1、精選優質文檔-傾情為你奉上 網絡教育學院本 科 生 畢 業 論 文（設 計） 題 目： 智能控制技術在電氣工程自動化中的應用 專心-專注-專業內容摘要 智能控制技術在電氣工程自動化控制中應用可以發揮很大的作用，能有效促進電氣的優化設計，智能化技術能充分發揮作用，促進電氣優化的設計，及時診斷故障，并且還可實現智能控制。本文主要分析了人工智能技術及其在電氣工程自動化控制中的應用。文章介紹了模糊控制的基礎原理，在此基礎上設計了一個模糊軟起動控制器，實現交流電機恒流軟起動控制。模糊軟起動控制器采用二維結構，以電流偏差及偏差變化率為輸入，模糊推理采用Mamdani推理法，控制器輸出為晶閘管觸發角的調節量

2、。最后借助Fuzzy工具箱對設計結果進行仿真，結果表明，模糊軟起動控制器結構合理，規則簡單易于實現，電機軟起動控制效果良好。關鍵詞：人工智能；電氣工程；模糊控制目 錄1 緒論1.1 人工智能簡介 人工智能技術作為計算機科學的一個重要分支將智能的本質闡述了出來，生產出一種具有人類智能的機器。其研究的主要內容有對圖像和語言的識別、專家系統、語言處理以及機器人等系統。1.2 人工智能研究的領域及應用在上個世紀五十年代人工智能概念被首次提出來之后， 一直處于良好的發展狀態中，逐漸形成了一套以計算機作為核心，包含了心理學、生物學、控制論、自動化、信息論、醫學、哲學以及數理邏輯等的一門綜合性的科學。通過研

3、究，使得機器系統能和人的智慧媲美，幾乎能夠完成人類完成的工作。而人工智能理論是研究和開發怎樣實現對人的智能進行模擬和延伸的科學理論。人工智能技術是計算機科學的一個重要分支，它對智能的本質進行了闡述，并生產了一種和人類智能機器相似的機器。實現了多方面的研究。伴隨著科技的不斷發展和進步，我們日常的生產和生活中已經離不開計算機技術了。計算機編程技術促進了傳播和自動化運輸的發展和進步。通過計算機可以編程可以實現對人類的大腦進行模仿，比如收集、分析、處理、交換以及回饋信息，因此計算機通過對人類大腦的模仿會在很大程度上帶動了電氣工程自動化的快速發展。在我們日常的生產、交換、流通和分配中，無時無刻都需要電氣

4、工程自動化的控制，通過自動化控制，可以實現自動化的電氣工程，這樣可以節約人力資源，提高工作效率，進而使得生產和工作的總體效率得到提高。1.3 人工智能的應用現狀 目前能夠用來研究人工智能的主要物質基礎以及能夠實現人工智能技術平臺的機器就是計算機，人工智能的發展歷史是和計算機科學技術的發展史聯系在一起的。除了計算機科學以外，人工智能還涉及信息論、控制論、自動化、仿生學、生物學、心理學、數理邏輯、語言學、醫學和哲學等多門學科。人工智能學科研究的主要內容包括：知識表示、自動推理和搜索方法、機器學習和知識獲取、知識處理系統、自然語言理解、計算機視覺、智能機器人、自動程序設計等方面。 1.4 人工智能在

5、電氣工程領域的發展 隨著人工智能技術的不斷發展, 很多研究人員展開了針對人工智能在電氣工程自動化控制方面的研究,例如:應該如何將人工智能系統應用于故障的診斷和預測、電氣產品設計優化和保護與控制等領域。在優化設計方面, 設計電氣設備是很繁瑣的工作。它需要對電磁場、電路、電器電機等學科的知識綜合性的運用, 同時還要使用以往設計中的經驗。設計以往的產品時,通常是在根據經驗和實驗的基礎上, 通過手工的方式開展的。這樣的設計過程很難取得最優的設計方案。電氣產品的設計隨著計算機技術的發展, 逐漸由手工設計向計算機輔助設計不斷轉變, 使開發產品的周期大大減少。尤其是在引進了人工智能技術之后,更加促進了CAD

