反激变换器设计笔记doc,开关电源的设计是一份非常耗时费力的苦差事，需要不断地修正多个设计变量，直到性能达到设计目标为止。本文step-by-step 介绍反激变换器的设计步骤，并以一个6.5W 隔离双路输出的反激变换器设计为例，主控芯片采用NCP1015。 反激变换器设计是开关电源设计中的重要环节，尤其在1W至60W的低功率隔离电源应用中，反激变换器因其简洁、稳定、成本效益高而被广泛采用。设计过程涉及到多个步骤和参数的调整，以满足特定的需求。 我们需要初始化系统参数。这包括输入电压范围，如90~265VAC，电网频率，如50Hz，以及输出功率和效率。例如，一个6.5W的隔离双路输出电源，主路输出5V/1A，辅路输出15V/0.1A，预估效率为0.8。根据输出功率比例，可以定义输出功率分配比KL1和KL2。 接着，确定输入电容Cbulk的值。Cbulk的大小通常与输入功率成正比，宽电压输入时取2~3μF/W，窄电压输入时取1μF/W。例如，对于6.5W的电源，选取19.7μF的电容，实际设计中可能会用到15μF+4.7μF的两个400V高压电解电容并联。 下一步是确定最大占空比Dmax。反激变换器有两种主要工作模式：电感电流连续模式（CCM）和电感电流断续模式（DCM）。CCM模式适合低压大电流输出，而DCM模式适用于高压小电流输出。在设计中，通常选择在CCM和DCM模式临界点，即BCM模式，输入电压最低和满载条件下进行，简化设计过程。最大占空比Dmax决定了输出电压增益和其他关键参数，如反射电压Vor，次级整流二极管的电压VD，以及MOS管的电压Vdsmax。 设计过程中，还需要考虑MOS管的导通损耗和次级输出电容的电流应力。在保证MOS管安全裕量的前提下，适当降低Dmax可以减少MOS管应力，但可能增加次级整流管的电压应力。这需要在两者之间找到平衡。 反激变换器的设计还包括变压器设计、反馈电路设计、保护机制设定等。变压器的磁芯选择、线圈匝数比以及漏感的计算都直接影响转换效率和稳定性。反馈电路用来维持输出电压的恒定，而保护机制则防止过压、过流等情况发生，确保设备安全运行。 反激变换器设计涉及众多细节，每个步骤都需要精确计算和优化。主控芯片，如NCP1015，提供了集成的控制和保护功能，简化了设计流程，但理解其工作原理和应用是至关重要的。设计者需要对开关电源理论有深入理解，才能成功设计出高效、可靠的反激变换器。

双向BUCK BOOST电路仿真：基于VDCM控制与电压电流双闭环控制的直流变换器惯性与阻尼特性研究,基于虚拟直流电机控制的双向BUCK BOOST电路仿真：增强直流微电网惯性阻尼与电压电流稳定性分析,双向buck boost电路仿真（VDCM控制 电压电流双闭环控制） 利用了传统电机的阻尼和旋转惯量以及励磁暂态特性，因此在负载功率变化时，输出电压更容易受到影响。 随着交流同步机在交流微电网中的逐渐应用，其思想也被用于dc dc变器中，实现了VDCM控制，从而增加了直流微电网的惯性和阻尼。 该仿真应用双向BUCK BOOST电路，采用直流电机（VDCM）控制策略，与传统pi对比提升了直流变器惯性阻尼特性。 可以看到负载输出的电压电流稳定 2018b版本及以上 ,双向buck_boost电路仿真; VDCM控制; 电压电流双闭环控制; 直流微电网; 惯性和阻尼; 2018b版本以上,基于VDCM控制的双向BUCK BOOST电路仿真：增强惯性与阻尼特性的DC微电网应用

在自动驾驶技术中，坐标变换和图像处理是至关重要的环节，它们为车辆提供了对周围环境的精确理解。本项目中，通过使用MATLAB进行坐标变换，将来自不同传感器（如相机和毫米波雷达）的数据整合成统一的鸟瞰图，从而实现更有效的路径规划和障碍物检测。 我们来了解一下坐标变换的概念。在自动驾驶系统中，存在多种坐标系，例如相机坐标系、毫米波雷达坐标系、车辆坐标系和全局地图坐标系等。这些坐标系之间的转换对于融合不同传感器的信息至关重要。MATLAB 提供了一系列强大的数学工具，如 `transformPoint` 和 `geotrans` 函数，用于在不同坐标系之间进行平移、旋转和缩放操作，确保数据的一致性和准确性。 图像处理在该过程中也扮演了重要角色。相机是自动驾驶汽车获取环境视觉信息的主要方式，但原始图像数据需要经过预处理才能转换为有用的信息。描述中提到的“鸟瞰图”是一种将三维空间信息投影到二维平面的技术，它可以帮助车辆获得广阔的视野，识别出道路上的障碍物和车道线。这个过程通常包括图像校正、色彩增强和透视变换等步骤，其中透视变换是将图像从正常视角转换为顶部视角的关键，可以使用MATLAB的 `imtransform` 函数来实现。 深度学习在这个领域也有着广泛的应用。它可以用来训练模型自动检测图像中的特定对象，如行人、车辆或其他道路标志。这些深度学习模型，如卷积神经网络（CNN），可以从大量的标注数据中学习特征，并在实时运行时快速准确地识别目标。在MATLAB中，可以使用 `deepLearningToolbox` 来构建、训练和部署这样的模型。 至于标签“matlab坐标变换”，这表明项目着重于利用MATLAB的函数来完成坐标变换任务。MATLAB提供了丰富的数学库，使得用户能够方便地进行几何变换，包括旋转、平移和缩放，这对于处理不同传感器的坐标系至关重要。而“图像”标签则意味着图像处理和分析是项目的核心部分，这涉及到图像预处理、特征提取和目标检测等多个方面。 这个项目展示了如何综合运用MATLAB的坐标变换工具和图像处理技术，结合深度学习模型，来解决自动驾驶领域的关键问题。通过将多传感器数据整合到统一的鸟瞰图中，可以提高系统的感知能力和决策效率，进一步推动自动驾驶技术的发展。

