三维空间矢量原理说明

合集下载

svpwm空间矢量控制原理课件

svpwm空间矢量控制原理课件

03
空间矢量调制波形的生成
通过计算得到各相电压的期望值,然后利用SVPWM算法生成相应的
PWM波形。
SVPWM算法实现
SVPWM算法的基本步骤
首先计算出电压矢量的期望值,然后根据该期望 值计算出相应的扇区,再根据扇区计算出相应的 矢量时间,最后生成相应的PWM波形。
矢量时间的计算
根据扇区数和期望的电压矢量幅值,可以计算出 相应的矢量时间。
THANKS
THANK YOU FOR YOUR WATCHING
05
SVPWM控制策略优化
控制策略改进方法
引入滑模控制
通过设计滑模控制器,实 现SVPWM控制系统的快 速响应和鲁棒性。
优化死区时间
通过调整死区时间的设置 ,减小SVPWM控制过程 中的谐波分量,提高控制 精度。
引入重复控制
将重复控制算法应用于 SVPWM控制系统,减小 稳态误差,提高系统跟踪 性能。
SVPWM空间矢量控制原理课件
目录 CONTENTS
• SVPWM技术概述 • 空间矢量控制原理 • SVPWM实现方式 • SVPWM与PWM对比 • SVPWM控制策略优化 • SVPWM实验与验证
01
SVPWM技术概述
SVPWM定义
SVPWM
Space Vector Pulse Width Modulation的缩写,即空间矢量脉 宽调制技术。
波形生成的实现方式
利用SVPWM算法生成相应的PWM波形,并通 过驱动电路将PWM波形输出到逆变器中,从而 控制各相电压的大小和频率。
波形生成的优点
SVPWM波形生成具有较高的电压输出能力和较 低的谐波畸变率,能够实现精确的电压控制和较 高的功率因数。

实验三 三维空间分析

实验三  三维空间分析

实验三三维空间分析一、表面创建及景观图制作数据1)景区等高线矢量数据Arc-Clip2)景区道路矢量数据Arc-Clip-road3)景区水系矢量数据Arc-Clip-river4)景区休憩地数据层Arc-Clip-urb要求1)利用所给等高线数据建立景区栅格表面。

2)在ArcScene三维场景中,实现表面与其它要素叠加三维显示。

3)设计各要素如道路、水系等的符号化显示。

4)综合考虑表面及各要素,生成美观大方的区域景观图。

操作步骤1.打开数据,根据需求创建TIN,在Layer框中勾选等高线图层Arc-Clip,在右边的Height Source中选择Elevation字段,在Triangulate as中选择soft line。

2.创建栅格表面,由tin转栅格在Input TIN选项栏中选择tin,在Attribute栏中点选Elevation ,在Output raster栏中键入生成的DEM保存地址,点击OK。

3.建立三维景观图依次打开需要叠加显示的道路、水系、休憩地要素图层的属性对话框如图示,设置其基准高程为区域TIN表面,实现要素与地形的三维叠加显示。

(需要设置的图层有Arc-Clip-river,Arc-Clip-road,Arc-Clip-urb,tingrid,其余图层取消勾选,不显示)此外,如果需要对地形起伏程度进行拉伸以夸大或缩小起伏度,可通过设置各图层数据高程转换系数实现。

最后生成景观图。

二污染物在蓄水层中的可视化数据1)污染物浓度栅格图层数据contamination。

2)水井位置点数据层wells.shp,其中包含水井深度属性。

3)需要清理的污染源(工业设施)数据facility.shp,其属性中包括需要进行清理的优先级。

4)污染物空间的TIN表面C-TIN。

要求:利用所给数据,实现污染物状况的三维可视化显示、点状水井矢量要素的突出显示、污染物的符号化突出显示。

实验步骤1.显示污染物的体积与污染程度。

空间矢量的原理和应用实例

空间矢量的原理和应用实例

空间矢量的原理和应用实例1. 空间矢量的概述空间矢量是指在三维空间中具有方向和大小的量。

它由矢量的模(大小)和方向两部分组成,可以表示位置、速度、加速度等物理量。

在数学上,我们可以使用一组坐标(x、y、z)来描述空间矢量的位置。

2. 空间矢量的表示方法2.1 点向式表示法点向式表示法是一种常用的表示方法,它将空间矢量表示为从一个点指向另一个点的有向线段。

以点A为起点,点B为终点的空间矢量可以表示为AB→。

2.2 坐标表示法坐标表示法是一种常用的表示方法,它使用三个实数来表示空间矢量在直角坐标系中的位置。

以(x, y, z)表示的空间矢量,其中x、y、z分别表示矢量在x轴、y 轴和z轴上的分量。

3. 空间矢量的运算3.1 矢量的加法矢量的加法是指将两个矢量按照特定规则相加,得到一个新的矢量。

矢量的加法满足交换律和结合律。

例如,对于矢量AB→和矢量BC→,它们的和可以表示为AB→ + BC→ = AC→。

3.2 矢量的数量积矢量的数量积又称为点积,表示为A·B。

它是两个矢量的模之积与它们之间的夹角的余弦值的乘积。

数量积具有交换律和分配律。

3.3 矢量的向量积矢量的向量积又称为叉积,表示为A × B。

它是两个矢量的模之积与它们之间的夹角的正弦值的乘积,方向垂直于两个矢量所在的平面。

4. 空间矢量的应用实例4.1 物理力学中的应用在力学中,空间矢量常常用于描述物体的位移、速度和加速度等物理量。

以一个质点的位移矢量为例,如果质点在时间t1时刻位于点A,在时间t2时刻位于点B,则质点的位移矢量可以表示为AB→。

通过对位移矢量的运算,我们可以计算出质点的速度和加速度等重要物理量。

4.2 计算机图形学中的应用在计算机图形学中,空间矢量常常用于表示图像的位置、方向和大小等属性。

例如,一个三维模型的位置可以表示为坐标矢量(x, y, z),而模型的旋转则可以通过向量积来实现。

4.3 GPS定位系统中的应用在全球定位系统(GPS)中,空间矢量被广泛应用于定位和导航。

矢量分析与场论

矢量分析与场论

矢量分析与场论简介矢量分析与场论是研究物理学中的重要分支,广泛应用于电磁学、流体力学、力学等领域。

矢量分析用于描述和分析具有大小和方向的物理量,例如力、速度、加速度等。

场论则将物理量看作空间中的场,并通过场的分布和变化来描述物理现象。

本文将介绍矢量分析的基本概念和常见运算,并探讨场论的基本原理和应用。

矢量分析矢量的定义和表示矢量是具有大小和方向的物理量。

在二维空间中,矢量可以表示为有序对(x, y),其中x和y分别表示矢量在x轴和y轴上的分量。

在三维空间中,矢量可以表示为有序三元组(x, y, z),其中x、y和z分别表示矢量在x轴、y轴和z轴上的分量。

通常将矢量用粗体字母如A表示。

矢量的运算矢量之间可以进行加法、减法和数量乘法等运算。

矢量的加法两个矢量A和B的加法定义为将它们的相应分量相加,即:A +B = (Ax + Bx, Ay + By)两个矢量A和B的减法定义为将B的相应分量取负后与A相加,即:A -B = (Ax - Bx, Ay - By)数量乘法将矢量的每个分量乘以一个实数称为数量乘法,表示为:c A = (cAx, cAy)矢量的模和方向矢量的模表示矢量的大小,矢量的方向表示矢量的指向。

在二维空间中,矢量(x, y)的模可以通过勾股定理求得:||A|| = sqrt(x2 + y2)在三维空间中,矢量(x, y, z)的模可以通过类似的方法求得:||A|| = sqrt(x2 + y2 + z2)矢量的方向可以用一个角度来表示,通常用与x轴的夹角来表示,记为θ。

矢量的点积和叉积矢量的点积和叉积是矢量分析中常用的运算。

两个矢量A和B的点积定义为两个矢量的模相乘再乘以它们夹角的余弦值,表示为A·B:A·B = ||A|| ||B|| cos(θ)点积的结果是一个标量,即一个没有方向的量。

点积还满足交换律和分配律。

矢量的叉积两个矢量A和B的叉积定义为一个新的矢量,其模等于两个矢量模的乘积再乘以它们夹角的正弦值,表示为A×B:A×B = ||A|| ||B|| sin(θ) n其中n是一个垂直于A和B的单位矢量,它的方向由右手法则确定。

1.2 三种常用坐标系中的矢量场

1.2 三种常用坐标系中的矢量场
x
y y = y0(平面) 平面)
x = x0 (平面) 平面)
直角坐标系
r = e x x + e y y + ez z
dr = exdx + eydy + ezdz
dS x = ex dl y dlz = ex dydz
dz
z
dS z = ez dxdy
dS y = e y dxdz
dx
dS y = ey dlx dlz = ey dxdz
球坐标系与直角坐标系间坐标分量变换关系
Ax sinθ cosϕ cosθ cosϕ −sinϕ Ar Ay = sinθ sinϕ cosθ sinϕ cosϕ A θ A cosθ −sinθ 0 A z ϕ
体积元
dV = ρ dρ dφ dz
3 柱坐标系中的线元、 柱坐标系中的线元、面元和体积元
柱坐标系与直角坐标系的变换关系: 柱坐标系与直角坐标系的变换关系:
x = ρ cosφ y = ρ sinφ z = z
ρ = x + y y φ = arctan x z = z
4
柱坐标系下的矢量运算: 柱坐标系下的矢量运算:
A = Aρ eρ + A eϕ + Az ez ϕ
B = Bρ eρ + B eϕ + Bz ez ϕ
加减: 加减:A± B = eρ ( A ± Bρ ) + eϕ ( A ± B ) + ez ( A ± Bz ) z ρ ϕ ϕ 标积: 标积:A⋅ B = ( A eρ + A eϕ + A ez ) ⋅ (Bρ eρ + B eϕ + Bz ez ) ρ ϕ ϕ z

