基于改进型二阶广义积分器的单相锁相环设计 pdf

时间: 2023-05-09 13:02:39 浏览: 131
基于改进型二阶广义积分器的单相锁相环设计pdf,是一篇基于电路设计的文章,主要介绍了一种改进型的二阶广义积分器在单相锁相环中的应用。 文章首先介绍了锁相环的基本原理和广义积分器的作用。随后,文章详细地阐述了改进型二阶广义积分器的结构和其优点。这种改进型的广义积分器采用了多种算法,并在硬件设计时考虑了减小电路面积和功耗的优化措施,使其在实际应用中更加高效可靠。其次,文章详细地阐述了基于该广义积分器的单相锁相环设计。该设计实现了对输入信号相位的精确控制,可以广泛应用于同步和信号处理等领域。 文章还通过仿真和实验验证了单相锁相环的性能和优越性,并与传统的锁相环进行了对比。结果表明,该设计具有更高的稳定性和精度,可以有效应用于各种场合。 总之,这篇文章深入地研究了锁相环电路的工作原理和二阶广义积分器的改进措施,并通过实验验证了该设计的性能和可行性,对于锁相环的实际应用具有重要的指导意义。
相关问题

基于双二阶广义积分器的三相锁相环缺点

双二阶广义积分器是一种常用于三相锁相环中的控制器,它能够对输入信号进行相位和频率的跟踪,从而实现锁相环对输入信号的跟踪和相位同步。虽然双二阶广义积分器在三相锁相环中具有一定的优点,但也存在一些缺点,包括: 1. 相位误差较大:双二阶广义积分器的相位误差较大,当输入信号频率变化较快时,相位误差会更加明显。 2. 稳定性差:三相锁相环中的双二阶广义积分器容易产生稳定性问题,尤其是在输入信号噪声较大或频率变化较快时,容易产生震荡。 3. 调节参数较多:双二阶广义积分器需要调节的参数较多,包括积分时间常数、增益系数等,需要经过试验和调试才能得到合适的参数值。 4. 适用范围窄:双二阶广义积分器只适用于低频信号处理,对于高频信号处理可能不太适用。此外,对于变频驱动器控制系统等高性能的应用场景,双二阶广义积分器的性能也可能不能满足要求。 因此,在三相锁相环的设计和应用中,需要根据具体的应用场景和要求,综合考虑多种控制器的优缺点,选择合适的控制器,以实现锁相环对输入信号的准确跟踪和相位同步。

二阶广义积分器的锁相环(SOGI-PLL)

二阶广义积分器的锁相环(SOGI-PLL)是一种基于双二阶广义积分器的锁相环结构。锁相技术是通过相位的自动控制来实现频率自动控制的技术。锁相环(PLL)是一个相位反馈系统,通过锁定输入信号的相位,生成一个随时间变化的正弦波的瞬时相位。二阶广义积分器(SOGI)是一种新型的滤波器结构,具有广泛的应用。在SOGI-PLL中,鉴相器将被检测信号作为输入,输出与正序相位提取器相连接。正序相位提取器的输出与环路滤波器相连接,环路滤波器的输出分别与SOGI和压控振荡器的输入相连接,压控振荡器的输出与正序相位提取环节相连接。通过这种结构,SOGI-PLL可以实现相位锁定的目的。\[1\]\[3\] #### 引用[.reference_title] - *1* [基于双二阶广义积分器的三相锁相环(DSOGI-PLL)MATLAB仿真](https://blog.csdn.net/weixin_56691527/article/details/129898770)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [二阶广义积分锁相环 SOGI-PLL](https://blog.csdn.net/weixin_47274010/article/details/119181630)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [一种基于双二阶广义积分器锁相环的制作方法](https://blog.csdn.net/weixin_30546201/article/details/116123045)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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