Меню

Определение амплитуды тока в матлабе

Анализ сигнала: оценка амплитуды в MATLAB

Я пытаюсь оценить амплитуду сигнала в MATLAB:

signal

Как видно, я не могу просто взять max() и min(), чтобы получить амплитуду. Сигнал постоянно блуждает, и в любом случае не является постоянным. Однако все, что я ищу, — это среднее значение-одна единственная цифра, которая оценивает среднюю амплитуду доминирующего компонента на приведенном выше рисунке (который повторяется восемь раз). Визуально довольно очевидно, что я пытаюсь выяснить. Однако программно.

Я слышал о ‘Hilbert transform’-hilbert() — и «быстром преобразовании Фурье» — fft() — но очень мало знаю об анализе сигналов-и задаюсь вопросом, Может ли кто-нибудь направить меня в правильном направлении или объяснить, как использовать любую из этих функций. Мои данные — это просто поплавок, хранящийся в одномерном массиве с частотой 1000 Гц.

Любая помощь с благодарностью принимается!

2 ответа

Я использую функцию Matlab Y = WGN(M,N,P) для генерации белого шума с гауссовым распределением. Эта функция использует значение мощности (дБ Вт) для вычисления амплитуды выходного сигнала. Поскольку я хочу получить диапазон выходной амплитуды от -1 В до 1 в, Существует функциональный режим.

Я готовлюсь к лаборатории, где буду измерять частоту и амплитуду настройки fork оптически. Из моей установки я получу сигнал, соответствующий количеству миллиметров смещения, которое в настоящее время имеет настройка fork. Я ожидаю, что этот сигнал будет выглядеть как синусоидальная волна и что.

У вас есть несколько вариантов, самым простым из которых будет:

  1. Используйте пиковый детектор для поиска локальных экстремумов. Вы можете найти несколько из них на файлообменнике MathWorks.
  2. Примените фильтр высоких частот, чтобы удалить дрейф базовой линии, а затем найдите абсолютный минимум и максимум

Чтобы извлечь амплитуду peak-to-peak, вы можете сначала применить детренд к вашему набору данных.

Похожие вопросы:

У меня есть проблема с этой задачей: Для свободного маршрута выполните частотный анализ и дайте параметры каждой составляющей сигнала: время начала и окончания каждого компонента начальная и.

У меня есть график 2D, который я создал для сравнения частоты и амплитуды как способ характеристики сигнала. Я пытаюсь понять, как написать сценарий, который берет WAV, который я уже импортировал в.

У меня есть EMG-сигнал, и я хотел бы получить среднее значение амплитуды в определенном частотном пространстве. Я попробовал сделать FFT, но у меня не получается вектор с амплитудами и частотами. Я.

Я использую функцию Matlab Y = WGN(M,N,P) для генерации белого шума с гауссовым распределением. Эта функция использует значение мощности (дБ Вт) для вычисления амплитуды выходного сигнала. Поскольку.

Я готовлюсь к лаборатории, где буду измерять частоту и амплитуду настройки fork оптически. Из моей установки я получу сигнал, соответствующий количеству миллиметров смещения, которое в настоящее.

Я сгенерировал следующий временной сигнал: Теперь я хочу выполнить дискретное преобразование Фурье с помощью команды matlab fft Вот мой код: function [ xdft, omega ] = FastFourier( t, fs ) %% Inputs.

Я занимаюсь обработкой и фильтрацией сигналов. я создаю шумный сигнал и хочу использовать полосовой фильтр, чтобы получить частоту моего желания. я генерирую шумный сигнал y по этому коду : Fs =.

Как я могу сделать это в Matlab, чтобы получить синусоиду, в которой каждый нечетный пик имеет амплитуду = 1, а каждый четный пик имеет амплитуду = 0.5? Я попробовал следующее: fs = 44100; t1 =.