三维空间矢量脉宽调制方法的研究

三维空间矢量脉宽调制方法的研究

0 引言
在实际应用中 , 异步 电动机需要输人 电流尽 量接近正弦波 , 从而在空间上形成圆形旋转磁场 ,
下面从分析二维空间矢量脉宽调制方 法的基
础上详细分析三维空间矢量脉宽调制技术 , 并综
述它们在三相桥式电压型逆变器中运用的一些特 点。
产生稳定的电磁转矩。针对跟踪圆形磁场来控制
St dy o e h d o e Thr e Di e so lSp c c o u n M t o fTh e . m n i na a e Ve t r PW M Fa n mi g n Ch n a h a n a d e g Xio u
Ab t a t T e tr e d me so a p c e tr p le wi t d ai n i a n w r sr c h h e . i n in l s a e v co u s dh mo u t s e e l o me o . T i p p r p e e t a d ti d d s u s n a o tt e meh d o . p c e tr h t d h s a e r s n s eal ic si b u t o f3 D s a e v co e o h p le w d h mo u a o a e n t e me o ft e t . p c e tr u s d d a u s i t d l t n b s d o h t d o . s a e v co lew t mo u . i h h wo D p i h l . t n O t u h r c e sis o h h e - h s r g - p otg o r e i v re s o e i . u p tc a a t r t ft e tr e p a e b d e t e v l e s u c n e tr ft o i c i y a h t o me o s a e d s u s d w t d r ic se . h Ke r s S a e v c o ,p le w d d a in,i v r r o rw r . y wo d p c e tr u s t mo u t i h l o n et ,f u - ie e

三维空间中的力学问题矢量力学的应用

三维空间中的力学问题矢量力学的应用

三维空间中的力学问题矢量力学的应用在物理学中,力学是研究物体运动以及其产生的力和作用的学科。

而在三维空间中的力学问题中,矢量力学是一种非常重要的工具和方法。

本文将探讨三维空间中矢量力学的应用,并讨论其在解决力学问题中的重要性。

1. 矢量力学的基本概念在三维空间中矢量力学的应用之前,我们首先来了解一些基本概念。

矢量力学是一种利用矢量和矢量运算来描述和分析力学问题的方法。

在三维空间中,力被描述为具有大小和方向的矢量。

具体来说,力可以用一个有向线段来表示,线段的长度代表力的大小,线段的方向代表力的方向。

2. 三维空间中的力的合成与分解在解决三维空间中的力学问题时,矢量力学可以帮助我们进行力的合成与分解。

力的合成是指将多个力合并成一个力的过程。

根据力的三角形法则,我们可以利用矢量的几何相加来求解合力。

力的分解则是将一个力分解为不同方向上的多个力的过程。

根据力的分解法则,我们可以利用矢量的几何相减来求解分力。

3. 牛顿定律的矢量形式牛顿定律是力学的基本定律之一,在三维空间中也存在其矢量形式。

根据牛顿定律的矢量形式,当多个力作用在一个物体上时,物体所受合力等于所有作用力的矢量和。

这个矢量和可以通过矢量力学中的力的合成来求解。

利用牛顿定律的矢量形式,我们可以更方便地分析和计算物体的受力情况。

4. 力矩与力矩平衡力矩是描述力对物体旋转效果的物理量,在三维空间中也有其矢量形式。

利用矢量力学的方法,我们可以计算力对物体的力矩,并通过力矩平衡条件来解决力矩平衡问题。

力矩平衡条件要求物体所受的合力矩为零。

通过矢量力学的计算方法,我们可以求解物体上所有力的力矩,并判断物体是否处于力矩平衡状态。

5. 三维空间中的摩擦力与滑动问题在三维空间中,摩擦力是物体运动中常常遇到的力之一。

利用矢量力学,我们可以分析和计算物体所受的摩擦力。

摩擦力可以分为静摩擦力和动摩擦力,它们与物体之间的接触力以及物体的质量有关。

对于滑动问题,我们可以利用静摩擦力和动摩擦力之间的比较来判断物体是否会滑动。

哪些投影矢量是三轴的原理

哪些投影矢量是三轴的原理

哪些投影矢量是三轴的原理在三维空间中,我们常常需要对一个向量进行投影,以便得到其在某个特定方向上的长度或者值。

投影矢量是指在进行投影操作后所得到的结果矢量。

在三维空间中,我们可以通过基向量来表示一个坐标系,而基向量通常是与三轴呈直角的单位向量。

因此,当我们投影一个向量到三轴上时,只有在与特定轴共线的分量会被保留,其他分量会被消除。

首先,让我们了解一下什么是投影。

投影是指将一个向量映射到另一个方向上,得到一个新的向量。

在三维空间中,我们通常使用内积来计算向量在某个方向上的投影长度。

内积可以通过将两个向量相乘再取其长度得到,公式如下:a ·b = a b cosθ其中,a 和b 是两个向量,a 和 b 分别是它们的长度,θ是它们之间的夹角。

接下来,我们将讨论每一个轴上的投影矢量。

1. x 轴投影矢量:在三维空间中,x 轴通常与纵向垂直,其方向指向正右方。

要计算一个向量在x 轴上的投影长度,我们只需要将该向量的长度乘以与x 轴的夹角的余弦值。

具体地说,我们可以使用下面的公式来计算x 轴投影矢量:Proj_x(v) = v cosθ_x = v_x其中,Proj_x(v) 是向量v 在x 轴上的投影矢量,v 是向量v 的长度,θ_x 是向量v 与x 轴之间的夹角,v_x 是向量v 在x 轴上的分量。

2. y 轴投影矢量:与x 轴类似,y 轴通常与横向垂直,其方向指向正上方。

要计算一个向量在y 轴上的投影长度,我们只需要将该向量的长度乘以与y 轴的夹角的余弦值。

具体地说,我们可以使用下面的公式来计算y 轴投影矢量:Proj_y(v) = v cosθ_y = v_y其中,Proj_y(v) 是向量v 在y 轴上的投影矢量,v 是向量v 的长度,θ_y 是向量v 与y 轴之间的夹角,v_y 是向量v 在y 轴上的分量。