6、技術的發展,大大提高了設計產品的質量和效率。人工智能技術在電氣設計方面的應用主要包括專家系統和遺傳算法。其中的遺傳算法是一種優化的先進算法,在產品的設計優化上有舉足輕重的作用。因此電氣產品的人工智能化設計很多都采用了這種方式進行優化。電氣設備的故障征兆和故障之間有著很多必然和偶然的關系,具有非線性、不確定性的特點, 它的優勢能夠通過人工智能的方式得到最大的發揮。人工智能技術在電氣設備診斷故障方面的應用主要由:專家系統、模糊邏輯和神經網絡等。在電力系統之中, 變壓器因為重要的地位而受到很多研究者的關注。目前診斷變壓器故障的常用方法主要是分析變壓器油中分解出來的氣體, 通過這種氣體分析找出變壓器的

7、故障范圍。同時在電動機和發電機等方面,人工智能診斷故障技術也有了長足的發展。2 人工智能理論概述2.1 人工智能的基本概念 人工智能技術作為計算機科學的一個重要分支將智能的本質闡述了出來，生產出一種具有人類智能的機器。其研究的主要內容有對圖像和語言的識別、專家系統、語言處理以及機器人等系統。人工智能控制技術的主要方法有模糊控制、基于知識的專家控制、神經網絡控制和集成智能控制等,以及常用優化算法有:遺傳算法、蟻群算法、免疫算法等。2.2 人工智能控制技術的主要方法2.2.1 模糊控制 模糊控制以模糊集合、模糊語言變量、模糊推理為其理論基礎,以先驗知識和專家經驗作為控制規則 。其基本思想是用機器模

8、擬人對系統的控制,就是在被控對象的模糊模型的基礎上運用模糊控制器近似推理等手段,實現系統控制。在實現模糊控制時主要考慮模糊變量的隸屬度函數的確定,以及控制規則的制定。模糊控制系統是一種自動控制系統，它是以模糊數學、模糊語言形式的知識表示以及模糊邏輯的推理規則為理論基礎，采用計算機控制技術構成的一種具有反饋通道的閉環結構的數字控制系統。它的造成核心是具有智能性的模糊控制器，這也是它與其它控制系統的不同之處。2.2.2 專家控制 專家控制是將專家系統的理論技術與控制理論技術相結合,仿效專家的經驗,實現對系統控制的一種智能控制。主體由知識庫和推理機構組成,通過對知識的獲取與組織,按某種策略適時選用恰

9、當的規則進行推理,以實現對控制對象的控制。 專家控制可以靈活地選取控制率,靈活性高;可通過調整控制器的參數,適應對象特性及環境的變化,適應性好;通過專家規則,系統可以在非線性、大偏差的情況下可靠地工作,魯棒性強。2.2.3 神經網絡控制神經網絡模擬人腦神經元的活動,利用神經元之間的聯結與權值的分布來表示特定的信息,通過不斷修正連接的權值進行自我學習,以逼近理論為依據進行神經網絡建模,并以直接自校正控制、間接自校正控制、神經網絡預測控制等方式實現智能控制。2.2.4 集成智能控制智能控制技術的集成包括兩方面:一方面是將幾種智能控制方法或機理融合在一起,構成高級混合智能控制系統,如模糊神經( FN

10、N)控制系統、基于遺傳算法的模糊控制系統、模糊專家系統等;另一方面是將智能控制技術與傳統控制理論結合,形成智能復合型控制器,如模糊PID 控制、神經元PID控制、模糊滑模控制、神經網絡最優控制等。2.3 人工智能控制技術常用的優化算法2.3.1 遺傳算法遺傳算法(GA)是一種基于模擬遺傳機制和進化論的并行隨機搜索優化算法。遺傳算法依照所選擇的適配值函數,通過遺傳中的復制、交叉及變異對個體進行篩選,使適配值高的個體被保留下來,組成新的群體,新群體既繼承了上一代的信息,又優于上一代,這樣周而復始,群體中個體適應度不斷提高,直到滿足一定的條件。2.3.2 蟻群算法蟻群算法是群體智能的典型實現,是一種

11、基于種群尋優的啟發式搜索算法。蟻群算法的基本思想:當一只螞蟻在給定點進行路徑選擇時。被先行螞蟻選擇次數越多的路徑。被選中的概率越大。蟻群算法不僅能夠智能搜索、全局優化, 而且具有魯棒性、正反饋、分布式計算、易與其它算法結合等特點。3 模糊控制 3.1 引言現今在各個領域中被逐漸采用的模糊控制，是一種非線性的控制方法，是屬于非線性、智能控制范疇的一種計算機數字控制，就是在被控對象的模糊模型的基礎上，運用模糊控制器近似推理手段，實現系統控制的一種方法。由于模糊控制主要是模仿人的控制經驗而不是依賴于控制對象的數學模型，因此模糊控制能近似地反映人的控制行為，無需建立對象的精確數學模型，具有很強的魯棒性

