电液位置闭环采样控制系统运用采样控制系统理论进行了建模、仿真分析与实验。实验结果表明, 运用基于该种模型所进行的动态仿真结果和系统的实际运行情况相一致, 根据理论求得的采样周期T的范围对设置实际系统的采样周期的指导作用相当明显。
摘要：文章介绍了电液位置闭环采样控制系统的控制原理, 针对已构建的电液位置闭环采样控制系统应用采样控制理论进行建模, 确定了该系统的采样周期范围, 并在采样周期范围内进行仿真分析和实验验证。仿真和实验结果表明基于该种模型的动态仿真结果和系统的实际运行情况相一致。
关键词：电液位置,采样控制系统,采样周期,仿真,PLC
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AM系统的建模与仿真 第10篇
关键词： 电力系统； 数字式； 全光纤； 保偏光纤； 电流互感器； MATLAB仿真
中图分类号： TB 971文献标识码： Adoi： 10.3969
引言随着电力系统的不断发展，对互感器的要求越来越高，而传统的电磁式电流互感器在运行中渐渐暴露出一些严重的缺点，已经很难满足数字化电站的要求。目前的市场情况是，电力系统广泛采用的仍是电磁式电流互感器，它有以下特点：（1）一次绕组中的电流完全取决于被测电路的一次电流大小而与二次电流无关；（2）它的二次绕组与测量仪表、继电器等的电流线圈串联。由于测量仪表和继电器等的电流线圈阻抗都很小，因此它的正常工作状态接近于短路；（3）它在运行中不允许二次侧开路。如果二次侧开路，则二次电流值为零，这时电流互感器的一次电流全部用来励磁，铁芯中的磁通密度将会大幅度增加，从而引起铁芯中的有功损耗增大、铁芯过热，最终导致电流互感器损坏。同时由于铁芯磁通密度剧烈增加，故互感器的二次绕组中的感应电压峰值可达到数千伏之高[1]。如此高的电压必将对设备绝缘和运行人员的安全都造成危险。为了有效防止电流互感器的二次侧开路，对运行中的电流互感器，当需要拆开所连接的仪表和继电器时，必须先短接其二次绕组，进行泄放电。上述电磁式电流互感器的特点表明：传统式电流互感器绝缘结构复杂、尺寸大、运行成本高、造价高，最重要的是测量准确度无法保证。因此，研究新型的数字全光纤式电流互感器以取代传统电磁式电流互感器已成为社会发展的一个必然趋势，所研究的系统是基于法拉第效应偏振态调制的全光纤电流检测系统，采用的传感元件为保偏光纤制作的电流传感头。1全光纤电流互感器系统原理目前光纤系统主要选用半导体光源，其主要原因是：半导体光源的发光波长在光纤的低损耗窗口中传输，电流注入发光可以进行强度调制；光源体积小，发光面积可以与光纤纤芯匹配，从而提高光源与光纤的耦合效率；可靠性高，高温下可以连续工作；响应速度快，光束的相干性好，适合于高速率、大容量的光纤系统；具有结构紧凑、重量轻、使用方便、工作寿命长，单色性好等优点。全光纤电流互感器是基于法拉第效应偏振态调制的原理来实现对电流的测量的[2]，系统结构框图如图1所示。工作时光源发出的光经过耦合器后由光纤偏振器起偏，起偏之后进入图1全光纤电流互感器的系统框图
Fig.1The system block diagram of the
allfiber current transformer传感光纤即保偏光纤之中。保偏光纤缠绕在通过大电流的导线周围，由于传输中的大电流产生磁场，以及保偏光纤中的法拉第磁光效应偏振态调制作用，偏振光的偏振态发生改变，携带偏振态信息的偏振光经过检偏器之后，进入光电探测器。光电探测器接收到的是电流信号，需要再通过转换电路转换成电压信号，鉴于光电探测器接收到的信号只有微安数量级，所以还必须进行信号放大与电路调理，最终经过比例因子转换得到光纤电流互感器的电流信息。2全光纤电流互感器系统建模对利用保偏光纤作为大电流传感头的全光纤电流检测系统进行琼斯矩阵分析[3]，可以得到：E=J′AJ′FEin（1）假设检偏器与实验室坐标系的夹角为γ，则检偏器渥拉斯顿棱镜的Jones矩阵为：J′A=cosγsinγ
