THÉVENIN和NORTON等效電路

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帶有正弦波源的交流電路的Thévenin定理與我們從直流電路中學到的定理非常相似。 唯一的區別是我們必須考慮 阻抗 而不是 電阻。 簡而言之,Thévenin交流電路定理說:

任何兩端線性電路都可以由電壓源(VTh)和串聯阻抗(Z.Th).

換句話說,Thévenin定理允許用一個僅包含電壓源和串聯阻抗的簡單等效電路代替複雜的電路。 從理論和實踐的角度來看,該定理都是非常重要的。

重要的是要注意,Thévenin等效電路僅在端子提供等效功能。 顯然,原始電路的內部結構和Thévenin等效電路可能完全不同。 對於阻抗與頻率有關的交流電路,等效值在 為前線醫護人員打氣,送上由衷的敬意。讓你在送禮的同時,也為香港盡一分力。 只有頻率。

在以下情況下,使用Thévenin定理特別有利:

· 我們要專注於電路的特定部分。 電路的其餘部分可以用一個簡單的Thévenin等效電路代替。

· 我們必須研究端子處具有不同負載值的電路。 使用等效的Thévenin,我們可以避免每次都分析複雜的原始電路。

我們可以分兩步來計算Thévenin等效電路:

1. 計算 ZTh。 將所有電源設置為零(通過短路替換電壓源,通過開路替換電流源),然後找到兩個端子之間的總阻抗。

2. 計算 V釷。 找到端子之間的開路電壓。

諾頓定理(已針對直流電路提出)也可用於交流電路。 應用於交流電路的諾頓定理指出,可以用一個 電流源阻抗.

我們可以分兩步計算諾頓等效電路:

1. 計算 ZTh。 將所有電源設置為零(通過短路替換電壓源,通過開路替換電流源),然後找到兩個端子之間的總阻抗。

2. 計算 I釷。 查找端子之間的短路電流。

現在,讓我們看一些簡單的例子。

例如1

在某個頻率下找到點A和B的等效於Thévenin的網絡: f = 1 kHz, vS(t)的 = 10 cos寬×t V.


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第一步是找到A點和B點之間的開路電壓:

開路電壓使用 分壓:

= -0.065 – j2.462 = 2.463 e-j91.5º V

與TINA核對:


第二步是用短路代替電壓源,並找出A點和B點之間的阻抗:

當然,我們可以檢查我們的ZT 使用TINA阻抗計的解決方案(請注意,我們已用短路代替了電壓源):


這是Thévenin等效電路,僅在1kHz頻率下有效。 但是,我們必須首先解決CT的電容。 使用關係1 /wCT = 304歐姆,我們找到CT = 0.524 uF

現在我們有了解決方案:RT = 301歐姆和C.T = 0.524 m F:

接下來,我們可以使用TINA的解釋器來檢查對Thévenin等效電路的計算:

{TINA口譯員的解決方案}
VM:= 10;
F:= 1000;
OM:= 2 * PI * F;
Z1:= R1 + J * OM * L;
Z2:= R2 /(1 + J * OM * C * R2);
VT:= VM * Z2 /(Z1 + Z2);
VT = [ - 64.0391m-2.462 * j]的
ABS(VT)= [2.4629]
ABS(VT)/ SQRT(2)= [1.7415]
radtodeg(弧(VT))= [ - 91.49]
ZT:= Replus((R1 + J * OM * L),replus(R2,(1 / J / OM / C)));
ZT = [301.7035-303.4914 * j]的
ABS(ZT)= [427.9393]
radtodeg(弧(ZT))= [ - 45.1693]
克拉:= - 1 / IM(ZT)/ OM;
CT = [524.4134n]
#Python解決方案!
將數學導入為 m
將 cmath 導入為 c
#讓我們簡化複雜的打印
#numbers 提高透明度:
cp= lambda Z : “{:.4f}”.format(Z)
#使用 lambda 定義 replus:
Replus= 拉姆達 R1, R2 : R1*R2/(R1+R2)
虛擬機=10
F = 1000
om=2*c.pi*f
Z1=複數(R1,om*L)
Z2=R2/複數(1,om*C*R2)
VT=VM*Z2/(Z1+Z2)
打印(“VT =”,cp(VT))
print(“abs(VT)= %.4f”%abs(VT))
print(“abs(VT)/sqrt(VT)= %.4f”%(abs(VT)/m.sqrt(2)))
print(“度(弧(VT))= %.4f”%m.度(c.相位(VT)))
ZT=Replus(複數(R1,om*L),Replus(R2,1/1j/om/C))
打印(“ZT =”,cp(ZT))
print(“abs(ZT)= %.4f”%abs(ZT))
print(“度(arc(ZT))= %.4f”%m.度(c.phase(ZT)))
Ct=-1/ZT.imag/om
打印(“Ct =”,Ct)

