news 2026/2/28 0:59:28

【选择性谐波消除PWM】去除了单相PWM逆变器中存在的四个主要谐波(3、5、7、9次波)附Simulink仿真

作者头像

张小明

前端开发工程师

1.2k 24
文章封面图
【选择性谐波消除PWM】去除了单相PWM逆变器中存在的四个主要谐波(3、5、7、9次波)附Simulink仿真

✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。

🍎 往期回顾关注个人主页:Matlab科研工作室

🍊个人信条:格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。

🔥内容介绍

选择性谐波消除PWM(Selective Harmonic Elimination PWM,简称SHEPWM)是电力电子领域中一种高级的脉宽调制技术,其核心优势在于能够在保障逆变器基波输出性能的前提下,有针对性地消除指定阶次的谐波成分。在单相PWM逆变器应用场景中,3次、5次、7次、9次谐波是输出电压波形中最主要的低次谐波干扰源,这类谐波会导致电能质量下降、负载设备损耗增加、系统振动与噪声加剧等问题,而SHEPWM技术可通过精确的控制策略实现对这四类主要谐波的有效去除。

一、核心工作原理

SHEPWM去除谐波的核心逻辑是通过精准计算逆变器功率器件(如IGBT、MOSFET)的开关角度,使输出电压波形的傅里叶级数展开式中,目标谐波(3、5、7、9次)的幅值被强制归零。具体而言,基于傅里叶级数分解与谐波平衡理论,针对单相逆变器输出波形的对称性(半波对称、四分之一波对称)特性,构建包含开关角度变量的非线性超越方程组。该方程组以基波电压幅值达到预设要求为约束条件,同时令3、5、7、9次谐波的幅值方程等于零,通过数值算法(如牛顿-拉夫逊法)求解方程组,即可得到最优的开关角度组合。

需要说明的是,要实现4类谐波的同时消除,需在逆变器输出波形的一个工作周期内设置4个独立的开关角度(对应半周期内的开关次数)。这些开关角度决定了功率器件的导通与关断时刻,最终生成的PWM波形经过傅里叶分解后,3、5、7、9次谐波成分将被精确抵消,仅保留符合要求的基波分量。

二、关键实现步骤

1. 系统建模与参数设定

首先构建单相PWM逆变器的核心拓扑(通常为H桥结构),明确直流输入电压、负载参数(电阻、电感或其组合)等基础参数。同时,根据实际应用需求设定目标基波电压幅值与频率,确定需消除的谐波阶次为3、5、7、9次。

2. 开关角度求解

基于傅里叶级数推导单相逆变器输出电压的谐波表达式,建立以开关角度为变量的非线性方程组。例如,对于满足四分之一波对称性的输出波形,其谐波幅值表达式可简化为仅含奇次谐波的形式,据此代入3、5、7、9次谐波幅值为零的约束条件及基波幅值要求,形成完整的求解方程组。采用牛顿-拉夫逊法等成熟数值算法对该方程组进行求解,得到不同调制比下对应的最优开关角度,并将其存储于控制系统的查找表中备用。

3. 实时控制与波形生成

在逆变器运行过程中,控制系统根据当前所需的基波电压幅值(即调制比),从查找表中调取对应的最优开关角度,生成精准的PWM控制信号,驱动H桥拓扑中的功率器件按预设时刻进行开关动作。通过这一闭环控制逻辑,确保输出电压波形始终保持最优状态,持续实现3、5、7、9次谐波的消除。

三、谐波去除效果验证

通过快速傅里叶变换(FFT)分析可直观验证谐波消除效果。在未采用SHEPWM技术的传统单相PWM逆变器输出波形中,3、5、7、9次谐波幅值较高,总谐波失真(THD)数值较大;而应用SHEPWM技术后,FFT分析结果显示,3、5、7、9次谐波的幅值几乎降为零,输出电压波形更接近理想正弦波,总谐波失真(THD)显著降低,电能质量得到根本性提升。

在Simulink等仿真平台的验证实验中,通过搭建包含SHEPWM算法的单相逆变器仿真模型,可清晰观察到输出电压与电流波形的平滑性提升,进一步佐证了该技术在去除3、5、7、9次谐波方面的有效性与可靠性。

四、技术优势与应用价值

相较于传统的正弦脉宽调制(SPWM)技术,SHEPWM通过针对性的谐波消除策略,无需依赖体积庞大、成本高昂的无源滤波器,即可有效解决3、5、7、9次低次谐波带来的不良影响。同时,由于其开关频率由求解出的开关角度决定(非固定高频),还能降低功率器件的开关损耗,提升逆变器的运行效率。

该技术在新能源发电(如光伏、风电)、电动汽车充电桩、工业变频控制等对电能质量要求较高的领域具有重要应用价值,能够显著提升电力转换系统的可靠性与经济性,减少谐波对电网及负载设备的干扰与损坏。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 程善美,姜向龙,孙文焕,等.SIMULINK环境下空间矢量PWM的仿真[J].电气自动化, 2002, 24(3):5.DOI:10.3969/j.issn.1000-3886.2002.03.013.