微型燃气轮机发电系统的建模与仿真 第11篇
近年来，以风力发电、光伏电池和微型燃气轮机(Microturbine)等为代表的分布式发电DG(Distributed Generation)技术的发展已成为人们关注的热点。其中，微型燃气轮机发电系统是一种技术上最为成熟、商业应用前景最为广阔的分布式发电技术，其相关研究问题已被列为国家“863”专项研究计划。微型燃气轮机一般是指功率在几百千瓦以内的小型热动装置，与常规发电机组相比，微型燃气轮机具有寿命长、可靠性高、燃料适应性好、环境污染小和便于灵活控制等优点[1]，它是分布式发电的最佳方式，可以靠近用户，无论对中心城市还是远郊农村甚至边远地区均能适用。
典型微型燃气轮机发电系统结构图如图1所示。该独立电网系统由微型燃气轮机、永磁发电机、整流器、逆变器和负荷组成，其中微型燃气轮机透平包含压缩器、能量回收器、燃烧室以及带一个负荷的动力透平机。其工作原理为：从离心式压气机出来的高压空气先在回热器内由涡轮排气预热，然后进入燃烧室与燃料混合、燃烧，高温燃气送入向心式涡轮做功，直接带动高速发电机(转速在50 000～120 000 r/min之间)发电，高频交流电流经过整流器和逆变器，即“AC-DC-AC”变换转化为工频交流电输送到交流电网[2]。
微型燃气轮机发电系统的数学建模是对其实施控制的基础。国内外在这方面已进行了一定研究[3,5]，但一般都把微型燃气轮机与电气系统分开建模，文献[3]对微型燃气轮机进行了模块化建模，建立了微型燃气轮机的六阶系统模型;文献[4]只对微型燃气轮机进行建模与控制;文献[5]把逆变器之前的环节等效为一个电压源，而只对逆变器进行控制。而微型燃气轮机是一个完整的系统，等效处理和分开建模会割裂燃机系统和发电系统之间的内在耦合联系，不利于实现燃机系统和电气系统之间的协调控制设计。本文从微型燃气轮机的工作原理出发，建立了完整统一的微型燃气轮发电机系统的仿真模型，为接下来的研究工作奠定了基础。
1 微型燃气轮机系统的结构及数学模型
1.1 微型燃气轮机的数学模型
假定微型燃气轮机工作在额定转速附近，且不考虑开机与停机的慢动态过程[6]，在此基础上建立的微型燃气轮机模型如图2。微型燃气轮机的控制包括转速控制(Speed control)及加速度控制(Accelerate control)、温度控制(Temperature control)和燃料控制(Fuel flow control)。在正常运行时，微型燃气轮机的转速控制系统使得在一定负荷时维持转速基本不变。
微型燃气轮机与蒸汽轮机有许多不同之处，最明显的区别就是微型燃气轮机在没有负荷的情况下，为了维持正常的运行需要燃料量占了额定燃料量很大的比重，本论文取23%的额定燃料量作为微型燃气轮机的基荷，因此微型燃气轮机要尽量避免运行在低负荷状态以提高经济效益[6]，这一点将会在仿真中得到验证;第二个区别是转速控制的方式，对于大型汽轮机，转速控制系统通过改变蒸汽流量来保持转速不变，而微型燃气轮机是改变燃料量来控制转速的。透平入口温度过高直接影响透平的安全性及系统的寿命，因此透平入口温度控制也是一个很重要的控制部分，在正常运行时，也是通过改变燃料量来控制透平入口温度不超过其最大设计值Tmax。总的来说，速度控制在部分负荷的时候起主要作用，温度控制则起了一个限制微型燃机排气温度的作用，而加速度控制则是为了防止转子超出允许的范围。