3. z 轴投影矢量:与前面两个轴类似,z 轴通常与深度方向垂直,其方向指向正前方。

三维矢量制导律

三维矢量制导律

三维矢量制导律
三维矢量制导律是一种先进的导弹制导技术,它可以在三维空间中实现对目标的精确打击。

这种制导律利用了现代计算机技术和先进的控制算法,使得导弹在飞行过程中能够实时调整自身的姿态和轨迹,从而实现对目标的精确制导和打击。

三维矢量制导律的核心在于对导弹的飞行轨迹进行精确控制。

它通过对导弹的加速度、速度和方向进行实时计算和调整,使得导弹能够按照预定的轨迹飞行,并且在接近目标时进行精确的机动和打击。

这种制导律的优点在于可以实现对目标的快速打击和高精度打击,从而提高导弹的作战效果和生存能力。

三维矢量制导律的实现需要依赖于先进的计算机技术和控制算法。

在导弹的飞行过程中,需要对导弹的飞行状态进行实时监测和计算,然后根据计算结果对导弹的姿态和轨迹进行调整。

这需要大量的计算和数据处理,因此需要采用高性能的计算机和先进的控制算法来实现。

三维矢量制导律在现代战争中具有重要的应用价值。

它可以提高导弹的打击精度和作战效果,从而增强军队的作战能力和战斗力。

同时,它也可以为国家的安全和防御提供强有力的保障,对于维护国家的安全和稳定具有重要的意义。

总之,三维矢量制导律是一种先进的导弹制导技术,它可以实现对目标的精确打击和高精度制导。

它的实现需要依赖于先进的计算机技术和控制算法,具有重要的应用价值和战略意义。

三维方向矢量 和角度

三维方向矢量 和角度

三维方向矢量和角度1.引言1.1 概述引言部分是文章的开端,用于引起读者的兴趣并提供一些背景信息。

在这里,我们需要对三维方向矢量和角度的主要概念进行简要介绍。

概述部分:三维方向矢量和角度是物理学和计算机图形学中重要的概念。

在三维空间中,方向矢量描述了物体或者物理现象在空间中的趋势和方向,而角度则表达了物体或者物理现象之间的相对位置和排列。

三维方向矢量可以用一个三维矢量表示,其中每个分量表示在三个坐标轴方向上的分量大小。

通过对三维方向矢量进行运算,我们可以进行物体的旋转、翻转、平移等操作,从而实现对物体在三维空间中的定位和变换。

角度是描述两个方向之间夹角的量度,通常以度或者弧度为单位。

在物理学中,角度的概念被广泛应用于力学、电磁学等领域,用于描述物体之间的位置关系、运动规律等。

在计算机图形学中,角度也被用来进行三维模型的旋转、变换等操作,从而实现真实的三维场景渲染。

本文将首先介绍三维方向矢量的基本定义和特性,包括矢量的表示方法、运算规则等。

然后,我们将探讨角度的概念和应用,包括角度的计算方法、角度在物理学和计算机图形学中的重要性等。

最后,我们将对本文进行总结,并展望三维方向矢量和角度在未来的应用和研究方向。

通过深入理解和应用这些概念,我们能够更好地处理和分析三维空间中的物理现象,并在计算机图形学中实现更加真实和逼真的三维场景渲染。

接下来,我们将详细介绍三维方向矢量的定义和特性。

1.2文章结构文章结构部分的内容:文章将按照以下结构进行组织和呈现。

第一部分为引言部分,其中包括概述、文章结构和目的的介绍。

在概述中,将简要介绍三维方向矢量和角度的概念和重要性。

文章结构部分将描述整篇文章的组织结构,使读者能够更好地理解文章的内容和流程。

最后,目的部分将阐述本文的写作目标和意义,让读者明确了解本文的核心目标。

第二部分将详细介绍三维方向矢量。

在定义部分,将准确定义三维方向矢量,并解释其在三维空间中的表达方式。

特性部分将探讨三维方向矢量的一些基本性质和重要特点,例如方向角、方向余弦等。

矢量三重积

矢量三重积

矢量三重积
三重积分的几何意义是不均匀的空间物体的质量。

三重积分就是四维空间的体积。

当积分函数为1时,就是其密度分布均匀且为1,三维空间质量值就等于其体积值。

当积分函数不为1时,说明密度分布不均匀。

多重积分简介:
例如求f(x,y)或者f(x,y,z)类型的多元函数的积分。

正如单参数的正函数的定积分代表函数图像和x轴之间区域的面积一样,正的双变量函数的双重积分代表函数所定义的曲面和包含函数定义域的平面之间所夹的区域的体积。

(注意同样的体积也可以通过三变量常函数f(x,y,z)=1在上述曲面和平面之间的区域中的三重积分得到。

若有更多变量,则多维函数的多重积分给出超体积。

向量B和C张成一个平面(B,C共线的时候两边都是零向量),B ×C就沿平面的法向量方向。

然后A×(B×C)又要跟这个法向量垂直,所以就回到了B和C张成的平面内。

于是根据平面向量基本定理有A×(B×C)=mB+nC.
接下来就是确定组合系数m和n.这个需要具体算一下。

比方说两边点乘A等于0,就得到m(A·B)+n(A·C)=0.
于是有m∝A·C,n∝-A·B.至此这个公式应该理解的差不多了。

用空间向量的方法详细计算一下应该能得到m=A·C,n=-A·B。

矢性函数的概念

矢性函数的概念

矢性函数的概念矢性函数是数学中的一种特殊类型的函数,也称为向量场。

它的定义域是一个区域或空间,值域是一组向量。

矢性函数在物理、工程、计算机图形学等领域中有广泛的应用。

矢性函数常用来描述物理领域中的物理量,如速度、力、磁场等。

在三维空间中,矢性函数可以表示为三个分量函数的有序组合,每个分量函数表示矢量在x、y、z方向上的分量。

举个例子来说明矢性函数的概念。

考虑一个电荷在三维空间中的运动,我们可以用一个矢量来描述电荷的位置。

设电荷的位置为r(t),其中r是一个矢量函数,t 表示时间。

r(t)的定义域是时间轴上的一个区间,值域是三维空间中的位置矢量。

通过改变时间t的取值,我们可以得到电荷在不同时间的位置。

矢性函数的特性在很大程度上取决于它的定义域和值域。

例如,当定义域是一个平面时,矢量场可以用来描述二维平面上的物理量,如电场、温度等。

而当定义域是三维空间时,矢量场可以用来描述三维空间中的物理量,如速度场、电场等。

矢性函数的重要性在于它可以帮助我们理解和描述复杂的物理现象。

通过研究矢性函数的性质,我们可以获取关于物理量的重要信息,进而分析和解决实际问题。

矢性函数有很多重要的性质和操作。

其中一些常见的性质包括:1. 矢量场的连续性:如果一个矢量场的分量函数是连续函数,那么矢量场也是连续的。

这个性质很重要,因为它意味着矢量场在空间中没有突变或跳跃。

2. 矢量场的可微性:如果一个矢量场的分量函数是可微的,那么矢量场也是可微的。

这个性质允许我们使用微积分的方法来研究矢量场的性质。

除了这些基本的性质,矢量场还有一些常见的操作,如矢量场的加法、减法、点乘和叉乘。

这些操作允许我们对矢量场进行逐点运算,而不是对整个矢量场进行操作。

矢量场的应用非常广泛。

在物理学中,矢量场可以用来描述电磁场、流体动力学、力学等。

在工程学中,矢量场可以用来描述水流、空气流动等。

在计算机图形学中,矢量场可以用来生成逼真的图像和动画。

总之,矢量函数是一种非常重要的数学工具,它可以用来描述和分析物理领域中的物理量。

了解三维力的分解——三维分解教案

了解三维力的分解——三维分解教案

了解三维力的分解——三维分解教案我们将深入探讨三维力的分解原理和三维分解教案的实现方法一、了解三维力的概念三维力是指涉及到几何空间中三个维度的力量,通常用矢量表示。

在三维空间中,一个力量可以用一个具有三个坐标轴分量的矢量来表示。

这三个分量分别被表示为 X、Y 和 Z。

通过了解和了解这些基本概念,我们可以更好地感知三维力,更好地应对它的各种应用。

二、三维力的分解原理三维力可以被分解为三个互相垂直的力量。

这些力量被称为力的分量或者分向量。

因此,分解核心思想是将一个复杂的三维力分解成三个简单但互相垂直的分量。

每个力分量只在一个单一的维度上起作用。

这使得力量的研究和应用变得十分方便。

三、三维分解教案的实现1.目标:通过三维分解教案,引导学生从理论到实践,掌握三维力的分解原理、方法和技巧,提高学生的应用能力和创新能力。

2.学习目标:了解三维力的基本概念和分解原理了解三维力分解的步骤和技巧掌握三维力在实际应用中的运用方法和技巧3.实施步骤:步骤一:了解三维力的基本概念和分解原理(理论)引导学生了解三维力的概念和基本概念,演示三维力的分解原理和方法,让学生对理论有个基本认识。

步骤二:实战演练(实践)在课堂上,老师可以给学生提供一些基本的三维力实例,引导学生实践三维力分解的步骤和技巧,让学生初步掌握三维力分解的方法。

步骤三:综合应用(实践)通过举办实践案例比赛等活动,让学生综合运用所学的三维力分解的技巧和方法,设计能够实现特定功能的三维力分解解决方案,提高学生的应用和创新能力。