У меня есть проблема в обработке сигналов с Matlab. Я хотел бы проанализировать некоторый сигнал с помощью Matlab, но существует огромная разница между амплитудой сигналов. Проблема в том, что форма.

Источник

Школа MATLAB. Урок 7. Модельное исследование основных характеристик силовых полупроводниковых преобразователей. Моделирование устройств силовой электроники

Полупроводниковый преобразователь преобразует электрическую энергию с параметрами u1, ƒ1 в электрическую энергию с параметрами u2, ƒ2 при воздействии сигналов управления. Кроме силовых полупроводниковых элементов в состав полупроводникового преобразователя, как правило, входят и другие элементы, к ним, в первую очередь, относятся:

  • реактивные элементы-конденсаторы, катушки индуктивности, дроссели;
  • электромагнитные преобразующие элементы — силовые трансформаторы, измерительные трансформаторы;
  • система управления, которая в общем случае представляет собой сложное электронное устройство, реализованное либо на элементах интегральной микросхемотехники, либо на микроконтроллере;
  • система защиты и сигнализации аварийных режимов.

Свойства систем силовой электроники изучаются на основе их основных характеристик, которые можно разделить на статические, квазиустановившиеся и динамические.

К квазиустановившимся характеристикам в силовой электронике следует отнести:

  • мгновенные электромагнитные процессы в нагрузке, в источнике питания и силовых полупроводниковых элементах в установившемся режиме работы полупроводникового преобразователя;
  • спектральные характеристики — спектры напряжения и тока в цепи питания и в нагрузке преобразователя.

Статические характеристики устанавливают связь между средними, действующими (эффективными) или амплитудными значениями переменных состояния, к ним относятся:

  • регулировочные характеристики, представляющие собой зависимости выходного напряжения или тока от сигнала управления;
  • нагрузочные (внешние) характеристики, являющиеся зависимостями выходного напряжения от тока нагрузки;
  • электромагнитные характеристики, представляющие собой зависимости амплитудных, действующих (средних) токов (напряжений) в цепи питания и полупроводниковых элементах преобразователя от тока нагрузки;
  • энергетические характеристики — зависимости мощности в цепи питания преобразователя, а также мощности потерь в полупроводниковых элементах преобразователя от мощности в нагрузке.
Читайте также:  Зависимость силы тока от напряжения электрическое сопротивление проводников 8 класс тест ответы

К динамическим характеристикам в силовой электронике относятся:

  • переходные электромагнитные процессы в нагрузке и источнике питания при скачкообразном изменении величины входного сигнала;
  • переходные электромагнитные процессы в нагрузке при скачкообразном изменении параметров источника питания;
  • переходные электромагнитные процессы в источнике питания при скачкообразном изменении параметров нагрузки;
  • переходные электромагнитные процессы в полупроводниковых элементах преобразователя при их переключении.

Независимой переменной при моделировании является время. Поэтому квазиустановившиеся и переходные характеристики являются результатом моделирования и могут быть легко получены в результате моделирования.

Независимыми переменными при построении статических характеристик являются действующие или средние значения переменных состояния в установившемся режиме. Поэтому получение статических характеристик требует специального модельного эксперимента, при котором необходимо изменять независимую переменную и определять необходимые зависимости в установившемся режиме.

Ниже рассмотрены способы получения всех перечисленных характеристик и зависимостей на примере трехфазного автономного инвертора напряжения с синусоидальной широтно-импульсной модуляцией (ШИМ) на несущей частоте. По сравнению с однофазным инвертором, рассмотренным в уроках 5, 6, в трехфазном автономном инверторе напряжения моделирующие напряжения управления транзисторами каждого плеча инвертора сдвинуты на 120 градусов (рис. 1). Эти сигналы сравниваются с пилообразным несущим напряжением и формируют сигналы управления каждым плечом (на рис. 1 показаны сигналы управления плечом фазы А). В соответствии с сигналами управления транзисторами формируется напряжение на каждой фазе нагрузки.