此外，图2中的限幅环节的最大值限制作为转速、加速度和温度控制三者控制输出的上限;而最小值限制则是为了确保有足够的燃料流量使燃气轮机的燃烧系统正常工作。图2所示模型中的排气温度方程和转矩方程为：
其中：ω为燃机转速，Wf为燃料流量信号，TR为排气温度基准，本论文中取TR=950℃，ω为发电机转速。转矩方程在100%负荷的情况下基本上是精确的，在其他情况下会存在小于5%的误差，排气温度方程相对来说不是那么精确，但由于温度控制只在温度参考值附近起作用，因此可以忽略其带来的影响。
1.2 永磁发电机及整流器的数学模型
该系统中所使用的发电机是高速永磁同步发电机，它与通常所说的同步发电机的区别在于永磁同步发电机采用永磁体励磁，它的模型与同步发电机的模型相类似，只要把励磁电流设置为定值即可，文献[7]对永磁发电机进行了详细建模。整流器的详细模型在文献[8]中进行阐述，其作用就是把永磁发电机发出的高频交流电流转化为直流。正如永磁发电机一样，整流器也作为一个不可控的环节，在建模过程中可适当的进行简化。下面将两者作为一个整体建立数学模型，同时假定阻尼转矩可以忽略[9]，永磁发电机及整流器的简化模型如图3ㄢ
在本文中，永磁发电机的转子运动方程可沿用一般发电机的转子运动方程，即
式中：Tm为微型燃机输出的机械转矩(即图2中Turbine Torque),Te为整流器输出的电磁转矩，Tj为发电机转子的机械惯性时间常数。
永磁发电机出口线电压VLL可表示为：
式中：Vm为发电机出口线电压的幅值，KV为电压系数。对于三相全波整流桥，考虑换相重叠角时，输出的直流电压可表示为：
其中：LB为发电机定子绕组的漏感，Vdc和Idc分别为整流器直流侧的直流电压和直流电流。
若联立(4)和(5)两式可得：
根据(4)、(5)两式可定义系数Ke和KV分别为：
整流器输出的电磁功率可表示为：
图3中的C为整流器直流侧的平波电容，假定逆变器输入电流为Idc1，则根据电路原理可得：
假定整流器的损耗可以忽略，则永磁发电机输出的电磁功率与整流器输出的电磁功率相等，因此可以得出永磁发电机的电磁转矩为：
1.3 逆变器及其PWM控制的数学模型
逆变器的作用是接受整流器输出的直流，并将其逆变成工频电流。当微型燃气轮机系统作为一个孤立的电力网络运行时，可以通过控制逆变器来控制负荷的电压及频率，而有功和无功输出则根据负荷的需要自动的调整;当该系统与电网并联运行时，由于电网的电压和频率是一定的，因此采用定功率控制可以控制其与电网的功率交换。本论文研究微型燃气轮机系统作为一个独立的电力网络时的情况，对逆变器采用PWM调制方法，通过PI控制器把逆变器出口的电压控制在380V，并在逆变器的出口设置滤波电感来消除部分由逆变器产生的谐波。文献[10]建立了微型燃气轮机系统中逆变器的详细的数学模型;本文所采用的是逆变器的四象限(4QC)状态空间平均(SSA)模型[11]，即
式中：dk为逆变器第k相上桥臂开关的占空比，对应的第k相下桥臂的占空比为1-dk,dM为三相占空比的平均值，ek表示负荷电压，R为逆变器交流侧输入滤波电感与功率开关的等效内阻之和，eL为直流侧的反电势，RL为直流侧负载，本论文不考虑直流侧的反电势，且直流侧不带负载，所以该状态空间的第四行就蜕变为：
对于占空比dk可以定义如下：
其中：θ为初相角，m为逆变器调制系数：
式中：Vm为逆变器出口PWM波的基波电压幅值从而得到逆变器的状态空间平均(SSA)模型：
即L ik+ik R=(dk-dM)Vdc-ek(k=,1,2)3(15)
2 仿真研究