四、总结三维分解教案是一种创新的教学方法,它可以帮助学生深入了解三维力的分解原理和方法,掌握三维力的应用技巧和方法。

教师可以通过理论教学和实战演练,引导学生掌握三维力分解的实践技巧,提高学生的应用和创新能力,为学生的未来职业生涯打下坚实的理论和实践基础。

三维空间矢量表示

三维空间矢量表示

三维空间矢量表示三维空间矢量是指在三维空间中具有大小和方向的量。

它可以表示为一个有序的三元组(x, y, z),其中x、y、z分别表示矢量在X轴、Y轴和Z轴上的分量。

三维空间矢量在物理学、工程学和计算机图形学等领域中都有广泛的应用。

它可以用来描述物体的位置、速度、加速度等物理量,也可以用来表示光线、力和电场等向量场。

在计算机图形学中,三维空间矢量常用来表示物体的位置和方向,用于构建三维模型和进行三维渲染。

三维空间矢量的运算包括加法、减法、数量乘法和点乘法等。

矢量的加法和减法可以通过对应分量的相加和相减来进行。

数量乘法是指将矢量的每个分量都乘以一个标量。

点乘法是指将两个矢量的对应分量相乘后再相加。

这些运算满足一些基本的性质,例如交换律、结合律和分配律等。

三维空间矢量可以用来表示物体的位移。

例如,一个物体在三维空间中的位置可以用一个矢量来表示。

当物体发生位移时,可以通过将位移矢量与物体的初始位置矢量相加来得到物体的最终位置矢量。

这种表示方法可以方便地描述物体在空间中的运动轨迹。

三维空间矢量还可以用来表示力的大小和方向。

例如,一个力可以用一个矢量来表示,力的大小由矢量的长度表示,力的方向由矢量的方向表示。

在力学中,力可以通过对物体施加一个力矩来使物体发生转动。

力矩是由力的大小、力的方向和力的作用点的位置共同决定的。

在计算机图形学中,三维空间矢量常用来表示物体的方向。

例如,光线的方向可以用一个矢量来表示,光线从光源出发,沿着矢量的方向传播。

在进行三维渲染时,可以通过计算光线与物体表面的交点来确定物体的颜色和亮度。

三维空间矢量是一种在三维空间中表示大小和方向的量。

它在物理学、工程学和计算机图形学等领域中有着广泛的应用。

通过对三维空间矢量进行加法、减法、数量乘法和点乘法等运算,可以方便地描述物体的位置、速度、加速度、力和光线等物理量。

三维空间矢量的运算满足一些基本的性质,这些性质对于进行复杂的物理计算和图形渲染是非常重要的。

空间矢量的原理和应用教案

空间矢量的原理和应用教案

空间矢量的原理和应用教案1. 引言空间矢量是计算机图形学中的重要概念,它用于描述和操作物体在三维空间中的位置和方向。

空间矢量的原理和应用对于学习和理解计算机图形学以及三维建模和动画等领域均具有重要意义。

本教案旨在介绍空间矢量的基本原理和常见应用,帮助学生全面理解和掌握该领域的知识。

2. 空间矢量的定义空间矢量是一个有方向和大小的量,用于表示物体在三维空间中的位置和方向。

在计算机图形学中,常常使用三维坐标系来表示空间矢量,其中包括横轴(X轴)、纵轴(Y轴)和垂直轴(Z轴)。

一个空间矢量可以由三个分量表示,分别表示矢量在X轴、Y轴和Z轴上的分量。

3. 空间矢量的运算3.1 空间矢量的加法空间矢量的加法是指将两个矢量相加得到一个新的矢量。

当两个矢量相加时,将它们对应的分量分别相加,得到新矢量的三个分量。

例如,对于两个矢量A和B,它们的加法可以表示为:A + B = (Ax + Bx, Ay + By, Az + Bz)。

3.2 空间矢量的减法空间矢量的减法是指将两个矢量相减得到一个新的矢量。

当两个矢量相减时,将它们对应的分量分别相减,得到新矢量的三个分量。

例如,对于两个矢量A和B,它们的减法可以表示为:A - B = (Ax - Bx, Ay - By, Az - Bz)。

3.3 空间矢量的数乘空间矢量的数乘是指将一个矢量乘以一个标量得到一个新的矢量。

当一个矢量与一个标量相乘时,将矢量的每个分量分别与标量相乘,得到新矢量的三个分量。

例如,对于一个矢量A和一个标量k,它们的数乘可以表示为:k * A = (k * Ax, k * Ay, k * Az)。

3.4 空间矢量的点乘空间矢量的点乘是指将两个矢量的对应分量相乘,并将结果求和得到一个标量。

点乘的结果可以用来计算两个矢量之间的夹角。

例如,对于两个矢量A和B,它们的点乘可以表示为:A · B = Ax * Bx + Ay * By + Az * Bz。

三维空间的向量

三维空间的向量

ba +b图1 a三维空间的向量 平面与直线【内容提示】 本章讨论三维空间的向量及其运算——向量加法、数乘向量以及内积,并且利用向量研究平面与直线以及它们之间的位置关系.线性代数的主要研究对象n 维向量是从三维向量的概念发展而来,因此,了解直观的三维空间有助于更好地理解抽象的n 维空间.本章中三维向量及其运算首先作为一个几何系统提出,经过空间直角坐标系建立向量的坐标后,转化为一个代数系统.这两个系统之间保持着完全的一致性,这一过程再现了人类的认识过程.对一组三维向量位置关系的讨论为下一步研究n 维向量组的线性关系提供了直观的背景材料.而平面与直线对研究线性方程组提供了直观背景.第一节 三维向量及其线性运算在中学物理中讨论过一种既有大小又有方向的量,称为矢量,例如力、速度、位移等等.在数学中这种量称为向量.物理学中的矢量大多除了大小、方向外,还与起点(或作用点等)有关,而本书中讨论的向量与起点无关,即:大小相等、方向一致的向量被认为是相等的,而无论它的起点在那里,这种向量称为自由向量.通常将向量看作一个有向线段,有向线段的长度表示向量的大小,称为向量的模(或长度),有向线段的方向表示向量的方向.以点A 为起点、点B 为终点的向量记作AB ,有时也用粗斜体字母表示三维向量,例如a ,b ,r 等等.向量a 的模用|a |表示,|AB |=|AB |(|AB |表示线段AB 的长度).模为1的向量称为单位向量,模为0的向量称为零向量,通常用o 表示,零向量的方向被认为是任意的.如果两个向量的方向相同或相反,则称这两个向量共线,向量a 与b 共线记作a //b .零向量方向任意,因此认为零向量与任何向量共线.如果一组向量可以放到同一个平面上,则称这组向量共面.共线的向量一定共面.一、向量的线性运算1、 向量加法a ,b 是两个向量,将向量b 的起点放在向量a 的终点,以a 的起点为起点,b 的终点为终点的向量称为向量a 与b 的和,记作a +b ,(见图1).例如AC BC AB =+.称这种方法为三角形法.物理学中力的合成、位移的叠加就是向量加法的实际应用.用中学物理学中定义力的合成的平行四边形法也可以计算向量的加法,其结果是一致的.(见图2)2、数乘向量k 是个实数,a 是个向量,依照下列方法定义的向量称为k 与a 的数量乘积,记作k a .ba +b图2ak a 的大小依下列规定:|k a |=|k||a |;其中|k a |表示k a 的模,|k|表示k 的绝对值,|a |表示a 的模.k a 的方向遵循下列规定:若k >0,k a 与a 方向相同,若k <0,k a 与a 方向相反.若k =0,依照模与零向量的规定,k a =o .向量加法与数乘向量合称向量的线性运算.a 1,a 2,…,a s 是一组向量,k 1,k 2,…,k s 是一组实数,k 1a 1+k 2a 2+…+k s a s 称为向量组a 1,a 2,…,a s 的一个线性组合.如果存在一组实数k 1,k 2,…,k s ,使得b =k 1a 1+k 2a 2+…+k s a s ,则称b 可以被向量组a 1,a 2,…,a s 线性表示或线性表出,其中k 1,k 2,…,k s 称为组合系数.不难验证,向量的线性运算满足下列运算法则: (1)向量加法满足交换律,即a +b =b +a ;(1)这从图2中即可看出.(2)向量加法满足结合律,即 (a +b )+c =a +(b +c );(2)三个向量的和向量是以这三个向量为三条棱的平行六面体的体对角线(对顶线),而其中两个向量的和是它们所在的侧面的对角线,再与第三条棱相加即得到体对角线,这与相加的先后顺序无关.(见图3)零向量o 在向量加法中有着特殊的地位,即:(3)对于任意向量a ,有a +o =a ; (3) 在三维空间全部向量的范围内,对于每一个向量,都一定存在一个和它大小相等,方向相反的向量,用一个数学表达式来表示,即:(4)对于任意向量a ,一定存在一个向量b ,使a +b =o ; (4) 我们称这个向量b 为向量a 的负向量,用-a 表示.(5)对于任意向量a ,1a =a ;(5) (6)k ,l 是任意两个实数,(kl ) a =k (l a )(6) (7)(k +l ) a =k a +l a ;(7)(8)k (a +b )= k a +k b . (8) 这八条运算法则是线性运算最基本的法则.看起来这些法则都是很显然的,有些甚至好象没必要,然而,人们通过长期实践观察,发现这八条法则每一条都是独立的,即其中任何一条都不能用逻辑手段通过其它几条推导出来,但是线性运算的全部性质都可以利用这八条法则推导出来,而如果缺少其中任何一条则有些性质不能通过逻辑推导出来.因此,在线性代数中,这八条法则称为线性运算公理系统,它是线性代数的理论基础.除这八条法则外,线性运算还满足下列几条主要性质:零向量的唯一性——在全部三维向量中,只存在唯一一个零向量. 负向量的唯一性——任意向量只有唯一一个负向量. 对于任意向量a ,0a =o ; (9) 对于任意实数k ,k o =o ; (10) 对于任意向量a ,(-1)a = -a ;(11)如果k a =o ,那么,k =0或a =o 中至少有一个成立(称为消去律). (12) 规定a -b =a +(-b ),因此,向量的减法不被看作是个独立的运算.不难看出,a -b 是以b 的终点为起点,以a 的终点为终点的向量.例1 用向量证明:对角线互相平分的四边形是平行四边形.证明:如图,设四边形ABCD 的对角线AC 与BD 交于O 点,因为O 点平分AC 、BD,图3BACDO所以向量 AO =OC ,DO =OB又AB =AO +OB ,DC =DO +OC所以AB =DC (向量相等包括:长度相等,方向一致).即:四边形ABCD 的一组对边平行且相等, ABCD 是平行四边形.从这个例子可以看出,用向量处理几何问题往往非常简练.二、向量的共线与共面定理1.1 (数轴原理)如果向量a ≠o ,那么向量b 与向量a 共线的充分必要条件是:存在唯一一个实数λ,使b =λa .证明:由数乘向量的定义.充分性是显然的.下面证明必要性:设 b //a ,取λ满足: |λ|=b a,当b 与a 同向时,λ=|λ|;当b 与a 反向时,λ= -|λ|.用数乘向量的定义可以验证,b =λa .证明λ的唯一性:如果存在λ1,λ2,使λ1a =b ,λ2a =b ,则有λ1a -λ2a =o ,即(λ1-λ2) a =o (向量线性运算的基本性质7).由消去律,因为a ≠o ,所以λ1-λ2=0,即λ1=λ2.▐这个定理也可以这样叙述:一条直线上的所有向量都可以被这条直线上的一个非零向量线性表出,并且,表示方法是唯一的.这个定理是建立数轴的理论基础. 推论 向量a ,b 共线的充分必要条件是:存在不全为零的实数λ1,λ2,使λ1a +λ2b =o证明:首先证明充分性:不妨设λ1≠0,则a =21λλb ,因此a //b . 证明必要性:若a ,b 都是零向量,结论成立.如果a ≠o ,由定理1.1,b =λa ,即-λa +1b =o ▐ 过去我们熟悉的数轴是:在一条直线上取定一个坐标原点O 与单位长度1,直线上任意一点P 对应唯一一个实数x (称为P 点的坐标),x 的绝对值等于线段OP 的长度(或P 点到O 点的距离),当P 点在O 点右侧时x 为正,当P 点在O 点左侧时x 为负.下面我们利用定理1.1建立数轴上的点与实数的对应法则: i 是个与直线l 平行的单位向量,O 是l 上一定点,P 是直线l 上任意一点,做向量OP ,由于OP 与i 共线并且i ≠o ,所以存在唯一一个实数λ,使OP =λi ,λ即P点的坐标.(图4)不难看出,两种方法建立的直线上点与实数的对应关系是一致的.将定理1.1推广到平面,我们有定理1.2 平面上所有向量可以被这个平面上两个不共线的向量线性表出,并且表示方法是唯一的.证明:a ,b 是平面Π上两个不共线的向量,(因为零向量与任何向量共线,所以a 、b 都不会是零向量),c 是平面Π上任一向量.设c 的起点为O ,终l 图4OPl点为P ,即c =OP .将a 、b 的起点放在O 点.从P 点做两条直线l 1,l 2分别平行于向量a 、b 所在直线.因为:a 、b 不共线,并且P 点在a 、b 所在的平面上,所以l 2一定与a 所在直线相交,设交点为A ;l 1一定与b 所在直线相交,设交点为B .四边形OAPB 是平行四边形,OP 是它的对角线,c =OP =OA +OB .因为OA //a ,OB //b ,并且a ,b 都不是零向量.由定理1.1,存在唯一一组实数k 1,k 2,使得 c = k 1a +k 2b .▐推论1 三向量共面的充分必要条件是:其中一个向量可以被其余向量线性表出. 证明:充分性显然.必要性:设向量a ,b ,c 共面,如果a ,b 共线,由定理1.1,结论成立.如果a ,b 不共线,由定理1.2,结论成立. 推论2 三向量a ,b ,c 共面的充分必要条件是:存在不全为零的实数λ1,λ2,λ3,使λ1a +λ2b +λ3c = o .