Сгенерируйте прямые каналом параметры потока

Используя инструменты Mathworks, можно создать интерполяционные таблицы для внутреннего контроллера постоянного магнита синхронного двигателя (PMSM), который характеризует d-ось и поток q-оси как функция токов q-оси и d-оси.

Чтобы сгенерировать параметры потока для блока Flux-Based PM Controller, выполните эти шаги рабочего процесса. Шаги используют скрипт в качестве примера VisualizeFluxSurface.m.

Рабочий процесс	Описание
Шаг 1: загрузите и предварительно обработайте данные	Загрузите и предварительно обработайте эти нелинейные моторные данные о потоке из тестирования динамометра или анализа конечных элементов (FEA): d-и q-текущая ось d-и q-поток оси Электромагнитный моторный крутящий момент
Шаг 2: сгенерируйте равномерно расположенные с интервалами данные	Используйте интерполяцию сплайна, чтобы сгенерировать равномерно распределенные данные. Визуализируйте объемные поверхностные диаграммы потока.
Шаг 3: установите параметры блоков	Установите переменные рабочей области, что можно использовать для Основанного на потоке Контроллера PM параметры блоков.

Рабочий процесс

Описание

Шаг 1: загрузите и предварительно обработайте данные

Загрузите и предварительно обработайте эти нелинейные моторные данные о потоке из тестирования динамометра или анализа конечных элементов (FEA):

d-и q-текущая ось
d-и q-поток оси
Электромагнитный моторный крутящий момент

Шаг 2: сгенерируйте равномерно расположенные с интервалами данные

Используйте интерполяцию сплайна, чтобы сгенерировать равномерно распределенные данные. Визуализируйте объемные поверхностные диаграммы потока.

Шаг 3: установите параметры блоков

Установите переменные рабочей области, что можно использовать для Основанного на потоке Контроллера PM параметры блоков.

Шаг 1: загрузите и предварительно обработайте данные

d-и q-текущая ось
d-и q-поток оси
Электромагнитный моторный крутящий момент

Откройте скрипт в качестве примера VisualizeFluxSurface.m.

Загрузите и предварительно обработайте данные.

%
% Load the data from a |mat| file captured from a dynamometer or 
% another CAE tool.
load FEAdata.mat;

% Load the data matrix.
lambda_d = FEAdata.flux.d;
lambda_q = FEAdata.flux.q;
id = FEAdata.current.d;
iq = FEAdata.current.q;

Шаг 2: сгенерируйте равномерно расположенные с интервалами данные

Таблицы потока и могут иметь различные размеры шага для токов. Равномерно разрядка строк и столбцов помогает улучшить точность интерполяции. Этот скрипт использует интерполяцию сплайна.

Установите интервал для строк таблицы и столбцов.
```
% Set the spacing for the table rows and columns 
flux_d_size = 50;
flux_q_size = 50;
```

Используйте интерполяцию сплайна, чтобы получить более высокое разрешение.

% Use spline interpolation to get higher resolution
id_new = linspace(min(id),max(id),flux_d_size);
iq_new = linspace(min(iq),max(iq),flux_q_size);
lambda_d_new = interp2(id',iq,lambda_d,id_new',iq_new,'spline');
lambda_q_new = interp2(id',iq,lambda_q,id_new',iq_new,'spline');

Визуализируйте поверхности потока.
```
% Visualize the flux surface
figure;
mesh(id_new,iq_new,lambda_d_new);
xlabel('I_d [A]')
ylabel('I_q [A]')
title('\lambda_d'); grid on;

figure;
mesh(id_new,iq_new,lambda_q_new);
xlabel('I_d [A]')
ylabel('I_q [A]')
title('\lambda_q'); grid on;
```
- поток d-оси, _λd, как функция текущей d-оси, _Id и текущая q-ось, _Iq.
- поток q-оси, _λq, как функция текущей d-оси, _Id и текущая q-ось, _Iq.

Шаг 3: установите параметры блоков

Установите параметры блоков на эти значения, присвоенные в скрипте в качестве примера.

Параметр	MATLAB^® Commands
Vector of d-axis current breakpoints, id_index	id_index=id_new;
Vector of q-axis current breakpoints, iq_index	iq_index=iq_new;
Corresponding d-axis flux, lambda_d	lambda_d=lambda_d_new;
Corresponding q-axis flux, lambda_q	lambda_q=lambda_q_new;

Ссылки

[1] Ху, Dakai, Yazan Alsmadi и Луня Сюй. “Высокое качество нелинейное моделирование IPM на основе измеренного статора извилистое потокосцепление”. IEEE^® Transactions на Промышленных Приложениях, Издании 51, № 4, июль/август 2015.

[2] Чен, Сяо, Джиэбин Ван, Bhaskar Сенатор, Панайотис Лазари, Tianfu Sun. “Высокочастотная и В вычислительном отношении Эффективная Модель для Внутренних Машин Постоянного магнита, Рассматривая Магнитное Насыщение, Пространственные Гармоники и Железный Эффект Потерь”. Транзакции IEEE на Industrial Electronics, Издании 62, № 7, июль 2015.

Документация