12、1。本文以PC為控制核心運用模糊控制的方法來完成起動過程，使起動過程中電流恒定，減小電動機起動時起動電流對電網的沖擊。本章將在介紹模糊控制基本原理的基礎上闡述用于異步電動機軟起動的模糊控制器的設計過程。 3.2 模糊控制的基本原理模糊控制系統是一種自動控制系統，它是以模糊數學、模糊語言形式的知識表示以及模糊邏輯的推理規則為理論基礎，采用計算機控制技術構成的一種具有反饋通道的閉環結構的數字控制系統。它的造成核心是具有智能性的模糊控制器，這也是它與其它控制系統的不同之處2-3。圖 3.1 模糊控制系統組成框圖根據模糊控制系統的定義，不難想象模糊控制系統組成具有常規計算機控制系統的結構形式，模糊控制

13、系統組成框圖如圖3.1所示。由圖可知，模糊控制系統通常由模糊控制器、輸入/輸出接口、執行機構、被控對象和測量裝置等五個部分組成。(1) 被控對象被控對象可以是確定的或模糊的、單變量或多變量的、有滯后或無滯后的、定常的或時變的也可以是線性的或非線性的。對于那些難以建立精確數學模型的復雜對象，更適宜采用模糊控制。(2) 執行機構除了電氣的以外，如各類交、直流電動機，步進電動機，伺服電動機，還有各類氣動調節閥和液壓閥等。(3) 模糊控制器是控制系統中的核心部分，是一種采用基于模糊知識表示和規則推理的語言型控制器。(4) 輸入/輸出接口在實際控制系統中由于多數被控對象的控制量及其可觀測狀態是模擬量。因

14、此模糊控制系統與通常的全數字控制系統一樣必須具有A/D和D/A轉換單元。而且在模糊控制系統中還應該有適用于模糊邏輯處理的“模糊化”與“解模糊化”環節，這部分通常也被看作是模糊控制器的輸入/輸出接口。(5) 測量裝置它是將被控對象的各種待測量轉換為電信號的一類裝置，通常由各類數字或模擬的測量儀器、檢測元件或者傳感器等組成。它在模糊控制系統中占有十分重要的地位，其精度往往直接影響整個系統的性能指標，因此要求其精度高、可靠性及穩定性好。3.2 模糊控制器的設計3.2.1模糊控制器的組成模糊控制器是模糊控制系統的核心，一個模糊控制系統的性能優劣，主要取決于模糊控制器的結構、采用的模糊規則、合成推理算法

15、以及模糊決策的方法等因素。由于所采用的模糊規則是由模糊理論中模糊條件語句來描述的，因此模糊控制器是一種語言型控制器，故也稱為模糊語言控制器。模糊控制器的組成框圖如圖3.2所示。它包括有：入量模糊化接口、數據庫、規則庫、推理機和解模糊接口五個部分。 圖3.2 模糊控制組成(1)模糊化接口模糊控制器的輸入必須通過模糊化才能用于模糊控制器輸出求解，因此它實際上是模糊控制器的輸入接口。它的主要作用是將真實的確定量輸入轉換成一個模糊矢量。(2)數據庫數據庫所存放的是所有輸入、輸出變量的全部模糊子集的隸屬度值(即經過論域等級的離散化以后對應值的集合)，若論域為連續域，則為隸屬度函數。在規則推理的模糊關系方

16、程求解過程中，它向模糊推理提供數據。(3)規則庫模糊控制器的規則是基于專家知識或手動操作人員長期積累的經驗，它是按人的直接推理的一種語言表示形式。規則庫是用來存放全部模糊控制規則的，并為模糊推理提供控制規則。(4)推理機模糊推理是模糊控制器的核心，它具有模擬人的基于模糊概念的推理能力。在模糊控制器中，模糊推理根據輸入模糊量，由模糊控制規則完成模糊推理來求解模糊關系方程，并獲得模糊控制量。(5)解模糊接口為了將模糊控制量轉換為精確量，由模糊控制器的輸出接口作“解模糊” 處理(即清晰化)，清晰化的作用是將模糊推理得到的模糊控制量變換為實際用于控制的清晰量。3.2.2 以電流為控制量的模糊控制器的設