向量的共线与共面统称为线性相关.一般地,如果存在不全为零的实数λ1,λ2,…,λs ,使λ1a 1+λ2a 2+…+λs a s =o ,则称向量a 1,a 2,…,a s 线性相关,否则称为线性无关.不难得到一组向量线性相关的充分必要条件是:其中一个向量可以被其余向量线性表出.请读者试着证明(参考图3): 定理1.3 三维空间任意向量可以被三个不共面的向量线性表出,并且表示方法是唯一的.推论 三维空间任意四个或更多向量线性相关.第二节向量的坐标一、 空间直角坐标系在空间选定一点O 作为坐标原点,以O 点为起点做三条相互垂直的数轴,分别为Ox 轴、Oy 轴、Oz 轴(简称x 轴,y 轴,z 轴),就构成一个空间直角坐标系,记这个坐标系为[O ;x ,y ,z ].让这三条轴的排列顺序依照右手法则,即令右手拇指竖起指向Oz 轴的正向,其余四指伸开指向Ox 轴正向,然后旋转弯曲2指向Oy 轴正向.(也可以令右手的拇指、食指、中指相互垂直,它们依次指向Ox 轴、Oy 轴、Oz 轴的正向),这个坐标系称为右手系.坐标系中的每两条轴确定一个平面,分别称为XOY 坐标面、YOZ 坐标面、XOZ 坐标面.P 是空间一点,过P 点分别做与Ox 轴、Oy 轴、Oz 轴垂直的平面,每个平面与坐标轴有一个交点,与Ox 轴的交点对应实数a 、与Oy 轴的交点对应实数b 、与Oz 轴的交点对应实数c ,则三元有序数组(a ,b ,c )称为P 点的坐标(见图6).空间每一个点都对应一组坐标,不同点的坐标不相同.反之,任给一个三元有序数组(a ,b ,c ),在Ox 轴上选定实数a 所对应的点,在Oy 轴上选定实数b 所对应的点,在Oz 轴上选定实数c 所对应的点,分别过这三个点做与Ox 轴、Oy 轴、Oz 轴垂直的平面,这三个平面两两垂直,因此,有唯一一个交点,三元有序数组(a ,b ,c )就是这个交点的坐标.不同的三元有序数组对应的交点也不相同.所以,在空间建立一个直角坐标系后,空间的点与它的坐标即三元有序数组(a ,b ,c )之间存在一一对应关系.今后我们经常记坐标为(a ,b ,c )的点P 为P (a ,b ,c ).二、 向量的坐标r是个向量,在空间建立直角坐标系[O;x,y,z],将r的起点放到坐标原点O,设r 的终点为P,即r=OP,若P点坐标为(a,b,c),则定义三元有序数组(a,b,c)为向量r的坐标,记作r=(a,b,c).(注意:向量OP的坐标与点P的坐标表示方法不同,分别为:点P(a,b,c)与向量OP=(a,b,c).)以上是用通常的方法定义向量的坐标.为了进一步研究向量,下面用单位向量的观点定义向量的坐标.Array以空间一点O为起点,做三个相互垂直(两两垂直)的单位向量i,j,k,这三个向量的顺序符合右手法则,即构成一个空间直角坐标系,记作[O;i,j,k],(图7).{i,j,k }称为这个坐标系的基向量组,也叫坐标基架,简称基.由于它们相互垂直并且都是单位向量,所以称为标准正交基.将向量r分解为三个向量OA,OB,OC之和,r=OA+OB+OC其中OA,OB,OC分别与i,j,k共线,由上一节定理1.3,这个分解式是唯一的.而由上一节定理1.1,存在唯一一个三元有序数组(a,b,c),使OA=a i,OB=b j,OC=c k即r=a i+b j+c k(1)三元有序数组(a,b,c)称为向量r的坐标,记作r=(a,b,c) (2)(1)式称为向量r的分量表达式,(2)式称为向量r的坐标表达式,其中a、b、c分别称为向量r的第一、第二、第三分量.对照图6、图7,显然对于同一个向量,两种定义是一致的.而采用第二种定义,下面我们将看到,等式r=(a,b,c)=a i+b j+c k(3)有着非常重要的作用.(注:点的坐标与坐标系的原点有关,而自由向量的坐标与坐标系的原点无关.事实上,用上述方法建立坐标系与定义向量的坐标并不需要坐标原点,今后我们经常记坐标系[O;i,j,k]为{i,j,k}).例1 i=(1,0,0),j =(0,1,0),k=(0,0,1);o =(0,0,0).三、用坐标进行向量运算向量加法:设a的坐标为(a1,a2,a3),b的坐标为(b1,b2,b3),则a =(a1,a2,a3)= a1i+a2j+a3k;b=(b1,b2,b3)= b1i+b2 j +b3ka +b=(a1i+a2j +a3k)+(b1i+b2 j +b3k)=(a1+b1) i+(a2+b2) j +(a3+b3) k由(1)式,(a1+b1,a2+b2,a3+b3)就是a +b的坐标.数乘向量:λa =λ(a1i+a2j+a3k)=λa1i+λa2 j +λa3k;(λa1,λa2,λa3)就是λa的坐标.因此,a +b=(a1,a2,a3)+(b1,b2,b3)=(a1+b1,a2+b2,a3+b3);(4)λa =λ(a 1,a 2,a 3)=(λa 1,λa 2,λa 3) (5)向量的模(长度):r =(a ,b ,c ),将向量r 的起点放在坐标原点O ,设终点为P ,则r =OP ,由图7,r 的模|r |就是P 点到原点的距离.因为线段OP 是以OA ,OB ,OC 为三条棱的长方体的体对角线,所以|r |=222c b a ++(6)例2A 点坐标为(a 1,a 2,a 3),B 点坐标为(b 1,b 2,b 3),求向量AB 的坐标解:因为OA +AB =OB ,即AB =OB –OA , 而OB =(b 1,b 2,b 3),OA =(a 1,a 2,a 3) 所以,AB =(b 1,b 2,b 3)–(a 1,a 2,a 3)=(b 1–a 1,b 2–a 2,b 3–a 3). 因为向量AB 的模等于A ,B 两点之间的距离,由此得到空间两点A (a 1,a 2,a 3)、B (b 1,b 2,b 3)之间的距离公式:d (A ,B )=233222211)()()(a b a b a b -+-+- (7)四、 向量的方向角与方向余弦首先定义两向量之间的夹角:设a 、b 都是非零向量,将a 、b 的起点放在一起,将a 、b 看成两条边,就形成两个角,规定其中不超过π的那个角为向量a 、b 之间的夹角.记作< a ,b >.显然0≤< a ,b >≤ π.将向量r 的起点放在空间直角坐标系的原点,用角α,β,γ分别表示r 与x 轴,y 轴,z 轴的夹角.即α=<r ,i >;β=<r ,j >;γ=<r ,k >,数组(α,β,γ)称为向量r 的方向角.零向量不确定方向,因此零向量没有方向角.任何非零向量都有唯一一组方向角.用向量的方向角可以表示向量的方向,但是,任意三个角不一定构成一组方向角,构成一组方向角的三个角之间应该满足的数量关系也不是很明显的,所以用方向角表示向量的方向不很方便.向量的方向通常用方向余弦表示.如果向量r ≠o ,称(cos α,cos β,cos γ)为r 的方向余弦,其中α,β,γ是向量r 的方向角.由于当0 ≤x ≤π时,余弦函数cos x 单调,所以方向角与方向余弦一一对应.如果r =(x ,y ,z ),显然有cos α=x r ;cos β=y r ,cos γ=zr, (8) 或x =|r |cos α, y =|r |cos β,z =|r |cos γ.(8’)不难看出,cos 2α+cos 2β+cos 2γ=1 (9) 这也是一组数构成一个向量的方向余弦的充分必要条件.如果将一个向量的方向余弦也看作是一个向量,显然它是与这个向量方向一致的一个单位向量.如果r ≠o ,用r 0表示与r 方向一致的单位向量:r 0=1rr . (10)一个向量可以用其模与方向余弦表示为: r =|r |(cos α,cos β,cos γ).(11) 或r =|r |r 0(11’)例3 求与三个坐标轴夹角相等的方向角. 解:设此方向角为(α,β,γ),因为 α=β=γ, cos 2α+cos 2β+cos 2γ=1 解得cos α=cos β=cos γ=31±.满足这一条件的角有两个,即(arccos31,arccos31,arccos31), (arccos31,约0.3π),与 (arccos 31-,arccos 31-,arccos 31-), (arccos 31-,约0.8π).第三节向量的内积一、内积的定义在物理学中一个质点在力F (矢量)的作用下经过位移s (矢量)所做的功w (标量)等于这个力在位移方向上的分力乘以位移的距离.w 可以用F 与s 的运算表示为w =|F ||s |cos <F ,s >定义1.1 向量a 、b 的模|a |、|b |以及a 、b 之间夹角余弦的乘积称为向量a 与b 的内积.记作a ·b (读作“a 点b ”,内积亦称点积).即 a ·b =|a ||b |cos <a ,b >(1)向量的内积是个数量,是用两个向量运算出的一个数量.二、内积的性质由内积的定义可以直接看出向量的内积满足交换率 1、a ·b =b ·a(2) 这一性质称为向量的内积具有对称性.2、a ·(b +c )=a ·b +a ·c(3)证明:图8中的两个平面都与向量a 所在直线垂直,b 的终点即c 的起点在平面1上,c 的终点在平面2上,因此b +c 的终点也在平面2上.两条虚线分别在两个平面上,所以都与a 所在直线垂直.因此可以看出: |b +c |cos <a ,b +c >=|AC |;|b |cos <a , b >=|AB |;|c |cos <a ,c >=|BC |.所以,|b +c |cos <a ,b +c >=|b |cos <a ,b >+|c |cos <a ,c >由此得到向量的内积与加法满足分配律.▐(注:内积运算优先于加法运算,所以(3)式右端没有加括号)3、(λa )·b =λ(a ·b )=a ·(λb )(4)图8(4)式称为准结合律.我们只证明前一个等式,由交换律即可得到第二个等式: 由定义 (λa )·b =|λa ||b |cos <λa ,b >; |λa |=|λ||a |, 当λ ≥ 0时, |λa |=λ|a |,<λa , b >=<a ,b >. 所以 (λa )·b =|λa ||b ||cos <λa ,b >=λ|a ||b |cos <a ,b >=λ(a ·b ); 当λ<0时,|λa |= −λ|a |,<λa ,b >=π−<a ,b >,cos <λa ,b >= −cos <a ,b >.所以 (λa )·b =|λa ||b ||cos <λa ,b >=−λ|a ||b |(−cos <a ,b >)=λ(a ·b ).▐注意上式等号左边λa 是数量与向量的数乘运算,λ(a ·b )是数量λ与数量a ·b 的普通乘法.性质2、3合称为向量的内积具有线性性.4、a ·a ≥ 0;当且仅当a =o 时,a ·a =0 (称为向量的内积具有正定性)今后我们记a ·a 为a 2.当a 、b 中有一个是零向量时,显然a ·b =0.因为零向量不确定方向,可以认为零向量垂直于任意向量.从向量内积的定义可以看出,定理1.4 a ·b =0的充分必要条件是a ⊥b . 设 r =(a ,b ,c )=a i +b j +c k r ·i =(a i +b j +c k )·i =a ; 或 r ·i =|r |cos <r ,i >=a ;r ·j =(a i +b j +c k )·j = b ; 或 r ·j =|r |cos <r ,j >=b ; r ·k =(a i +b j +c k )·k =c . 或 r ·k =|r |cos <r ,k >=c . 向量的坐标就是这个向量与基向量组的内积.从右边三个式子也可以看出用向量方法建立坐标系与定义向量的坐标并不需要坐标原点,用基本单位向量组{i ,j ,k }就可以建立坐标系.因为空间任意向量都可以被三个不共面的向量唯一分解,即使{i ,j ,k }不相互垂直,只要它们不共面,就可以作为坐标系的基来建立坐标系.这种不需要基本单位向量相互垂直的坐标系称为仿射坐标系.三、用坐标计算向量的内积设a 的坐标为(a 1,a 2,a 3),b 的坐标为(b 1,b 2,b 3),即 a =(a 1,a 2,a 3)=a 1i +a 2j +a 3k ,b =(b 1,b 2,b 3)=b 1i +b 2j +b 3ka ·b =(a 1i +a 2j +a 3k )·(b 1i +b 2j +b 3k )=a 1b 1+a 2b 2+a 3b 3,所以a ·b =∑=31i ii ba (5)例1 用内积表示向量的模与两个向量之间的夹角. 由内积定义得到:|a(6)此处a 2表示a ·a .如果a 、b 都不是零向量,则cos <a , b >=·a ba b=∑∑∑===31231231i ii ii i i b a ba(7)零向量不确定方向,因而也不存在与其它向量的夹角.由|cos <a ,b >|≤1,得到一个代数中很重要的不等式,31||i i i a b =∑等号成立的充分必要条件是a 1,a 2,a 3与b 1,b 2,b 3成比例,在几何中就是a //b .这个不等式可以推广到n 项.例2 设c =a ―b ,则c ·c =(a ―b )·(a ―b )=a ·a +b ·b ―2a ·b即 |c |2=| a |2+|b |2―2| a ||b | cos < a , b >.图9中,a =CB ,b =CA ,c =AB ,|a |=|CB |=a ,|b |=|CA |=b ,|c |=|AB |=c .