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问题描述
前景提示：
如下问题有来自我自身项目开发，有的收集网站，有的来自读者…如有侵权，立马删除。再者，针对此专栏中部分问题及其问题的解答思路或步骤等，存在部分搜集于全网社区及人工智能问答等渠道，若最后实在是没能帮助到你，还望见谅！并非所有的解答都能解决每个人的问题，在此希望屏幕前的你能够给予宝贵的理解，而不是立刻指责或者抱怨！如果你有更优解，那建议你出教程写方案，一同学习！共同进步。
CCS离散化传递函数与仿真不一致；DSP中离散的传递函数出现偏差是什么原因，有没有解决办法。
比如PR控制、SOGI带通滤波等二阶以上的传递函数，在DSP中得到的结果和simulink仿真结果相差较大（都是离散后的），甚至相差40%以上，一阶传递函数则差别不大。
其中离散化传递函数都用是的预畸变的双线性变换，控制频率为12500Hz，仿真步长8e-6。
个人认为与采样的误差和延时无关，因为采样误差只引入随机的高频分量，而且用的半实物仿真采样误差很小；至于延时，abc三相电压或电流的延时是一样的，而且每一个控制周期计算时间也类似，一个控制周期才等于1.44度(50Hz)不至于偏差那么多。
代码如图所示：
解决方案
如下是上述问题的解决方案，仅供参考：
在DSP中实现离散传递函数时，如果与Simulink仿真结果存在较大偏差，可能的原因和解决办法如下：
-
离散化方法：
确保使用的离散化方法（如预畸变的双线性变换）适合你的系统。不同的离散化方法可能会引入不同程度的误差。 -
采样频率和步长：
尽管你认为采样误差和延时不是问题，但仍然需要确保采样频率和仿真步长足够小，以满足奈奎斯特采样定理，并避免混叠和振铃效应。 -
滤波器设计：
对于二阶以上的传递函数，滤波器设计可能在离散化过程中发生变化。检查滤波器的截止频率、相位裕度和衰减率是否在离散化后保持一致。 -
数值精度：
DSP和Simulink可能使用不同的数值精度。检查数据类型（如float与double）是否一致，并考虑舍入误差的影响。 -
初始化条件：
确保DSP中的系统初始化条件与Simulink仿真中的条件相同，包括滤波器的状态。 -
算法实现：
检查算法在DSP中的实现是否与Simulink模型中的算法完全一致。微小的差异可能会导致结果的显著不同。 -
控制算法的时间延迟：
即使是很小的延迟也可能在高频率控制中引起显著的误差。确保DSP中的控制算法没有引入意外的延迟。 -
硬件延迟：
实际DSP硬件可能存在与仿真不同的延迟，包括ADC和DAC的延迟，以及处理延迟。 -
环境差异：
仿真环境与实际硬件环境可能存在差异，如温度、电源波动等，这些都可能影响系统性能。 -
模型简化：
在Simulink中，可能对某些非理想因素进行了简化，而在实际DSP实现中这些因素可能无法忽略。
解决办法：
- 重新检查和验证离散化过程，确保方法的正确性。
- 使用与Simulink相同的数值精度和数据类型。
- 对DSP算法进行逐步调试，确保每个步骤的输出与仿真一致。
- 如果可能，使用与Simulink相同的数学库进行计算。
- 考虑实际硬件的特定特性，如ADC和DAC的延迟，并在仿真中进行建模以匹配实际硬件。
- 使用实际硬件进行测试，并与仿真结果进行比较，以识别差异的来源。
最后，如果问题依然存在，可能需要更详细的系统分析，包括时域和频域的分析，以识别偏差的根本原因。此外，与其他工程师交流，了解他们在类似情况下的经验和解决方案，也可能提供有价值的见解。
希望如上措施及解决方案能够帮到有需要的你。
PS：如若遇到采纳如下方案还是未解决的同学，希望不要抱怨&&急躁，毕竟影响因素众多，我写出来也是希望能够尽最大努力帮助到同类似问题的小伙伴，即把你未解决或者产生新Bug黏贴在评论区，我们大家一起来努力，一起帮你看看，可以不咯。
若有对当前Bug有与如下提供的方法不一致，有个不情之请，希望你能把你的新思路或新方法分享到评论区，一起学习，目的就是帮助更多所需要的同学，正所谓「赠人玫瑰，手留余香」。
☀️写在最后
ok，以上就是我这期的Bug修复内容啦，如果还想查找更多解决方案，你可以看看我专门收集Bug及提供解决方案的专栏《CSDN问答解惑-专业版》，都是实战中碰到的Bug，希望对你有所帮助。到此，咱们下期拜拜。
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