Трехфазный инвертор с синусоидальной ШИМ на несущей частоте

В настоящее время автономные инверторы все чаще используются в электромеханических системах для управления двигателями переменного тока, системах электропитания в качестве активных выпрямителей, активных фильтров, компенсаторов реактивной мощности и т. д. Во всех этих устройствах инвертор с одной стороны присоединен к источнику переменного напряжения, а с другой — к источнику постоянного напряжения.

Коэффициентом модуляции в инверторе называется отношение амплитуды модулирующего напряжения к амплитуде пилообразного напряжения.

В диапазоне изменения коэффициента модуляции 0 1 регулировочная характеристика становится нелинейной. По регулировочной характеристике определяется коэффициент усиления инвертора как звена в системе регулирования.

Пример 3. Расчет и построение внешней (нагрузочной) и электромагнитных характеристик инвертора

В рассматриваемом модельном эксперименте ток нагрузки в течение времени моделирования изменяется за счет изменения противоЭДС с такой скоростью, при которой можно пренебречь падением напряжения на индуктивности нагрузки Модель трехфазного инвертора с изменяющимся источником противоЭДС, включенным последовательно с нагрузкой, показана на рис. 9.

Модель трехфазного инвертора с изменяющейся нагрузкой

Время моделирования — 1,0 с, шаг дискретизации (Max Step Size = 1e-4), коэффициент модуляции m = 0,9.

Блоком Multimeter последовательно измеряются значения тока нагрузки, напряжения нагрузки и тока в цепи питания инвертора.

Программируемый источник, окно настройки которого показано на рис. 10, предназначен для изменения нагрузки инвертора в течение моделирования.

Программируемый источник противо ЭДС в нагрузке автономного инвертора напряжения

Измерительная часть модели содержит четыре блока. Содержание блока Subsystem представлено на рис. 11.

Измерительная часть модели

В этом блоке последовательно определяются:

  • амплитуда первой гармоники тока нагрузки (блок Fourier);
  • фаза первой гармоники тока нагрузки (блок Fourier);
  • амплитуда первой гармоники линейного напряжения нагрузки (блок Fourier 1);
  • средний ток питания инвертора (блок Fourier 2);
  • эффективный ток в полупроводниковом плече инвертора (блок RMS);
  • мгновенные ток и напряжение нагрузки.

Блок To Workspace служит для записи в рабочее пространство MATLAB величин, измеренных блоком Subsystem. При выставленном флажке в поле Limit data points to last (максимальное количество записанных измерений) в рабочее пространство записывается число проставленных в поле конечных измерений (начальные измерения обрезаются). При этом время записи равно произведению числа измерений на максимальный шаг дискретизации. В данном случае t = 8000 × 10 –4 = 0,8 c. Такой прием позволяет исключить данные переходного процесса в схеме.

Для построения статических характеристик служит программа, представленная в листинге 2. Нагрузочная и электромагнитные характеристики, рассчитанные и построенные программой, показаны на рис. 12.

Нагрузочная и электромагнитные характеристики инвертора

Программа, представленная листингом 2, рассчитывает также мощность в нагрузке и в цепи питания, что позволяет построить энергетические характеристики инвертора. Однако эта задача оставлена для рассмотрения следующего способа построения статических характеристик.

Пример 4. Расчет и построение энергетических характеристик инвертора

Первоначально рассмотрим вопрос интегрирования MATLAB и Excel, что позволяет пользователю Excel обращаться к многочисленным функциям MATLAB для обработки данных, различных вычислений и визуализации результатов. Надстройка excellink.xla реализует перечисленные возможности Excel.

Для настройки Excel на совместную работу с MATLAB следует после запуска Excel в меню Сервис выбрать пункт Надстройки. В открывшемся окне (рис. 13), используя кнопку Обзор, указать путь к файлу excellink.xla. Следует обратить внимание, что при выполненной настройке на панели инструментов Excel появляются четыре дополнительные кнопки — startmatlab, putmatrix, getmatrix, evalsring. Данные кнопки реализуют основные действия, требующиеся для осуществления взаимосвязи между Excel и MATLAB — обмен матричными данными и выполнение команд MATLAB из среды Excel.