以上等式就是余弦定理:c 2=a 2+b 2―2abcos ∠C 例3 证明平行四边形对角线的平方和等于各边的平方和(广义勾股定理).如图10,AC 与BD 是平行四边形ABCD 的对角线.=AC BC AB +;BD =CD BC +;CD =AB -22BD AC +=2)(BC AB ++2)(CD BC +=2)(BC AB ++2)(AB BC -=22BC AB +•2AB BC + +22BC AB +•2AB BC -=2(22BC AB +)即22||||BD AC +=22||||BC AB ++22||||AD CD +第四节三维空间的平面与直线一、平面及其方程经过空间一点可以且只能做一个平面与已知直线垂直.设n 是一个非零向量,如果它与平面Π垂直,则称n 为Π的法向量.给定平面Π上一个定点M 0与Π的法向量n ,这个平面就完全确定了.下面讨论在空间直角坐标系[O ;x ,y ,z ]下过定点M 0(x 0,y 0,z 0),以非零向量n =(a ,b ,c )为法向量的平面方程(见图11).设M (x ,y ,z )为空间一动点,M 点在Π上的充分必要条件是:向量M M 0与n 垂直,而两向量垂直的充分必要条件是内积为0,即 n ·M M 0=0.将n 与M M 0的坐标代入,得到a (x –x 0)+b (y –y 0)+c (z –z 0)=0(1)称为平面的点法式方程.任何平面上都存在点,都有法向量,所以,任何平面的方程都是一次方程,今后我们称一次方程为线性方程.那么,是否任何一个线性方程都表示一个平面呢?三个变量的线性方程的一般形式为ax +by +cz +d =0(2)BCD 图10图11 CBA图9其中a,b,c不全为0.这个方程显然一定有解.设(x0,y0,z0)是方程(2)的一组解,则ax0+by0+cz0+d=0 (3) (2)式减(3)式,得到a(x–x0)+b(y–y0)+c(z–z0)=0这是一个经过点(x0,y0,z0),以n=(a,b,c)为法向量的平面方程.方程(2)称为平面的一般方程.综上所述,任何平面的方程都是线性方程,任何线性方程都表示平面.例1方程x+2y–5z+3=0表示一个平面,(1,2,-5)是它的一个法向量.将它化为点法式方程:解:(0,1,1)是方程的一组解,所以这个平面的点法式方程为:x+2(y–1)–5(z–1)=0例2方程x+2y–5z=0 表示一个平面,(1,2,-5)是它的一个法向量,方程常数项为0,故(0,0,0)是方程的解,这个平面经过坐标原点.Array例3方程x+2y–1=0 表示一个平面,n=(1,2,0)是它的一个法向量,因为n垂直于z轴,所以这个平面平行于z轴.注意方程x+2y–1=0在平面直角坐标系中表示一条直线,而在空间直角坐标系中表示一个平面,它可以看作是XOY平面上的直线x+2y–1=0沿着平行于z轴方向延伸而成.(见图12)例4求经过点(1,2,3),法向量平行于y轴的平面方程.解:j=(0,1,0)平行于y轴,取j为这个平面的法向量.所求平面方程为y–2=0,或写作y=2.这个平面垂直于y轴.例5求经过点(1,2,–3)与x轴的平面方程.解:经过点(1,2,-3)的平面方程为a(x–1)+b(y–2)+c(z+3)=0因为x轴在平面上,所以它的法向量垂直于i,(a,b,c)与i=(1,0,0)的内积为0,得到a=0.由于平面经过x轴,所以坐标原点在平面上,将(0,0,0)代入b(y–2)+c(z+3)=0得到–2b+3c=0取c=2,b=3.所求方程为3(y–2)+2(z+3)=0二、平面与平面的位置关系Π1、Π2是空间两个平面,它们的方程分别为a1x+b1y+c1z+d1=0;a2x+b2y+c2z+d2=0n1=(a1,b1,c1),n2=(a2,b2,c2)分别为Π1、Π2的法向量.两个平面之间的位置关系可以通过它们的法向量之间关系反映出来.当n 1// n 2时,显然有Π1//Π2.根据向量共线的充分必要条件,因为n1、n 2都不是零向量,所以存在λ≠ 0,使n 1=λn 2.若同时d1=λd2,则两平面重合.若d1≠λd2,则两平面平行而不重合,此时两平面没有公共点,与此相对应的是方程组{ a1x+b1y+c1z+d1=0a2x+b2y+c2z+d2=0 (4)无解.(两个方程不相容).若n 1、n 2不共线,即(a1,b1,c1)与(a2,b2,c2)不成比例,则两平面相交,它们的公共部分是一条直线,方程组(4)有无穷多组解.两平面之间的夹角(平面角):当0 ≤ < n 1,n 2> ≤ 2π时就是n 1与n 2的夹角< n 1,n 2>,当2π< < n 1,n 2> ≤ π时是-π< n 1,n 2>.所以两平面之间的夹角 <Π1,Π2>=arccos1212·n n n n (5)例6 求过点P (x 0,y 0,z 0)且与平面ax +by +cz +d =0平行的平面方程.解:过一点与一已知平面平行的平面是唯一确定的.因为所求平面与平面ax +by +cz +d =0平行,所以,可以取n =(a ,b ,c )为它的法向量,所求平面方程为a (x –x 0)+b (y –y 0)+c (z –z 0)=0例7 求过点P (1,3,-2)且与平面2x –y +3z –1=0和x +2y +2z –4=0都垂直的平面方程. 解:当两个平面不平行时,过一点且与这两个平面都垂直的平面是唯一确定的. 设所求平面Π的方程为a (x –1)+b (y –3)+ c (z+2)=0,其法向量是n =(a ,b ,c ),由Π与两个平面都垂直可知,n ⊥(2,-1,3),n ⊥(1,2,2),即{2a -b +3c =0 a +2b +2c =0解此方程组,取其一组解a =8,b =1, c =-5.所求平面Π的方程为8(x –1)+(y –3)-5(z+2)=0 请读者考虑:若两个已知平面平行,此时所给条件不能确定平面,按照以上方法求解平面方程会遇到什么问题?三、空间直线及其方程平面Π1、Π2的方程分别为a 1x +b 1y +c 1z +d 1=0; a 2x +b 2y +c 2z +d 2=0n 1=(a 1,b 1,c 1)与n 2=(a 2,b 2,c 2)分别为Π1、Π2的法向量.当n 1、n 2不共线时,两平面的公共部分是一条直线,所以方程组{a 1x +b 1y +c 1z +d 1=0 a 2x +b 2y +c 2z +d 2=0(6)(a 1,b 1,c 1与a 2,b 2,c 2不成比例)表示一条直线,称为直线的一般方程.M 0(x 0,y 0,z 0)是空间一定点,r =(m ,n ,p )是一个非零向量,经过M 0且平行于r 的直线是唯一确定的,下面推导它的方程:过M 0做一条直线l 与r 平行,M (x ,y ,z )是空间一动点.M 点在直线l 上的充分必要条件是:向量M M 0//r .因为r 不是零向量,根据向量共线的充分必要条件,存在λ,使 M M 0=λr即 (x -x 0,y -y 0,z -z 0)=λ(m ,n ,p )令λ取遍全体实数,得到动点M 的轨迹就是直线l .将这个向量方程展开,得到r{x =x 0+λmy =y 0+λn (7) z =z 0+λp称为直线的参数方程.参看图13.它的向量形式是(x ,y ,z )=(x 0,y 0,z 0)+λ(m ,n ,p ).(8)请读者根据图13中的虚线给出向量解释.将直线的参数方程改写为000x x y y z z m n p---==(9)称为直线的点向式方程或对称式方程或标准方程.注意当分母中含有0时,例如m =0,而n ,p 均不为0时,这个式子表示{x =x 0y y z z np--=直线与直线的夹角直线l 1与l 2的方程分别为111111x x y y z z m n p ---==; 222222x x y y z z m n p ---==l 1与l 2的夹角(0~2π)就是它们方向向量r 1=(m 1,n 1,p 1)与r 2=(m 2,n 2,p 2)之间的夹角或其补角.所以:cos <l 1,l 2>=|cos < r 1, r 2>|=1212·r r r r(10)直线与平面的夹角设直线l 的方程为000x x y y z z m n p---==, 平面Π的方程为 ax +by +cz +d =0,.直线的方向向量r =(m ,n ,p )与平面的法向量n =(a ,b ,c ) 之间夹角为<r ,n >,直线与平面的夹角就是|2π-<r ,n >|,所以 sin <l ,Π>=|cos <r ,n >|=·r n r n(11)例8 将下列直线l 的一般方程化为对称式方程与参数方程.{ 2x –y +3z –1=0x +2y +2z –4=0(l )解:直线l 的一般方程是用两个平面方程联立来表示两个平面的交线l ,因为l 同时在两个平面上,所以与两个平面的法向量都垂直.设直线l 的方向向量为r =(m ,n ,p ),方程组{2m -n +3p =0 m +2n +2p =0的解即为直线l 的方向向量.取方程组的一组非零解 r =(8,1,-5).再求出直线l 上的任意一个点:取方程组(l )的一组解(-2,1,2),得到直线l 的对称式方程为521182--=-=+z y x 参数方程为{x =-2+8λ y =1+λz =2-5λ参数方程的向量形式为 (x ,y ,z )=(-2,1,2)+λ(8,1,-5)例9 求过点(x 0,y 0,z 0)与平面ax +by +cz +d =0垂直的直线方程以及垂足坐标.解:设所求直线l 的方程为000x x y y z z m n p ---==.因为l 与平面ax +by +cz +d =0垂直,所以l 的方向向量与平面的法向量平行,所求直线l 的方程为000x x y y z z a b c---==. 将直线方程与平面方程联立,即可求出交点即垂足的坐标.(注意直线的对称式方程实际上是两个方程联立).例10 M 0(x 0,y 0,z 0)是空间一点,平面Π的方程为ax +by +cz +d =0.求点M 0到平面Π的距离.解:这个问题可以利用例9的方法求出垂足坐标,然后求出两点距离即点到平面距离.但是这个方法比较麻烦,下面我们探讨用其它方法求解.参看图14,在平面Π上任取一点M 1,设其坐标为(x 1,y 1,z 1),做向量10M M=(x 0-x 1,y 0-y 1,z 0-z 1)则M 0到Π的距离就等于10M M 的模乘以10M M与Π的法向量n =(a ,b ,c )的余弦的绝对值,即:d (M 0,Π)=||10M M |cos <10M M,n >|其中d (M 0,Π)表示M 0到Π的距离.利用向量的内积, 得到d (M 0,Π)=10·M M nn将10M M与n 的坐标代入,得到d (M 0,Π)=010101()()()]a x x b y y a z z -+-+-注意到(x 1,y 1,z 1)为平面上一点M 1的坐标,所以,Π的一般方程ax +by +cz +d =0可以写图15成点法式方程a (x –x 1)+b (y –y 1)+ c (z –z 1)=0.因此,)()()(101010z z a y y b x x a -+-+-=d cz by ax +++000方程)(1222d cz by ax cb a +++++=0(12)是以单位向量n 0为法向量的平面方程,称为平面的法式方程.点M 0到平面Π的距离就是将点的坐标代入平面的法式方程的左边,然后取绝对值.d (M 0,Π)=(13)过空间一点P 向一个平面Π引垂线,垂足称为点P 在这个平面上的投影,平面Π称为投影面.一条曲线上各点在一个平面上的投影所形成的曲线称为这条曲线在这个平面上的投影.一条直线l 在一个平面Π上的投影是一条直线.例11求直线l 在平面Π上的投影.其中l 和Π的方程分别为:{x +y –z –1=0x –y +z +1=0(l )与 x +y +z =0 (Π)直线l 在平面Π上的投影是过直线l 做一个与投影面Π垂直的平面Π1(称为投影平面)与Π的交线.因此,只要求出Π1的方程与Π联立即可. 方法一、设Π1的方程为 ax +by +cz +d =0因为Π1过直线l ,所以直线l 上任意一点满足Π1的方程(1),并且Π1的法向量与l 的方向向量垂直(2).又Π1与Π垂直,所以Π1与Π的法向量相互垂直(3).将此三个条件联立即可求出a 、b 、c 、d 之间的关系,从而求出Π1的方程.但是此题直线用一般方程给出,所以上述方法比较麻烦,要求解两个方程组.下面我们利用平面束方程求解.{a 1x +b 1y +c 1z +d 1=0a 2x +b 2y +c 2z +d 2=0(l )是直线的一般方程,方程 λ1(a 1x +b 1y +c 1z +d 1)+λ2(a 2x +b 2y +c 2z +d 2)=0表示一个平面,显然满足直线方程(l )的点都满足此方程,所以,此方程代表所有经过l 的平面,称为过l 的平面束方程.设Π1的方程为 x +y –z –1+λ(x –y +z +1)=0即(1+λ)x +(1–λ)y +(λ–1)z +λ–1=0(这个平面束方程中不包括后一个平面x –y +z +1=0,由于这个平面显然不是所求平面Π1,这个假设是合理的). 因为Π1⊥Π,所以 1(1+λ)+1(1–λ)+1(λ–1)=0 解得λ= –1.所求投影方程为{ x +y +z =0y –z –1=0四、直线之间的位置关系lΠ1Π图16。

