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Python
import math # Dado I_rms = 2.80 # Corriente RMS en A f_sw = 10000 # Frecuencia de conmutación en Hz V_ripple = 40 # Rizado de voltaje permitido en V # Cálculo de la capacitancia C = I_rms / (2 * math.pi * f_sw * V_ripple) C
iopta, ioptb, ioptc: Estas variables almacenan el índice óptimo previo para cada fase (a, b, c). Se utilizan para recordar el mejor estado encontrado hasta ahora.gopt1, gopt2, gopt3: Se inicializan con un valor muy grande ($1 \times 10^9$) para asegurar que cualquier cálculo será mejor que este valor inicial.ind hasta c, el código calcula las corrientes predichas ia_pred, ib_pred, ic_pred basándose en el modelo del circuito. Usa una ecuación de estado que tiene en cuenta el tiempo de muestreo $Ts$, la inductancia $Ll$, la resistencia $Rl$ y las condiciones de voltaje del capacitor.ind se guarda como el mejor índice ($iopta$, $ioptb$, $ioptc$) para la próxima iteración.Notas:Matlab
function [L1, L2, L3] = control_predictivo_corriente(i_load, c, Vc, Ts, Ll, Vdc, Rl, Irefabc, XI) % Control predictivo de corriente % INPUTS: % i_load : Corriente de carga del sistema [ia, ib, ic] % c : Número de estados o configuraciones posibles % Vc : Matriz de voltajes de capacitores por cada estado % Ts : Tiempo de muestreo % Ll : Inductancia de línea % Vdc : Voltaje del bus DC % Rl : Resistencia de línea % Irefabc : Ref. de corriente [ía, íb, íc] % XI : Matriz que representa acciones posibles persistent iopta ioptb ioptc if isempty(iopta), iopta = 1; end if isempty(ioptb), ioptb = 1; end if isempty(ioptc), ioptc = 1; end % Inicializar variables para almacenar el costo óptimo gopt1 = inf; gopt2 = inf; gopt3 = inf; % Bucle para evaluar cada estado for ind = 1:c % Predicción de corriente para cada fase ia_pred = (1 - Ts * Rl / Ll) * i_load(1) + Ts / Ll * (Vc(ind) * Vdc); ib_pred = (1 - Ts * Rl / Ll) * i_load(2) + Ts / Ll * (Vc(ind) * Vdc); ic_pred = (1 - Ts * Rl / Ll) * i_load(3) + Ts / Ll * (Vc(ind) * Vdc); % Calcular la función de costo ga = (Irefabc(1) - ia_pred)^2; gb = (Irefabc(2) - ib_pred)^2; gc = (Irefabc(3) - ic_pred)^2; % Encontrar el estado óptimo para cada fase if ga < gopt1 gopt1 = ga; iopta = ind; end if gb < gopt2 gopt2 = gb; ioptb = ind; end if gc < gopt3 gopt3 = gc; ioptc = ind; end end % Asignar el mejor estado a la salida L1 = XI(iopta, :); L2 = XI(ioptb, :); L3 = XI(ioptc, :); end
iopta, ioptb y ioptc utilizan la palabra clave persistent para recordar el mejor estado entre llamadas de la función.Ts, y otros parámetros del sistema están correctamente configurados de acuerdo a las especificaciones de tu hardware.Python
import math # Given values f0 = 50 # Frequency in Hz L = 1e-3 # Inductance in Henries # Calculate capacitance in Farads C = 1 / ((2 * math.pi * f0)**2 * L) C
Python
# Given Q factor Q = 10 # Calculate resistance in Ohms R = Q / math.sqrt(L / C) R
ResultadosPython
import math # Given values f0 = 10000 # Resonance frequency in Hz (10 kHz) L = 1e-3 # Inductance in Henries (1 mH) # Calculate capacitance in Farads C = 1 / ((2 * math.pi * f0)**2 * L) # Given Q factor Q = 10 # Calculate resistance in Ohms R = Q / math.sqrt(L / C) C, R
Python
import math # Given values f0 = 10e3 # Frequency in Hz L = 1e-3 # Inductance in Henries # Calculate capacitance in Farads C = 1 / ((2 * math.pi * f0)**2 * L) C
Python
# Given Q factor Q = 1 # Calculate resistance in Ohms R = Q / math.sqrt(L / C) R
System Identification Toolbox para obtener el modelo del filtro. Utiliza datos experimentales para ajustar un modelo de sistema.ltiview en Matlab para comparar la respuesta en frecuencia de los filtros (antes y después de agregar damping).Simulación y análisis en MatlabPlaintext
# Adición de R2 Designator: R2 MPN: Pins: 1 (name: P1), 2 (name: P2) Element Properties: Resistance:10 Designator Prefix:R Manufacturer Name: Package: SMD_0603_1608Metric # Conexiones para damping Net: Net 5 UID: new_uid1_here Members: C1:$P1$, R2:$P1$ Net: Net 6 UID: new_uid2_here Members: C1:$P2$, R2:$P2$
ident en Matlab:Matlab
load('your_data_file.mat'); % Cargar datos experimentales data = iddata(output_signal, input_signal, sample_time); sys = ssest(data, 2); % Estima un modelo de orden dos
ltiview:Matlab
ltiview(sys_before_damping, sys_after_damping);
Python
import math # Given values L = 10e-3 # Inductance in Henries C = 20e-9 # Capacitance in Farads # Calculate critical resistance R_c = 2 * math.sqrt(L / C) R_c
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