Scholar Hub/Chủ đề/#matlab simulink/
MATLAB Simulink là công cụ mô phỏng và thiết kế mô hình của MathWorks, cung cấp giao diện đồ họa cho việc xây dựng và mô phỏng hệ thống động học phức tạp. Được ra mắt năm 1984, Simulink trở thành phần mềm mạnh mẽ hỗ trợ mô phỏng thời gian thực và tích hợp đa ngôn ngữ. Nó cung cấp các tính năng chính như mô hình hóa đồ họa, mô phỏng thời gian thực, và phân tích hệ thống, phục vụ cho các lĩnh vực kỹ thuật điều khiển, viễn thông, xử lý tín hiệu và hệ thống nhúng, hiện là công cụ quan trọng của kỹ sư và nhà nghiên cứu.
Giới Thiệu về MATLAB Simulink
MATLAB Simulink là một công cụ mô phỏng và thiết kế mô hình dựa trên môi trường phát triển tích hợp của MathWorks. Được sử dụng rộng rãi trong các lĩnh vực như kỹ thuật điều khiển, viễn thông, xử lý tín hiệu, và hệ thống nhúng, Simulink cung cấp một giao diện đồ họa để xây dựng và mô phỏng các hệ thống động học phức tạp.
Lịch Sử và Phát Triển
Simulink được phát triển bởi MathWorks, công ty nổi tiếng với phần mềm MATLAB. Ra mắt lần đầu tiên vào năm 1984, Simulink đã trải qua nhiều phiên bản và cải tiến đáng kể. Ban đầu, nó được thiết kế để bổ sung cho MATLAB, cung cấp khả năng mô phỏng đồ họa. Với sự phát triển của công nghệ, Simulink đã càng ngày càng trở nên mạnh mẽ, hỗ trợ mô phỏng thời gian thực và tích hợp với nhiều ngôn ngữ lập trình khác nhau.
Các Tính Năng Chính của Simulink
Simulink cung cấp một loạt các tính năng và công cụ hữu ích cho việc mô phỏng và phân tích hệ thống:
- Mô Hình Hóa Đồ Họa: Sử dụng giao diện kéo thả để xây dựng mô hình, giúp người dùng tiết kiệm thời gian và tránh lỗi phát sinh từ việc viết mã.
- Mô Phỏng Thời Gian Thực: Khả năng mô phỏng trong thời gian thực với các công cụ kiểm soát chính xác các biến số mô phỏng.
- Hỗ Trợ Đa Ngôn Ngữ: Tích hợp chặt chẽ với MATLAB và có khả năng tương tác với các ngôn ngữ lập trình khác như C, C++, và Python.
- Phân Tích và Xác Thực: Công cụ phân tích mạnh mẽ cho phép kiểm tra và xác thực tính chính xác của mô hình trước khi triển khai.
Ứng Dụng của Simulink
Simulink được ứng dụng rộng rãi trong nhiều ngành công nghiệp và lĩnh vực khác nhau:
- Kỹ thuật Điều khiển: Thiết kế và thử nghiệm các hệ thống điều khiển như điều hòa nhiệt độ, hệ thống tự động hóa và điều khiển máy bay.
- Viễn Thông: Mô phỏng và kiểm tra các hệ thống viễn thông phức tạp như mạng truyền dữ liệu, bộ điều chế và giải điều chế.
- Xử lý Tín hiệu: Ứng dụng trong phát triển và thử nghiệm các thuật toán xử lý tín hiệu số.
- Hệ thống Nhúng: Thiết kế, mô phỏng, và triển khai các hệ thống nhúng trên phần cứng thực tế.
Kết Luận
MATLAB Simulink là một công cụ mạnh mẽ và đa năng, phục vụ nhiều nhu cầu mô phỏng và thiết kế hệ thống hiện đại. Với sự hỗ trợ từ MathWorks và cộng đồng người dùng rộng lớn, Simulink liên tục được cập nhật và cải tiến, tiếp tục là một công cụ không thể thiếu trong kho vũ khí của các kỹ sư và nhà nghiên cứu trên khắp thế giới.
SIMULATION OF RECONFIGURATION SYSTEM USING MATLAB-SIMULINK ENVIRONMENTReconfiguration strategy is intended to minimize losses and increase efficiency of the photovoltaic (PV) system under non-homogeneous solar irradiation based on irradiance equalization. The reconfiguration system (RS) includes: irradiance equalization algorithms which is effective in the calculation to find optimal configuration; dynamic electrical scheme (DES) switching matrix which is controlled to obtain the optimal configuration for PV array. The recent publications focus on bringing out the algorithms with the aim to select the optimal connection configuration and control DES switching matrix. However, no published work has used Matlab-simulink to simulate RS operation. In this paper, the author uses the Matlab-simulink environment to simulate RS operation. Through results, the model demonstrates that with RS, the effectiveness of the PV array performance can rise by 10-50% under non-homogeneous solar irradiation.