此仿真主要模拟微型燃气轮发电机系统在负荷扰动时所表现的动态特性，在仿真的初始阶段，微型燃气轮机系统工作额定转速且不带负荷的情况下，在10 s的时候给该系统加上15 kW的负荷，在20 s的时候使负荷上升到额定值30 kW，并在30 s的时候切掉15 kW的负荷。仿真结果如图4～11ㄢ
从图4、图5和图6中可以看出，微型燃气轮机空载达到稳态时，转速达到额定值1 p.u.，机械转矩为0，但此时燃料流量却保持在0.23 p.u.。这一点验证了上文所提到的微型燃气轮机为维持正常运行所需要的基础燃料为设定值0.23 p.u.。从整个仿真过程来看，微型燃气轮机所能调整的燃料量范围为23%～100%，这个范围正好与0～100%的负荷功率相对应。
从图6中可以看出，空载时转子的速度为1p.u.，当负荷上升到15 kW时，转速下降到0.98 p.u.，负荷继续上升到微型燃气轮机的额定容量时，转速继续下降到0.96 p.u.，但整个仿真过程转速都维持在额定转速附近。
图7～图11给出了微型燃气轮发电机系统的电气侧的仿真结果，当微型燃气轮机带15 kW的负荷时，整流器的输出电流为23 A，直流电压为625 V，逆变器的调制系数在0.98附近波动，当负荷上升到30 kW时，整流器的输出电流为48 A，直流电压下降到600 V，同时逆变器的调制系数相应地有所增加，在整个动态过程中随着负荷的增加电压有所下降，但基本维持在380 V左右。
总的来说，微型燃气轮机在仿真中表现出良好的性能。首先，该系统采用电压源换流器(VSC)，由于它具有电流自动关断能力，不需要外加换相电压，可在无源逆变方式下工作，能够自启动而脱离电网独立运行。其次，该系统具有快速调节的能力，这表明它不仅可以用于分布式发电，还可以备用电源及调峰电源，它能够为用户减缓电网拥挤，增加电网机动性，降低送电成本及改善电能质量。最后，系统的换流设备将发电机与电网分离，排除了对附加设备或为同步而进行的操作干扰，且在独立运行时能够很好地维持有功的平衡与电压的稳定[12]。
3 结论
本文介绍了微型燃气轮发电机系统的工作原理，把微型燃气轮机及其电气部分当作一个整体，建立了微型燃气轮发电机系统的完整的数学模型，同时根据需要对微型燃气轮机进行速度控制、温度控制和燃料控制，对逆变器也采用了基于PWM调制方法的电压控制。为了突出文章的重点，对永磁发电机和整流器采用了简化处理。通过仿真可以得出如下结论：
1)整个仿真过程很好地体现了微型燃气轮机发电系统作为一个整体的特点，不仅反映了微型燃气轮机自身的动态，而且把整个系统的电气变换部分的动态过程很好地结合在一起表现出来，这些是等效处理和分开建模难以实现的。仿真结果与实际系统动态特性相吻合，为进一步研究微型燃气轮发电机系统的协调控制与并网运行奠定了基础。
2)从0到100%工况范围内，燃料的供应随负荷的变化响应速度快，即负荷发生波动时，该模型能够很好地跟踪负荷的变化，并快速地过度到新的平衡态。在转速的控制作用下能够把转速维持在额定值的附近。
3)文中的控制大多采用PI控制器，这种控制方法简单易行，但要获得更佳的综合控制鲁棒性和机电控制协调性，尚需考虑引入更高级的非线性鲁棒协调控制方法[13]。
摘要：微型燃气轮机发电系统是一种具有广泛应用前景的分布式发电系统。根据微型燃气轮发电机系统的动态特性,把微型燃气轮机及电气部分当作一个整体,建立了微型燃气轮发电机系统完整的数学模型,并进一步研究了微型燃气轮机和逆变器的基本控制策略,重点研究该系统的动态特性,特别是负荷扰动时的动态特性,仿真结果表明该系统模型能够反映实际微型燃气轮发电机系统。本论文的工作为进一步研究微型燃气轮机的热机控制与电气侧的逆变器控制的协调控制策略奠定了基础。
AM系统的建模与仿真
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