17、計 1、模糊控制軟啟動工作原理下面本文討論基于電流控制的軟起動器的模糊控制器4-10的具體設計方法。基于電流控制的軟起動控制系統的框圖如圖3.3所示。起動初始，交流接觸器KM1閉合，KM2斷開。在交流電機輸入電壓主回路各串接兩支反并聯晶閘管。利用同步變壓器獲取同步電壓信號，作為脈沖發生器的基準信號。交流電機定子電流與啟動電流給定值一起作為模糊調節器的輸入信號。模糊調節器首先計算起動電流設定值與反饋電流的偏差和偏差變化率，然后以電流及電流的偏差為輸入量，經模糊化后進行模糊推理，最后將模糊推理結果解模糊判決后作為輸出調節量。模糊調節器輸出的觸發角信號，送至脈沖發生器，脈沖發生器利用同步電壓信號調節

18、脈沖相位，由觸發角決定每個周期觸發脈沖的產生時刻，進而調節晶閘管輸出電壓。當交流電機軟起動完成后，交流接觸器KM1斷開，KM2閉合，將電網電壓直接接在交流電機定子繞組上，同時將軟起動裝置從主回路中切除，交流電動機進入穩定工作狀態，軟起動過程結束。 圖3.3 系統框圖2、模糊控制器設計1） 結構的選擇模糊控制器設計首先需要確定模糊控制器的輸入和輸出變量，模糊控制器的輸入變量一般有以下三種：(1) 測量信號；(2) 測量信號偏差；(3) 測量信號偏差變化率；從理論上講，模糊控制器的維數越高，控制越精細，但是維數過高，控制規則變得過于復雜，控制算法的實現也相當困難。本模糊控制器的結構為二維模糊控制器

19、，交流異步電動機軟起動模糊控制器設計以實現交流異步電動機起動過程電流恒定為目標，因此本文選擇起動電流設定值的偏差及偏差的變化為模糊控制器的輸入量，以晶閘管觸發角調節量為模糊控制器的輸出量，同時設置一個積分環節對每次調節量進行累計。晶閘管實際最大可調范圍在150°之間（為晶閘管續流角），因此在積分器后加一個限幅環節。模糊控制器的原理圖如圖3.4所示。圖3.4 模糊控制器的原理圖圖中為啟動電流設定值，為測量值,為偏差的量化因子,為偏差變化的量化因子,為控制量的比例因子。2）確定語言變量及隸屬函數電流偏差是指電流的給定值與檢測到的異步電動機起動電流值的差值，取電流偏差的語言變量為,論域取:

20、X=-10 -6 -3 0 3 6 10，論域上的模糊子集(i=1，2， ，7),在模糊控制區內將電流偏差分為7個模糊狀態 PB(正大電流偏差)、PM(正中電流偏差)、PS(正小電流偏差)、Z(零電流偏差)、NS(負小電流偏差)、NM(負中電流偏差)、 NB(負大電流偏差)，即的語言集取:NB NM NS Z PS PM PB。采用三角形隸屬函數如圖3.5，給出對應于7個模糊狀態的隸屬度值如表3.1所示。量化等級隸屬度值語言變量-10-6-303610PB0000001PM00000.2510PS0000100Z000.2510.2500NS0010000NM010.250000NB10000

21、00表3.1 模糊變量E隸屬度值圖3.5 電流偏差隸屬函數電流的偏差變化率是指一個采樣周期內電流的變化值，取電流偏差變化率的語言變量為EC,論域取:Y= -10 -6 -3 0 3 6 10，論域上的模糊子集（j1，2，3）,在模糊控制區內將電流變化率分為3個模糊狀態 N(負) Z(零) P(正) ，即的語言集取: N Z P 。采用三角形隸屬函數如圖3.6，給出對應于3個模糊狀態的隸屬度值如表3.2所示。量化等級隸屬度值語言變量-10-6-303610P00000.511Z000.510.500N110.50000表3.2 模糊變量EC隸屬度值圖3.6 電流偏差變化率的隸屬函數模糊控制器的輸

22、出為觸發角的變化值，取其語言值變量為U，觸發角的變化值的論域取:Z= -10 -6 -3 0 3 6 10，論域上的模糊子集（i1，2，3），觸發角的變化值的語言集取:NB NM NS ZO PS PM PB，采用三角形隸屬函數如圖3.7，給出對應于7個模糊狀態的隸屬度值如表3.3所示。量化等級隸屬度值語言變量-10-6-303610PB0000001PM00000.2510PS0000100Z000.2510.2500NS0010000NM010.250000NB1000000表3.3 模糊變量U隸屬函數值圖3.7 觸發角隸屬度函數3）建立模糊控制規則雙輸入單輸出型模糊控制器的控制規則為“i