Читайте также:  После прижигания током идет током

Диалоговое окно настройки

Расчет и построение энергетических характеристик инвертора осуществляется на модели, показанной на рис. 14.

Модель для исследования энергетических характеристик инвертора

Данные блоков, отличающих эту модель от рассмотренных выше, представлены в таблице 5. Из таблицы следует, что значение противоЭДС (Е) берется из рабочего пространства MATLAB.

В блоке Multimeter последовательно измеряются:

  • ток нагрузки;
  • напряжение нагрузки;
  • ток питания инвертора.

Содержание измерительной части модели (блок Subsystem, рис. 14) представлено на рис. 15. В этом блоке в отличие от блока, показанного на рис. 11, дополнительно определяется амплитуда восемнадцатой гармоники тока в полупроводниковом плече инвертора (блок Fourier3). Блоки Subsystem 1, Subsystem 2 построены аналогично представленному на рис. 3. В блоке Subsystem 1 вычисляются полная и активная мощность в нагрузке по уравнению (6). В блоке Subsystem 2 вычисляется мощность потерь в полупроводниковом плече по уравнению (4). Время симуляции 0,2 с, коэффициент модуляции 0,9.

Блок измерения

Моделирование осуществляется для нескольких значений противоЭДС нагрузки за счет реализации цикла, представленного в листинге 3. При запуске файла (листинг 3) запускается модель (рис. 14), и для каждого значения противоЭДС (вторая строка в листинге) осуществляется симуляция, результаты которой записываются в матрицу А (четвертая строка листинга).

Данные матрицы А передаются в Excel при выполнении команды getmatrix. По этим данным строятся энергетические характеристики инвертора (рис. 16, 17)

Энергетические характеристики инвертора

Потери в полупроводниковом плече инвертора

Динамические характеристики трехфазного инвертора

Автономный инвертор напряжения в системе регулирования является нелинейным звеном с дискретно изменяющимися параметрами. Эта нелинейность проявляется в том, что запаздывание выходного напряжения в переходном процессе относительно входного сигнала зависит от момента изменения входного сигнала относительно пилообразного несущего напряжения и от величины изменения входного сигнала. Частота несущего пилообразного напряжения в современных системах значительно превышает полосу пропускания системы. Поэтому чаще всего автономный инвертор напряжения рассматривается как безынерционное звено. Если в качестве выходной величины рассматривается действующий ток нагрузки, то динамика автономного инвертора напряжения определяется динамическими свойствами нагрузки. Модельное исследование динамики автономного инвертора напряжения в этом случае подробно описано в уроке 5. Иногда инвертор заменяется линейным апериодическим звеном, постоянная времени которого принимается равной периоду несущего пилообразного напряжения.

Модельное исследование динамики инвертора позволяет построить функциональную модель, отражающую физику его работы. Эта модель строится во вращающейся системе координат с использованием метода результирующего вектора. При этом переменные состояния в модели соответствуют их амплитудным значениям. Такая модель приведена на рис. 18.

Функциональная модель для определения динамических характеристик инвертора

Функциональная модель инвертора здесь выделена сиреневым цветом и реализована с использованием блоков основной библиотеки MATLAB Simulink. Активно-индуктивная нагрузка инвертора реализована с использованием блоков библиотеки SimPowerSystem. Параметры блоков, не вошедшие в предыдущие модели, занесены в таблицу 6. Время моделирования 0,08 с, шаг дискретизации 1e-4.

Переходный процесс в модели показан на рис. 19. На верхней осциллограмме представлено линейное напряжение на выходе автономного инвертора напряжения при скачке входного сигнала, на нижней — ток в фазе нагрузки. Задержка реакции напряжения здесь составляет величину 2,5 мс, эта задержка практически не влияет на характер переходного процесса по току, что подтверждает возможность представления инвертора безынерционным звеном.