三维空间矢量表示

三维空间矢量表示

三维空间矢量表示三维空间矢量在物理学和数学中有着广泛的应用,它们可以用来描述物体在三维空间中的位置、速度、加速度等物理量。

本文将从几何、物理和数学三个角度,介绍三维空间矢量的定义、性质和应用。

一、几何角度在几何中,三维空间矢量可以用箭头表示,箭头的长度表示矢量的大小,箭头的方向表示矢量的方向。

矢量的起点可以任意选取,不影响矢量本身。

两个具有相同大小和方向的矢量被认为是相等的,记作AB=CD。

矢量的加法满足交换律和结合律,即A+B=B+A,(A+B)+C=A+(B+C)。

几何中的三维空间矢量可以用来描述物体的位移、速度和加速度等。

二、物理角度在物理学中,三维空间矢量可以用来描述物体的运动状态。

位移矢量表示物体从初始位置到最终位置的位移,速度矢量表示物体在单位时间内的位移量,加速度矢量表示物体在单位时间内速度的变化量。

根据牛顿第二定律,物体的受力与加速度成正比,可以用矢量方程F=ma表示。

三维空间矢量在物理学中有着广泛的应用,如描述物体的运动轨迹、力的合成与分解等。

三、数学角度在数学中,三维空间矢量可以用坐标表示。

假设有一个三维坐标系,其中的三个坐标轴分别为x轴、y轴和z轴。

一个三维矢量可以表示为(x, y, z),其中x、y和z分别表示在x轴、y轴和z轴上的分量。

两个矢量的加法可以分别对应相应分量的加法,即(Ax+Bx, Ay+By, Az+Bz)。

矢量的数量积和向量积可以用矩阵和行列式表示。

数量积的结果是一个标量,表示两个矢量之间的夹角的余弦值;向量积的结果是一个矢量,其大小等于两个矢量之间构成的平行四边形的面积,方向垂直于平行四边形所在的平面。

总结起来,三维空间矢量在几何、物理和数学中都有着重要的应用。

在几何中,矢量可以用箭头表示,表示物体的位移、速度和加速度等;在物理中,矢量可以用来描述物体的运动状态和受力情况;在数学中,矢量可以用坐标表示,并进行加法、数量积和向量积等运算。