"LLC谐振变换器多种控制策略的闭环仿真研究：变频PFM控制、双环PFM电压电流控制、PWM占空比控制、Burst间歇控制及轻载调节优化、自抗扰ADRC与PI动态响应对比","LLC谐振变换器多种控制策略的闭环仿真研究：包括变频PFM控制、PFM电压电流双环控制、PWM占空比控制、Burst间歇控制及轻载调节优化，与ADRC自抗扰控制相比PI动态响应更快的Matlab Simulink仿真分析",LLC谐振变器常用控制的闭环仿真。 1. 变频控制PFM 2. PFM电压电流双环控制 3. PWM控制，占空比控制 4. Burst控制，间歇控制，着重于轻载调节 5. ADRC，自抗扰控制，相比PI动态响应更快 运行环境为matlab simulink ,LLC谐振变换器; 闭环仿真; 变频控制PFM; PFM电压电流双环控制; PWM控制; 占空比控制; Burst控制; 轻载调节; ADRC; 自抗扰控制; Matlab Simulink。,"LLC谐振变换器：多种控制策略的闭环仿真比较研究"

离散正弦变换（Discrete Sine Transform, DST）是一种在数字信号处理和图像处理领域广泛应用的数学工具，尤其在频域分析中占有重要地位。DST与更广为人知的离散傅立叶变换（DFT）不同，它专注于实数序列的频率分析，而不需要复数运算。DSTMTX是MATLAB中用于生成离散正弦变换矩阵的函数，它能够帮助用户执行DST操作。 离散正弦变换的主要特点包括以下几点： 1. **实数计算**：与DFT不同，DST仅处理实数序列，并且其输出也是实数，这在处理实际物理信号时非常有用，因为它避免了复数运算的复杂性。 2. **对称性**：DST的频谱具有对称性，这意味着如果输入序列是偶对称或奇对称的，其频谱将具有相应的对称性。这种特性有助于解析信号的性质。 3. **类型**：DST有多种类型，常见的有DST-I到DST-VIII。MATLAB中的`dstmtx`函数可能实现的是其中的一种或几种类型。每种类型有不同的定义和性质，但都用于将时间域数据转换到频域。 4. **效率**：DST可以通过快速算法进行计算，如分治法或蝶形运算，这使得在处理大数据集时非常高效。 5. **应用**：DST在音频编码、图像压缩、滤波器设计以及信号去噪等领域都有应用。例如，在音频处理中，DST可以用于提取音频信号的频率成分；在图像处理中，它可以用于图像的频域分析和压缩。 MATLAB的`dstmtx`函数可能是用于创建DST矩阵的工具，该矩阵可以用于直接对数据进行变换，或者构建DST相关的滤波器。`.mltbx`文件是MATLAB的工具箱文件，可能包含`dstmtx`函数和其他相关辅助函数或示例。`.zip`文件则可能是一个归档文件，包含了源代码、文档或其他资源，用户可以解压后查看或导入到MATLAB环境中。 在使用`dstmtx`函数前，需要了解其参数和返回值的详细信息。通常，该函数会接受一个输入向量，然后返回一个矩阵，其中的每一列对应于输入向量的DST结果。为了深入理解并有效利用这个函数，建议阅读MATLAB的帮助文档或源代码，以便掌握其具体用法和内部实现。同时，了解DST的理论基础对于正确解释和分析结果至关重要。