請注意,在上面的清單中,我們使用了“ replus”功能。 Replus解決了兩個阻抗的並聯等效問題。 也就是說,它找到兩個並聯阻抗之和的乘積。

例如2

查找電路的諾頓等效 在示例1中。

f = 1 kHz, vS(t)的 = 10 cos寬×t V.


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等效阻抗相同:

ZN=(0.301-j0.304)W

接下來,找到短路電流:

IN =(3.97-j4.16)mA

我們可以根據TINA的結果檢查人工計算。 首先開路阻抗:


然後短路電流:


最後是等效的諾頓:

接下來,我們可以使用TINA的解釋器來查找諾頓等效電路組件:

{TINA口譯員的解決方案}
VM:= 10;
F:= 1000;
OM:= 2 * PI * F;
Z1:= R1 + J * OM * L;
Z2:= R2 /(1 + J * OM * C * R2);
IN:= VM / Z1;
IN = [3.9746m-4.1622m * j]的
ABS(IN)= [5.7552m]
ABS(IN)/ SQRT(2)= [4.0695m]
radtodeg(弧(IN))= [ - 46.3207]
ZN:= Replus((R1 + J * OM * L),replus(R2,(1 / J / OM / C)));
ZN = [301.7035-303.4914 * j]的
ABS(ZN)= [427.9393]
radtodeg(弧(ZN))= [ - 45.1693]
CN:= - 1 / IM(ZN)/ OM;
CN = [524.4134n]
#Python解決方案!
將數學導入為 m
將 cmath 導入為 c
#讓我們簡化複雜的打印
#numbers 提高透明度:
cp= lambda Z : “{:.4f}”.format(Z)
#使用 lambda 定義 replus:
Replus= 拉姆達 R1, R2 : R1*R2/(R1+R2)
虛擬機=10
F = 1000
om=2*c.pi*f
Z1=複數(R1,om*L)
Z2=R2/複數(1,om*C*R2)
IN=VM/Z1
打印(“IN =”,cp(IN))
print(“abs(IN)= %.4f”%abs(IN))
print(“度(arc(IN))= %.4f”%m.度(c.phase(IN)))
print(“abs(IN)/sqrt(2)= %.4f”%(abs(IN)/m.sqrt(2)))
ZN=Replus(複數(R1,om*L),Replus(R2,1/1j/om/C))
打印(“ZN =”,cp(ZN))
print(“abs(ZN)= %.4f”%abs(ZN))
print(“度(arc(ZN))= %.4f”%m.度(c.phase(ZN)))
CN=-1/ZN.imag/om
打印(“CN =”,CN)

例如3

在該電路中,負載為串聯連接的RL和CL。 這些負載分量不是我們要尋找的等效電路的一部分。 使用電路的諾頓等效值找到負載中的電流。

v1(t)= 10 cos wt V; v2(t)= 20 cos(wt + 30°)V; v3(t)= 30 cos(wt + 70°)V;

v4(t)= 15 cos(wt + 45°)V; v5(t)= 25 cos(wt + 50°)V; f = 1 kHz。


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首先找到開路等效阻抗Zeq 手工(沒有負載)。

數控

ZN = Zeq =(13.93 – j5.85)歐姆。

下面我們看到TINA的解決方案。 請注意,在使用電錶之前,我們用短路將所有電壓源更換了。


現在的短路電流為:

短路電流的計算非常複雜。 提示:這將是使用疊加的好時機。 一種方法是為每個電壓源一次找到一個負載電流(矩形形式)。 然後將五個部分結果相加即可得出總數。

我們將只使用TINA提供的值:

iN(t)= 2.77 cos(寬×T-118.27°)一個


放在一起(用諾頓等效網絡代替網絡,將負載組件重新連接到輸出,並在負載中插入電流表),我們可以找到所需的負載電流解決方案:


通過手工計算,我們可以使用電流除法找到負載電流:

終於

I =(-0.544 – j 1.41)A

和時間功能

i(t)= 1.51 cos(寬×t - 111.1°)一個

{TINA口譯員的解決方案}
{網狀電流法短路電流}
OM:= 2000 * PI;
V1:= 10;
V2:=20*exp(j*pi/6);
V3:=30*exp(j*pi/18*7);
V4:=15*exp(j*pi/4);
V5:=25*exp(j*pi/18*5);
系統 J1、J2、J3、J4
J1*(R-j*2/om/C)+V1+J2*j/om/C+J3*j/om/C=0
J1*j/om/C+J2*(j*om*L-j/om/C)+V4-V2=0
J1*j/om/C+J3*(R+j*om*L-j/om/C)-J4*j*om*L+V3+V5-V4=0
-J3*j*om*L+J4*(R+j*om*L)-V3=0
結束;
J3=[-1.3109E0-2.4375E0*j]
{“被殺死”網絡的阻抗}
ZLC:=j*om*L/(1-sqr(om)*L*C);
ZRL:=j*om*L*R/(R+j*om*L);
ZN:=(R+ZLC)/(1+j*om*C*(R+ZLC))+R+ZRL;
ZN=[1.3923E1-5.8456E0*j]
I:=J3*ZN/(ZN+RL-j/om/C);
I=[-5.4381E-1-1.4121E0*j]
#Python解決方案!
將數學導入為 m
將 cmath 導入為 c
#讓我們簡化複雜的打印
#numbers 提高透明度:
cp= lambda Z : “{:.4f}”.format(Z)
om=2000*c.pi
V1=10
V2=20*c.exp(1j*c.pi/6)
V3=30*c.exp(1j*c.pi/18*7)
V4=15*c.exp(1j*c.pi/4)
V5=25*c.exp(1j*c.pi/18*5)
#我們有一個線性方程組
#我們要求解 J1,J2,J3,J4:
#J1*(R-j*2/om/C)+V1+J2*j/om/C+J3*j/om/C=0
#J1*j/om/C+J2*(j*om*L-j/om/C)+V4-V2=0
#J1*j/om/C+J3*(R+j*om*L-j/om/C)-J4*j*om*L+V3+V5-V4=0
#-J3*j*om*L+J4*(R+j*om*L)-V3=0
將 numpy 導入為 n
#寫出係數矩陣:
A=n.array([[複數(R,-2/om/C),1j/om/C,1j/om/C,0],
[1j/om/C,1j*om*L-1j/om/C,0,0],
[1j/om/C,0,R+1j*om*L-1j/om/C,-1j*om*L],
[0,0,-1j*om*L,R+1j*om*L]])
b=n.array([-V1,V2-V4,V4-V3-V5,V3])
J1,J2,J3,J4=n.linalg.solve(A,b)
打印(“J3 =”,cp(J3))
#“被殺死”網絡的阻抗
ZLC=1j*om*L/(1-om**2*L*C)
ZRL=1j*om*L*R/(R+1j*om*L)
ZN=(R+ZLC)/(1+1j*om*C*(R+ZLC))+R+ZRL
打印(“ZN =”,cp(ZN))
I=J3*ZN/(ZN+RL-1j/om/C)
打印(“我=”,cp(I))


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