Переходные процессы в автономном инверторе напряжения

Блок Universal bridge не позволяет промоделировать переходные процессы при переключении полупроводниковых ключей инвертора, так как в его параметрах учитывается только время запаздывания при выключении. Вообще возможности пакета Power System моделировать динамические процессы в полупроводниковых элементах очень ограничены. Для решения таких задач предпочтительней использовать пакеты схемотехнического направления (OrCAD, Workbench, P-CAD, DesignLab, Micro Cap и др.)

Заключение

Для решения конкретных задач при исследовании устройств силовой электроники далеко не всегда требуется расчет всех рассмотренных характеристик. Кроме того, инженера могут интересовать свойства, отличные от рассмотренных. В любом случае, практически любые задачи решаются при наличии модели исследуемого устройства. Разработанная модель выполняет роль лабораторного стенда, который позволяет без боязни что-либо испортить задавать и исследовать любые режимы и характеристики.

Источник

Определение взаимного угла в Matlab/Simulink

Определение взаимного угла в Matlab/Simulink

В процессе моделировании переходных процессов в Matlab/Simulink (с библиотекой SimPowerSystems) возникает необходимость в определении взаимного угла между двумя наблюдаемыми векторами (например, угол между током и напряжением или угол между двумя напряжениями). Следует отметить, что взаимным углом между двумя векторами, отложенными от одной точки, называется кратчайший угол, на который нужно повернуть один из векторов вокруг своего начала до положения второго вектора.

В статье представлены два способа моделирования отдельных пользовательских блок-элементов расчетной схемы для определения взаимного угла между двумя наблюдаемыми аналоговыми сигналами.

Взаимный угол между векторами

Рис.1. Взаимный угол между векторами

Способ №1. Определение взаимного угла из разности значений собственных углов векторов

Самым простым способом определить взаимный угол между двумя векторами является метод основанный на вычислении разности значений собственного угла первого и второго вектора:

где — собственный угол первого и второго вектора

В случае если полученное значение взаимного угла отрицательное , то второй вектор отстает от первого вектора, если полученное значение взаимного угла положительное , то второй вектор опережает первый вектор.

Читайте также:  Сила тока в спирали электрокипятильника 4а который включен в сеть с напряжением 220в

Следует отметить, что полученный угол имеет область значений, которая ограничивается «плавающим» интервалом с периодом изменения сигнала (в качестве примера, угол может меняться в диапазоне от -150 градусов до +220 градусов). Для решения данной проблемы необходимо дополнительно добавить два условия, которые изменяют переменную при достижении границ диапазона :

Если , то ;

Если , то .

Описанный выше алгоритм легко реализуется в программном обеспечении Matlab/Simulink.

 Реализация в программном обеспечении Matlab/Simulink

Рис.2. Реализация в программном обеспечении Matlab/Simulink

Для преобразования аналогового сигнала в вектор используется блок «Fourier», который из периодического сигнала определяет амплитуду и фазу. В качестве блока, который позволяет выбрать необходимое значение взаимного угла используется ключ «Switch» на вход которого поступает логический сигнал «0» или «1». В зависимости от поступающего логического сигнала выбирается одно из двух значений взаимного угла.

В результате получена первая модель определения взаимного угла между аналоговыми сигналами в Matlab/Simulink область значений которой определена на интервале .

Способ №2 Определение взаимного угла из выражения для определения скалярного произведения векторов

Рассмотрим более сложный способ определения взаимного угла между векторами с использованием выражения для определения скалярного произведения векторов:

— скалярное произведение векторов можно вычислить через координаты векторов;

— модули соответствующих векторов, которые вычисляются через арифметический квадратный корень из суммы квадратов координат вектора.

В результате угол между векторами определяется через арккосинус отношения скалярного произведения к произведению модулей векторов.