[2] 杨会敏,宋建成.基于双环控制的单相电压型PWM逆变器建模与仿真[J].电气传动自动化, 2009(1):4.DOI:10.3969/j.issn.1005-7277.2009.01.004.

[3] 杨会敏,宋建成.基于双环控制的单相电压型PWM逆变器建模与仿真[J].电气传动自动化, 2009.DOI:JournalArticle/5af16ce4c095d718d8e3afa3.

📣 部分代码

🎈 部分理论引用网络文献,若有侵权联系博主删除

👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料

🏆团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真,助力科研梦:

🌈 各类智能优化算法改进及应用
生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划(2E-VRP)、充电车辆路径规划(EVRP)、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位
🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类
2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测
2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类
2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类
2.14 PNN脉冲神经网络分类
2.15 模糊小波神经网络预测和分类
2.16 时序、回归预测和分类
2.17 时序、回归预测预测和分类
2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类
方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
🌈图像处理方面
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知
🌈 路径规划方面
旅行商问题(TSP)、车辆路径问题(VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等)、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划(EVRP)、 双层车辆路径规划(2E-VRP)、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻
🌈 无人机应用方面
无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划
🌈 通信方面
传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配
🌈 信号处理方面
信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测
🌈电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电
🌈 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀
🌈 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别
🌈 车间调度
零等待流水车间调度问题NWFSP置换流水车间调度问题PFSP混合流水车间调度问题HFSP、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

👇

版权声明: 本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系邮箱:809451989@qq.com进行投诉反馈,一经查实,立即删除!
网站建设 2026/2/27 14:23:57

Python安装后无法导入模块?Miniconda-Python3.10修复sys.path

Python安装后无法导入模块?Miniconda-Python3.10修复sys.path 在现代数据科学和AI开发中,你是否曾遇到这样的场景:明明已经用 pip install torch 安装了PyTorch,可一运行代码就报错 ModuleNotFoundError: No module named torch&a…

作者头像 李华
网站建设 2026/2/25 5:29:38

使用pip和conda双工具在Miniconda环境中安装PyTorch GPU版本

使用pip和conda双工具在Miniconda环境中安装PyTorch GPU版本 你有没有遇到过这样的情况:明明按照官网命令安装了 PyTorch,可 torch.cuda.is_available() 却返回 False?或者刚装完 torchvision,一运行就报错说 cuDNN 不兼容&#x…

作者头像 李华
网站建设 2026/2/27 5:38:56

HTML Canvas动画实现:Miniconda-Python3.10结合JavaScript交互

HTML Canvas动画实现:Miniconda-Python3.10结合JavaScript交互 在现代Web开发中,我们经常面临一个核心矛盾:前端需要生动、流畅的可视化效果,而复杂的数学建模和数据生成却更适合在具备强大科学计算能力的环境中完成。比如&#x…

作者头像 李华
网站建设 2026/2/25 9:50:13

使用Miniconda-Python3.10镜像高效管理Python环境,避免版本冲突

使用Miniconda-Python3.10镜像高效管理Python环境,避免版本冲突 在AI模型训练或数据科学项目中,你是否曾遇到这样的场景:本地跑得好好的代码,换一台机器就报错?明明安装了torch1.12,却提示找不到torchvisio…

作者头像 李华
网站建设 2026/2/24 13:23:38

解决‘Conda not found’错误:正确配置Miniconda的PATH路径

解决“Conda not found”错误:正确配置Miniconda的PATH路径 在人工智能和数据科学项目日益复杂的今天,一个稳定、可复现的开发环境已成为工程师和科研人员的基本需求。许多开发者在部署 Miniconda 后,满怀期待地打开终端输入 conda --version…

作者头像 李华
网站建设 2026/2/19 2:11:19

Docker容器间共享Miniconda环境:提升团队开发效率

Docker容器间共享Miniconda环境:提升团队开发效率 在人工智能和数据科学项目日益复杂的今天,一个常见的痛点是:“代码在我机器上能跑,为什么到了别人环境就报错?”这种“环境不一致”问题不仅拖慢开发进度,…

作者头像 李华