#optimal #photovoltaic #reconfiguration system #matlab #simulink
Khả năng tái lập của các đánh giá công cụ thực nghiệm trong kỹ thuật phần mềm và hệ thống dựa trên mô hình với MATLAB/Simulink Dịch bởi AI Innovations in Systems and Software Engineering -
Tóm tắtNghiên cứu về các công cụ mới cho phát triển dựa trên mô hình không chỉ khác biệt như một nhiệm vụ kỹ thuật thuần túy mà còn cần cung cấp bằng chứng rằng nó hiệu quả. Điều này thường đạt được thông qua các đánh giá thực nghiệm. Theo các nguyên tắc thực hành khoa học tốt, cả công cụ và các mô hình sử dụng trong thí nghiệm nên được công bố cùng với bài báo, nhằm tái lập kết quả thực nghiệm. Chúng tôi điều tra mức độ đáp ứng yêu cầu về khả năng tái lập của kết quả thực nghiệm trong các nghiên cứu gần đây, báo cáo về các phương pháp, kỹ thuật, hoặc thuật toán mới hỗ trợ phát triển dựa trên mô hình với MATLAB/Simulink. Kết quả của chúng tôi từ việc nghiên cứu 65 bài báo khoa học thông qua tìm kiếm tài liệu có hệ thống là khá không hài lòng. Tóm lại, chúng tôi phát hiện rằng chỉ có 31% công cụ và 22% mô hình được dùng làm đối tượng thực nghiệm là có thể truy cập. Vì cả hai thành phần này đều cần thiết cho một nghiên cứu tái lập, chỉ có 9% đánh giá công cụ trình bày trong các bài báo được xem xét có thể được phân loại là có thể tái lập về nguyên tắc. Chúng tôi không tìm thấy bất kỳ kết quả thực nghiệm nào được trình bày trong các bài báo này hoàn toàn có thể tái lập, và 6% có thể tái lập một phần. Vì công cụ vẫn được coi là một trong những trở ngại lớn để áp dụng rộng rãi hơn các nguyên tắc dựa trên mô hình trong thực tiễn, chúng tôi xem đây là một tín hiệu đáng lo ngại. Trong khi chúng tôi tin rằng tình hình này chỉ có thể được cải thiện qua nỗ lực cộng đồng, bài báo này nhằm phục vụ như điểm khởi đầu cho các thảo luận, dựa trên các bài học kinh nghiệm từ nghiên cứu của chúng tôi.
#khả năng tái lập #phát triển dựa trên mô hình #MATLAB/Simulink #đánh giá công cụ #thử nghiệm thực nghiệm
Xây dựng mô hình xác định sản lượng điện mặt trời trên mái nối lưới dựa trên môi trường Matlab/SimulinkBài báo này trình bày phương pháp xây dựng mô hình tính toán sản lượng điện mặt trời cho nhà máy điện mặt trời thương mại, dựa trên môi trường MATLAB/SIMULINK. Hệ thống bao gồm một mô đun pin quang điện thương mại, mô hình tổn thất sản lượng và mô hình ước lượng sản lượng điện. Bên cạnh đó, một mô hình có công suất lắp đặt thiết kế lần lượt là 59kW và 1MW được xây dựng dựa trên mô đun quang điện thương mại thực tế. Kết quả từ mô hình được so sánh với nhà máy điện mặt trời trên mái nối lưới tại hai địa điểm của tỉnh Bình Dương: Điện lực tại thị xã Bến Cát và Khu du lịch Đại Nam tại thành phố Thủ Dầu Một.
Với hai nhà máy khác nhau công suất khác nhau, qua kết quả thử nghiệm cho thấy độ sai lệch là 5,36% giữa mô hình và kết quả đo lường thực tế tại nhà máy. Từ kết quả phân tích cho thấy mô hình xác định sản lượng điện mặt trời có những ưu điểm (1) có độ chính xác tin cậy; (2) không phụ thuộc vào các phần mềm tính toán sản lượng điện thương mại; (3) giảm chi phí đầu tư cho phần mềm xác định sản lượng.
#MATLAB/SIMULINK #PV model #losses model #rooftop system #Yield model
Mô hình hóa các lò hồ quang điện phục vụ cho việc nghiên cứu sự nhấp nháy điện áp và sóng hàiĐiện áp nhấp nháy và sóng hài là các vấn đề về chất lượng điện năng được đưa vào hệ thống điện bởi hành vi ngẫu nhiên và phi tuyến khi hoạt động của lò hồ quang. Các nhà sản xuất thép lo lắng về các hiệu ứng này và cố gắng thực hiện các biện pháp phòng ngừa để tối thiểu chúng. Vì vậy, việc xây dựng các mô hình lò hồ quang để thể hiện các tình huống hoạt động khác nhau của nó là cần thiết. Trong bài báo này, tác giả thực hiện ba mô hình mô phỏng hồ quang khác nhau dưới Matlab Simulink. Kết quả mô phỏng cũng sẽ được giới thiệu và so sánh. Tác giả cũng giới thiệu việc nghiên cứu độ nhấp nháy điện áp và đề xuất một cách nghiên cứu khác cho vấn đề này. Kết quả phân tích, thảo luận và đề xuất hướng nghiên cứu tiếp theo nằm ở phần cuối của bài báo này.