23、f E and EC then C”。根據交流電動機軟啟動過程恒流控制原理和實際操作經驗，形成17條模糊控制規則如下：1) if E=PB then U=NB2) if E=NB then U=PB 3) if E=PM and EC=P then U=NB 4) if E=PM and EC=Z then U=NM 5) if E=PM and EC=N then U=NS 6) if E=NM and EC=N then U=PB 7) if E=NM and EC=Z then U=PM 8) if E=NM and EC=P then U=PS 9) if E=PS and EC=P

24、then U=NM 10) if E=PS and EC=Z then U=NS 11) if E=PS and EC=N then U=Zero 12) if E=NS and EC=N then U=PM 13) if E=NS and EC=Z then U=PS 14) if E=NS and EC=P then U=Zero 15) if E=Zero and EC=N then U=PS 16) if E=Zero and EC=Z then U=Zero 17) If E=Zero and EC=P then U=NS 4）模糊邏輯推理及解模糊判決 模糊邏輯推理采用Mamdani

25、推理法。Mamdani采用蘊涵算子： （3.1）其模糊輸出推理算式為： （3.2） 在多規則時，可知其模糊關系式為： （3.3）由表3.1、表3.2、表3.3和式3.1、3.2、3.3可求得模糊關系：, 解模糊判決有多種方法，在采用單片機實現時，為減少運算量，可采用最大隸屬度平均值法。在仿真軟件里，計算機硬件處理功能強大，可選用重心法。 5）比例因子及量化因子的選擇 當由計算機實現模糊控制算法進行模糊控制時，每次采樣得到的被控制量須經計算機計算，得到模糊控制器的輸入變量即誤差E及誤差變化EC。為了進行模糊化處理，必須將輸入變量從基本論域轉換到相應的模糊集論域，從而引出量化因子和的概念。而經模糊

26、控制算法給出的控制量(精確量)，還不能直接控制對象，須將其轉換到為控制對象所能接受的基本論域中去，所以又引出控制量比例因子。量化因子、和比例因子對控制系統的動靜態性能有較大影響，經分析可歸納如下：(1) 當增大時，相當于縮小了誤差的基本論域，增大了誤差變量的控制作用，因此使得上升時間變短，但過大時會出現超調，并使得系統的過渡過程變長，嚴重時甚至使系統產生振蕩；若較小，則系統上升較慢，快速性差，同時穩態誤差增大。(2) 選擇較大時，提高了模糊控制器的靈敏度，能有效地抑制超調，但系統的響應速度變慢；較小時則會產生較大的超調和振蕩。對超調的影響十分明顯。量化因子和的大小意味著對輸入變量誤差和誤差變化

27、的不同加權程度，二者之間也相互影響。(3) 輸出比例因子作為模糊控制器的輸出增益，它的大小直接影響著控制器的輸出和模糊控制系統特性。Ku在系統響應的上升和穩定階段對控制性能有不同影響。在上升階段，選擇越大系統態響應越快，但容易導致系統超調；在穩定階段，過大會引起振蕩。較小對系統穩定有利，但將延長響應時間。圖3.4中,為偏差的量化因子，為偏差變化的量化因子，為控制量的比例因子。在設計模糊控制時，可根據變量的基本論域和模糊集論域確定其初值，但實際上變量的基本論域只能根據理論估計其大致范圍，具體數值還需要在線調試整定。經過整定，模糊控制器比例因子設定為0.38，設定為0.3，設定為15。4 模糊控制

28、在電氣工程自動化領域的應用情況隨著智能控制技術的不斷發展, 很多研究人員展開了針對智能控制技術在電氣工程自動化控制方面的研究,例如:應該如何將人工智能系統應用于故障的診斷和預測、電氣產品設計優化和保護與控制等領域。在優化設計方面, 設計電氣設備是很繁瑣的工作。它需要對電磁場、電路、電器電機等學科的知識綜合性的運用, 同時還要使用以往設計中的經驗。設計以往的產品時,通常是在根據經驗和實驗的基礎上, 通過手工的方式開展的。這樣的設計過程很難取得最優的設計方案。電氣產品的設計隨著計算機技術的發展, 逐漸由手工設計向計算機輔助設計不斷轉變, 使開發產品的周期大大減少。尤其是在引進了智能控制技術之后,更