Однако следует отметить, что функция арккосинус имеет область значений, которая ограничивается интервалом , поэтому невозможно определить расположение векторов в пространстве: отставание или опережение одного вектора от другого. Для решения данной проблемы необходимо к последнему выражению добавить множитель, который принимает значения «1» или «-1» в зависимости от выполнения определенных условий:

Если и или и , то коэффициент равен «1»;

Если и или и , то коэффициент равен «-1» .

В результате мы получим, что область значений будет ограничиваться интервалом .

Рассмотрим реализацию рассмотренного выше алгоритма определения взаимного угла между векторами в программном обеспечении Matlab/Simulink.

Реализация в программном обеспечении Matlab/Simulink

Рис.3. Реализация в программном обеспечении Matlab/Simulink

Для преобразования аналогового сигнала в вектор используется блок «Fourier», который из периодического сигнала определяет амплитуду и фазу. Также имеется возможность преобразовать вектор через вещественные и мнимые составляющие с помощью использования блока «Magnitude-Angle to Complex» и блока «Complex to Real-Imag».

Алгоритм определения вещественной и мнимой составляющей комплексного числа из аналогового сигнала

Рис.4. А лгоритм определения вещественной и мнимой составляющей комплексного числа из аналогового сигнала

Взаимный угол между двумя рассматриваемыми векторами определяется с помощью использования математических блок-элементов в программном обеспечении Matlab/Simulink.

Математический блок.

В качестве блока, который позволяет выбрать значение между положительным и отрицательным числом, используется ключ «Switch» на вход которого поступает логический сигнал «0» или «1». В зависимости от поступающего логического сигнала выбирается одно из двух значений взаимного угла.

В результате получена вторая модель определения взаимного угла между аналоговыми сигналами в Matlab/Simulink область значений которой определена на интервале .

  • Асинхронный режим в энергосистеме. Способы выявления асинхронного режима.
  • Группа соединения обмоток двухобмоточного трансформатора
  • Преобразование дискретного временного сигнала изменения электрической величины к векторной форме
  • Параметры электроэнергетического режима, записанные через изменение векторных значений электрических параметров
  • Установившийся режим работы синхронной машины

Для того, чтобы добавить Ваш комментарий к статье, пожалуйста, зарегистрируйтесь на сайте.

Источник



Оценка амплитуды сигнала

Оценка амплитуды сигнала
Помогите, пожалуйста, оценить амплитуду случайного сигнала графически.

Оценка фазы сигнала
помогите оценить фазу сигнала S(t)=S0cos(ω0τз + (2Δωτзt)/T_мн + φ) Вот какие то наработки, но.

Изменение амплитуды сигнала
Хотелось бы услышать более опытных саратников по такому вопросу: Имеется атмега8, которая в.

Ребятки, а вы не пробовали находить амплитуду по аналитическому сигналу?

Есть в матлабе такая функция, как hilbert(x), которая его и создает (сигнал плюс мнимая часть — обратный к нему по гильберту)
Поидее так:
S = abs(hilbert(s))
мы получим огибающую, а:
A = mean(S)
даст среднее значение амплитуды
Не пробовали?

Зосима, то что ты предложил — стандартный способ выделения амплитудной функции, например при демодуляции ам сигнала. Но именно функции, а не пикового значения амплитуды. Усреднение отсчетов этой функции даст не пиковое, а эффективное значение амплитуды. С таким же успехом можно взять mean(s) исходного сигнала — результат будет примерно тот же. Способ предложенный GMSD, по сути выделение одной гармоники амплитудного спектра. Если фаза опорного колебания совпадает с фазой измеряемого, получим пиковое значение, если же начальная фаза не известна, результат придется усреднять по всем значениям фазы — в итоге получим то же самое эффективное значение.

Добавлено через 13 минут
хм, только дошло — в амплитудной огибающей можно просто взять максимальное значение — это тоже будет пиковое значение амплитуды) С утра после пятницы голова туго соображает))

Источник