#lò hồ quang điện #sóng hài #độ nhấp nháy điện áp #mô hình hóa #Matlab Simulink
Using radial basis function neural network for PMSM to overcome the changing loadThis paper presents a using Radial Basis Function Neural Network (RBFNN) for PMSM to overcome the changing load. Firstly, a mathematic model of the PMSM drive is derived; then, to increase the performance of the PMSM drive system, a Fuzzy PI controller in which an RBFNN adjusts its parameters is applied to the speed controller for coping with the effect of the system dynamic uncertainty and the external load. Secondly, the Very high-speed integrated circuit Hardware Description Language (VHDL) is adopted to describe the behaviour of the speed control IC which includes the circuits of space vector pulse width modulation (SVPWM), coordinate transformation, RBFNN, and Fuzzy PI. Thirdly, the simulation work is performed by MATLAB/Simulink and ModelSim co-simulation mode, provided by Electronic Design Automation (EDA) Simulator Link. The PMSM, inverter, and speed command are performed in Simulink, and the speed controller of the PMSM drive is executed in ModelSim. Finally, the co-simulation results validate the effectiveness of the proposed algorithm based speed control system
#RBFNN #VHDL #ModelSim #Matlab #Simulink #Simulation #Fuzzy PI #PMSM
Hệ thống cảm biến hoạt động trên nền ARDUINO giao tiếp với MATLAB SIMULINK Bài báo giới thiệu về hệ thống cảm biến hoạt động trên cơ sở được lập trình trên mạch Arduino và giao tiếp thời gian thực trong Matlab Simulink để đo đạc tín hiệu với các tính toán lý thuyết, cho đến nay chưa có tác giả nào đề cập đến. Bộ thí nghiệm hệ thống cảm biến được xây dưng có kích thước nhỏ gọn, có khả năng giao tiếp thời gian thực bằng máy tính, dễ dàng trong việc tiến hành thí nghiệm, giúp sinh viên, học viên cao học có thể nắm bắt và ứng dụng các loại cảm biến được dễ dàng. Bộ thí nghiệm bao gồm nhiều loại cảm biến khác nhau thường được sử dụng trong công nghiệp cũng như trong dân dụng như cảm biến nhiệt độ, cảm biến từ, cảm biến siêu âm, cảm biến hồng ngoại, cảm biến màu, encoder.... Ngoài ra bài báo cũng giới thiệu phương pháp lập trình đo đạc các tín hiệu của cảm biến trên vi điều khiển của Arduino bằng Matlab Simulink, một đề xuất mới hiêu quả và tránh được sai sót trong quá trình lập trình vi điều khiển.
#Arduino #Matlab Simulink #cảm biến #giao tiếp thời gian thực #vi điều khiển
Thiết kế bộ điều khiển trượt với mặt trượt pi dựa vào bộ lọc thông thấp hệ thống giảm xóc – vật – lò xoBộ điều khiển trượt với mặt trượt PI dựa vào bộ lọc thông thấp cho hệ thống giảm xóc – vật – lò xo được đề xuất trong bài báo này. Hệ thống giảm xóc – vật – lò xo là hệ thống được sử dụng rộng rãi trong các lĩnh vực kỹ thuật, đặc biệt là trong các lĩnh vực Tự động hóa và Cơ điện tử. Bộ điều khiển trượt với mặt trượt PI dựa vào bộ lọc thông thấp được thiết kế để đảm bảo vị trí thực tế của hệ thống hội tụ về vị trí tham chiếu trong thời gian hữu hạn và giảm hiện tượng chattering quanh mặt trượt. Tính ổn định của bộ điều khiển đề xuất được chứng minh thông qua phân tích ổn định Lyapunov. Các kết quả mô phỏng với MATLAB/Simulink cho thấy rằng bộ điều khiển đề xuất là phù hợp để điều khiển hệ thống. Bộ điều khiển đề xuất cho hiệu quả tốt hơn bộ điều khiển PID và kỹ thuật cuốn chiếu với sai số xác lập hội tụ về 0, không có độ vọt lố, thời gian xác lập là 0.2696 (s) và thời gian tăng là 0.1494 (s).
#Sliding mode control #PI #mass spring damper system #low pass filter #MATLAB/Simulink