29、加促進了CAD技術的發展,大大提高了設計產品的質量和效率。智能控制技術在電氣設計方面的應用主要包括專家系統和遺傳算法。其中的遺傳算法是一種優化的先進算法,在產品的設計優化上有舉足輕重的作用。因此電氣產品的智能控制技術設計很多都采用了這種方式進行優化。電氣設備的故障征兆和故障之間有著很多必然和偶然的關系,具有非線性、不確定性的特點, 它的優勢能夠通過智能控制的方式得到最大的發揮。智能控制技術在電氣設備診斷故障方面的應用主要由:專家系統、模糊邏輯和神經網絡等。在電力系統之中, 變壓器因為重要的地位而受到很多研究者的關注。目前診斷變壓器故障的常用方法主要是分析變壓器油中分解出來的氣體, 通過這種氣體

30、分析找出變壓器的故障范圍。同時在電動機和發電機等方面,人工智能診斷故障技術也有了長足的發展。4.1 模糊控制的應用研究模糊控制以為基礎,同時與自適應控制技術、人工智能技術、神經網絡技術的相結合,在控制領域得到了空前的應用。1、Fuzzy-PID復合控制Fuzzy-PID復合控制將模糊技術與常規PID控制算法相結合，達到較高的控制精度。當溫度偏差較大時采用Fuzzy控制，響應速度快，動態性能好；當溫度偏差較小時采用PID控制，靜態性能好，滿足系統控制精度。因此它比單個的模糊控制器和單個的PID調節器都有更好的控制性能。2、自適應模糊控制這種控制方法具有自適應自學習的能力，能自動地對自適應模糊控制

31、規則進行修改和完善，提高了控制系統的性能。對于那些具有非線性、大時滯、高階次的復雜系統有著更好的控制性能。3、參數自整定模糊控制也稱為比例因子自整定模糊控制。這種控制方法對環境變化有較強的適應能力，在隨機環境中能對控制器進行自動校正，使得控制系統在被控對象特性變化或擾動的情況下仍能保持較好的性能。4、專家模糊控制EFC(Expert Fuzzy Controller)模糊控制與專家系統技術相結合，進一步提高了模糊控制器智能水平。這種控制方法既保持了基于規則方法的價值和用模糊集處理帶來的靈活性，同時把專家系統技術的表達與利用知識的長處結合起來，能夠處理更廣泛的控制問題。5、仿人智能模糊控制IC算

32、法具有比例模式和保持模式兩種基本模式的特點。這兩種特點使得系統在誤差絕對值變化時，可處于閉環運行和開環運行兩種狀態。這就能妥善解決穩定性、準確性、快速性的矛盾，較好地應用于純滯后對象。6、神經模糊控制(Neuro-Fuzzy Control)這種控制方法以神經網絡為基礎，利用了模糊邏輯具有較強的結構性知識表達能力，即描述系統定性知識的能力、神經網絡的強大的學習能力以及定量數據的直接處理能力。7、多變量模糊控制這種控制適用于多變量控制系統。一個多變量模糊控制器有多個輸入變量和輸出變量。4.2 基于模糊控制的電動機軟啟動技術4.2.1 異步電動機軟起動仿真模型 根據模糊控制器的理論設計，借助Mat

33、lab的Simulink工具箱、Fuzzy工具箱和SimPowersystems工具箱建立如圖4.1所示交流電機模糊控制軟啟動仿真系統。它主要有三相交流電壓源、三相交流調壓模塊、異步電動機和電氣量測量模塊等。三相交流電壓源用三個單相交流電壓源構成,通過設定正確的相位、頻率和幅值即可。三相交流調壓模塊內部結構如圖4.2所示,調壓電路由三對反向并聯的晶閘管構成。同步脈沖發生器使用電氣系統附加模塊庫里的同步六脈沖發生器,由于三相交流調壓電路的控制角基準點定在各相電壓過零點處,而脈沖發生器的同步信號是采用線電壓信號,因為線電壓與相電壓相差30°,所以另外增加三個電壓源,其角度與前面三相交流電壓源相角相差30°即可。圖4.1 異步電動機軟起動仿真模型圖4.2 三相交流調壓模塊內部結構圖4.2.2 異步電動機軟起動的仿真利用上述仿真模型進行對起動進行仿真,電動機的參數為：額定功率, 額定電壓,頻率, 定子電阻, 定子電感，轉子電阻, 轉子電感, 互感, 轉動慣量。晶閘管觸發角初值設定為30°，啟動電流設定為40A，負載轉矩設定為20Nm。可得如下圖4.3速度響應