自抗扰控制技术：Boost与Buck变换器的Matlab Simulink仿真与C语言代码实现,"自抗扰控制技术在Boost与Buck变换器中的应用与仿真分析",自抗扰控制Matlab Simulink，ADRC仿真与技术文档。 有以下文件 1，Boost自抗扰仿真，与自抗扰基本原理ppt，加最基本的Boost开环仿真与闭环仿真，pi控制参数，与自抗扰对比。 2，Boost自抗扰2阶ADRC，仿真文件。 二阶自抗扰ADRC传递函数推导，与二阶离散化文件，通过自抗扰对一阶传递函数进行控制的文件。 3，Buck变器基本仿真，从开环到闭环一步一步搭建，到pi参数设计与伯德图程序代码，详细的技术文档，控制量匹配情况，扰动公式都是用mathtype敲好的。 4，二阶Buck变器自抗扰控制仿真，与详细技术文档，负载跳变稳定性更好，闭环带宽测试。 5，自抗扰传递函数推倒公式与Matlab 6，从pid到二阶adrc自抗扰控制器，C语言代码一阶adrc，二阶adrc离散化，详细的介绍文档。 参考文献加LLC，等dcdc变器自抗扰仿真。 仿真是自己一步一步搭建的，每一步仿真都有，技术文档和方案公式都用w

模块化多电平变换器MMC仿真研究：NLM与CPS-PWM调制策略的实践与对比,模块化多电平变换器（MMC）交流直流仿真研究与实现：NLM与CPS-PWM调制策略及环流抑制技术详解,模块化多电平变器MMC两种调制策略实现（交流3000V-直流5000V整流）仿真，单桥臂二十子模块，分别采用最近电平逼近NLM与载波移相调制CPS-PWM实现，仿真中使用环流抑制，NLM中采用快速排序，两个仿真动稳态性能良好，附带仿真介绍文档，详细讲述仿真搭建过程，并附带参考文献与原理出处，内容详实 ,核心关键词： 模块化多电平变换器（MMC）; 交流3000V-直流5000V整流; 调制策略; 最近电平逼近NLM; 载波移相调制CPS-PWM; 仿真; 环流抑制; 快速排序; 仿真搭建过程; 仿真介绍文档; 参考文献; 原理出处 用分号分隔：模块化多电平变换器MMC;交流整流仿真;调制策略实现;最近电平逼近NLM;载波移相调制CPS-PWM;环流抑制;快速排序;仿真搭建过程;仿真介绍文档;参考文献;原理出处; 注：由于没有具体分析要求，所以直接给出关键词，没有进行进一步的分析或解释。,模块化多

内容概要：本文详细介绍了全相位快速傅里叶变换（apFFT）的原理和MATLAB实现方法。apFFT相比传统的快速傅里叶变换（FFT），能够有效减少频谱泄漏，提高相位和幅值测量的准确性。文中通过多个实例展示了apFFT在处理非整周期采样信号时的优势，特别是在电力系统同步测量、机械故障诊断等领域的应用。同时，文章强调了窗函数选择的重要性，并提供了具体的代码实现和优化建议。 适合人群：从事信号处理、电力系统分析、机械故障诊断等相关领域的工程师和技术人员。 使用场景及目标：适用于需要高精度频谱分析的场合，如电力系统的谐波分析、机械振动信号处理等。主要目标是提高相位和幅值测量的准确性，解决传统FFT存在的频谱泄漏问题。 其他说明：尽管apFFT的实现相对复杂，计算量较大，但在现代硬件环境下，其性能完全可以满足实际需求。建议读者通过仿真信号进行练习，深入理解循环移位和平滑窗函数的作用。

储能蓄电池与Buck-Boost双向DC-DC变换器Simulink仿真模型研究：放电电压电流双闭环控制与充电单电流环策略,储能蓄电池与Buck-Boost双向DC-DC变换器Simulink仿真模型研究：放电电压电流双闭环控制与充电单电流环策略,储能蓄电池+buckboost双向DC-DC变器Simulink仿真模型 放电电压电流双闭环 充电单电流环 ,储能蓄电池; buckboost; 双向DC-DC变换器; Simulink仿真模型; 放电电压电流双闭环; 充电单电流环。,基于储能蓄电池的Buck-Boost双向DC-DC变换器Simulink仿真模型研究

内容概要：本文深入探讨了双有源桥（DAB）变换器在PSIM/Simulink环境下的闭环控制仿真，特别聚焦于SPS（单相移）、DPS（双相移）和TPS（三相移）三种控制策略。文章详细介绍了SPS控制的基本原理及其在负载阶跃响应中的表现，展示了如何通过调节移相角来实现功率传输和控制。同时，文中提供了具体的Matlab/Simulink代码示例，解释了关键参数的选择和调整方法，如PI控制器的参数设置、死区时间和移相角限幅等。此外，还简要提到了DPS和TPS控制的特点及其应用场景。 适合人群：从事电力电子领域的研究人员和技术人员，尤其是对DAB变换器及其控制策略感兴趣的读者。 使用场景及目标：①理解DAB变换器的工作原理和不同控制策略的优缺点；②掌握SPS控制下的负载阶跃响应仿真方法；③学习如何优化PI控制器参数和其他相关参数以提高系统的稳定性和响应速度。 其他说明：文章不仅提供了理论分析，还包括了大量的代码片段和仿真结果，帮助读者更好地理解和实践DAB变换器的闭环控制仿真。