通过对三维空间矢量的研究和应用,可以更好地理解和描述物体在三维空间中的运动和相互作用,为科学研究和工程实践提供有力的工具和方法。

  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

三维空间矢量原理说明0 引言以往有很多关于不同脉宽调制技术的研究,如正弦波PWM 、跟踪型PWM 和空间矢量调制技术等。

但这些只局限在αβ二维,而二维调制技术是无法解决三相四线系统中的中线电流问题。

随着用户电力技术的发展,应用于三相四线系统中的UPS 和电能质量补偿器将会得到更多的重视。

本文基于中点引出式三桥臂逆变器,提出一种三维空间矢量脉宽调制(3D SVPWM )方法。

这种方法不但可以使中点引出式三桥臂逆变器在应用于三相四线系统时能同时补偿三相谐波和中线电流,还具有开关频率低、补偿效果好等优点。

1 三维空间电压矢量的分布图1所示是一个并联在三相四线系统中的中点引出式三相电压逆变器。

图1所示逆变器其直流侧零线与系统中线相连接。

本文所有关于三维空间适量的讨论都将基于这种中点引出式的三桥臂逆变器结构。

图1中,同一桥臂的2个开关的导通与关断是互补的。

若用1表示上半桥臂开关导通,-1表示下半桥臂导通,则可定义开关函数为:⎩⎨⎧-=下半桥臂导通上半桥臂导通11j S(1)假定上半桥臂和下半桥臂的直流电压值相等,dc dc2dc1V V V ==,此时,每个桥臂的输出电压可以表示为:j dc S V =0U(2)三维αβ0坐标系中的瞬时电压矢量可以利用下式给出的α-β-0变换得到:⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡---=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡c b a v v v v v v 2121212323212100132βα (3)由此,αβ0座标下的瞬时电压矢量可以表示为: ()00312132dc V v n S n S n S ++=ββαα (4)式中:2/2/c b a S S S S --=α,c b S S S -=β,c b a S S S S ++=0表1中列出了三维系统中的电压矢量以及经过αβ0变换后在其直角坐标中的参数。

从图2所示的三维视图中可以更清楚地看出电压矢量的分布。

其中矢量},,{642V V V 和},,{531V V V 分别处于不同的水平面上,而2个零矢量分别指向零轴的正方向和负方向。

图3是三维空间电压矢量在αβ平面上的分布,可以看出它与传统的二维空间电压矢量的分布是一样的。

2 二维和三维电压矢量的比较二维的αβ变换实际上是对于三维αβ0变换在不考虑零序分量时的一种简化,可以推想二维的电压脉宽调制也是一种对三维调制的简化。

根据表1所给的参数和图2、图3,传统的二维坐标系中的电压矢量分布应该就是三维电压分布的俯视图,也就是投影在αβ平面上的电压矢量分布。

不过,两者在二维平面中非零电压矢量的幅值有所偏差。

在二维坐标系中dc V V 2)6,5,4,3,2,1(=,而对于投影到二维平面的非零电压矢量dc V V 633.1')6,5,4,3,2,1(=,反映了两者在相同的直流电压下,调制能力略有差别。

(注:在3D SVPWM 中,由于零序分量输出会产生电流,因此需要进行零序分量的控制。

以1V 为例,它产生的零序分量,需要1/3的零轴分量进行抵消,因此,有效输出仅有原有的3/4) 二维与三维电压矢量脉宽调制最主要的区别在于零矢量的应用。

在传统的二维空间矢量调制技术中,零矢量的用途在于优化开关顺序,从而减小开关损耗,在)1,1,1(0p V 和)1,1,1(0---n V 状态下并不产生输出,两者是等效的,因而对应于8种开关模式,实际上只有7种不同的空间矢量存在,然而,在3D SVPWM 技术中,这2个矢量将演变为零轴上的正向或负向电压矢量,即对应8种不同的开关模式,将有8个不同的空间矢量,各自对逆变器的输出产生不同的影响。

正因为零矢量对输出有影响,才可以合理利用这种影响来解决三相四线系统中的中线电流问题。

3 3D SVPWM 的实现在3D SVPWM 技术中,如式(5)和式(6)所示,在每个时间片,将依次激活一系列的电压矢量在近似参考电压矢量,从而达到所要求的输出效果。

Zero Zero y y x x s ref t V t V t V t V T V +++=00' (5)0t t t T t y x s Zero ---=(6)对于如何选择电压矢量,其中x V 、y V 与在传统二维系统中的一样,将参考电压矢量投影到αβ平面上,根据所在的区间,从1V 到6V 中选择与参考电压矢量相邻的2个空间矢量分别作为x V 、y V 。

如图3所示。

当参考电压在第1区间时,1V 和2V 将分别作为x V 和y V 被代入式5中。

如图2所示,1V 和2V 不但包含了αβ方向的分量,还包含零轴分量,在补偿αβ分量的同时,还将对零序分量产生作用。

因此,在三维算法中,不但要考虑αβ方向的分量,零轴分量也必须考虑。

0V 是根据所需要的零轴分量即中线电流的补偿要求来选择p V 0或n V 0。

而在二维的脉宽调制中,因为不需要考虑中线电流的补偿问题,所以并不存在00t V 这个分量,所有的零矢量都包含在Zero Zero t V 中。

Zero Zero t V 对于补偿并不产生任何作用,并且在过调制的情况下0=Zero t 。

而在三维坐标系中,参考电压矢量可以表示为0'0'''n V n V n V V ref ++=ββαα(7)图4是参考电压矢量在三维坐标系中的分解示意图。

考虑到图4所定义的矢量和角度,参考电压可以被分解为:⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡ϕθθϕθϕθϕαβαββαcos sin cos cos sin sin cos sin '''''''0''ref ref ref ref V V V V V V V V V(8)图4中αβ1V 和αβ2V 是1V 和2V 在αβ坐标上的投影。

参考表1中所给出的电压矢量参数,在区间1对应于每一个矢量的开关时间可由下式得到。

⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡021'0''cos cos 060sin 0060cos 1t t t C kC kC m V V V oo βα (9)式中:sdc T V m 322=;223=C ;o k 54.70=注:()()()33dc20312232dc103132dc 002211ref V V 2V V n t n n n t n n t V t V t V Ts ++++-=++=βαα()()()0033231131dc 222dc232132dc V V 2V n t t t n t n n t t ++-+++=ββα依此类推,可以得到每个区间的计算公式,式9也就演变成如下的通用形式:0'xy g ref t mA V = (10)式中,矩阵g A 根据参考电压矢量所属区间的不同,有如下6种不同的表达形式:⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-=C k C k C A oo cos cos 060sin 0060cos 11⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--=C kC k C A o ooo cos cos 030cos 30cos 060cos 60cos 2 ⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡---=C k C k C A oo cos cos 0030cos 0160cos 3⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡----=C k C k C A oo cos cos 030cos 0060cos 14⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡----=C k C k C A ooo o cos cos 060cos 30cos 060cos 60cos 5 ⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--=C kC k C A oo cos cos 0030cos 0160cos 6对于空间矢量调制方法,当在一个时间片内只使用与参考电压矢量相邻的3种开关模式时,可以实现优化的脉宽调制。

为保证Zero Zero t V 分量对补偿不产生任何影响,将它分解为2/2/00Zero N Zero P Zero Zero t V t V t V +=。

这样,在Zero t 时间内,等效为各个方向上均没有补偿作用。

在传统的二维系统中,P V 0与N V 0作用的时间相同,而在新的三维系统中N P t t 00≠,式5也就演变成如下的形式:P P N N y y x x s ref t V t V t V t V T V 0000'+++= (11)根据式10求得x t 、y t 和0t 后,计算式11中每个矢量应该作用的时间,要按照欠调制和过调制两种情况分别考虑。

在欠调制的情况下:Zero y x s t t t t T +++=0 (12)需要正向的零轴补偿矢量时⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧=+=22000ZeroN Zero P t t t t t (13)需要负向的零轴补偿矢量时:⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧+==22000ZeroN Zero P t t t t t(14)在过调制的情况下: 0t t t T y x s ++< (15)可按照原先的比例,重新分配每个矢量应该作用的时间,此时0=Zero tTs t t t t t y x xx 0'++=(16)Tst t t t t y x yy 0'++=(17)需要正向的零轴补偿矢量时:⎪⎩⎪⎨⎧=++=0''0000Ny x Pt Ts t t t t t (18)反之⎪⎩⎪⎨⎧++==Ts t t t t t t y x N P 0000'0'(19)。

相关文档
最新文档