![]() |
![]() |
Категории: АстрономияБиология География Другие языки Интернет Информатика История Культура Литература Логика Математика Медицина Механика Охрана труда Педагогика Политика Право Психология Религия Риторика Социология Спорт Строительство Технология Транспорт Физика Философия Финансы Химия Экология Экономика Электроника |
Коэффициент усиления в установившемся режимеОСНОВЫ ТЕОРИИ УПРАВЛЕНИЯ Лабораторная работа № 1
Исследование разомкнутой линейной системы
Барнаул 2008 краткие теоретические сведения
Модели линейных систем Для описания линейных систем могут применяться несколько способов: · дифференциальные уравнения · модели в пространстве состояний · передаточные функции · модели вида «нули-полюса» Первые два способа называются временными, поскольку описывают поведение системы во временной области и отражают внутренние связи между сигналами. Передаточные функции и модели вида «нули-полюса» относятся к частотным способам описания, так как непосредственно связаны с частотными характеристиками системы и отражают только вход-выходные свойства (то есть, описывают динамику не полностью). Частотные методы позволяют применять для анализа и синтеза алгебраические методы, что часто упрощает расчеты. С другой стороны, для автоматических вычислений более пригодны методы, основанные на моделях в пространстве состояний, поскольку они используют вычислительно устойчивые алгоритмы линейной алгебры. Исходные уравнения динамики объектов, которые строятся на основе законов физики, имеют вид нелинейных дифференциальных уравнений. Для приближенного анализа и синтеза обычно проводят их линеаризацию в окрестности установившегося режима и получают линейные дифференциальные уравнения. Линейное уравнение
где Передаточная функция Передаточная функция звена, которое описывается приведенным выше уравнением, равна
то есть, совпадает с отношением операторных полиномов Передаточная функция в среде Matlab вводится в виде отношения двух многочленов (полиномов) от комплексной переменной s. Полиномы хранятся как массивы коэффициентов, записанных по убыванию степеней. Например, передаточная функция вводится следующим образом[1] >> n = [2 4] n = 2 4 >> d = [1 1.5 1.5 1] d = 1.0000 1.5000 1.5000 1.0000 >> f = tf ( n, d ) Transfer function: 2 s + 4 ------------------------- s^3 + 1.5 s^2 + 1.5 s + 1 или сразу, без предварительного построения числителя и знаменателя: >> f = tf ( [2 4], [1 1.5 1.5 1] ); В памяти создается объект класса tf, описывающий передаточную функцию. Точка с запятой в конце команды подавляет вывод на экран. По передаточной функции можно легко построить модель в форме «нули-полюса» >> f_zpk = zpk(f) Zero/pole/gain: 2 (s+2) ----------------------- (s+1) (s^2 + 0.5s + 1) Нулями называются корни числителя, полюсами – корни знаменателя. Эта функция имеет один нуль в точке Модель в пространстве состояний связана с записью дифференциальных уравнений в стандартной форме Коши (в виде системы уравнений первого порядка): Здесь Для преобразования передаточной функции в модель в пространстве состояний используется команда >> f_ss = ss ( f ) a = x1 x2 x3 x1 -1.5 -0.1875 -0.03125 x2 8 0 0 x3 0 4 0 b = u1 x1 0.5 x2 0 x3 0 c = x1 x2 x3 y1 0 0.5 0.25 d = u1 y1 0 Это означает, что матрицы модели имеют вид
Модель в пространстве состояний можно построить не для всех передаточных функций, а только для правильных, у которых степень числителя не выше, чем степень знаменателя. Например, передаточная функция – неправильная, она не может быть преобразована в модель в пространстве состояний. Используют также понятие строго правильной функции, у которой степень числителя меньше, чем степень знаменателя. Если построить модель в пространстве состояний для такой функции, матрица Коэффициент усиления в установившемся режиме Одна из важнейших характеристик линейной системы – коэффициент усиления в установившемся режиме или статический коэффициент усилении (static gain, DC-gain). Его можно определить как установившееся значение сигнала выхода при постоянном входном сигнале, равном единице. Размерность этой величины равна отношению размерностей сигналов выхода и выхода. Рассмотрим дифференциальное уравнение
Полагая все производные (в установившемся режиме) равными нулю, получаем
Статический коэффициент усиления равен Если задана передаточная функции, для вычисления
Тогда
Если система содержит интегрирующее звено (передаточная функция имеет полюс в точке Тот же результат можно получить с помощью эквивалентной модели в пространстве состояний. С помощью среды Matlab находим
Полагая
откуда следует
Для нашей системы, как и раньше, получаем Чтобы найти статический коэффициент усиления модели f в Matlab, используется команда >> k = dcgain ( f ) Импульсная характеристика Импульсной характеристикой (весовой функцией)
Это обобщенная функция – математический объект, представляющий собой идеальный сигнал, никакое реальное устройство не способно его воспроизвести. Дельта-функцию можно рассматривать как предел прямоугольного импульса единичной площади с центром в точке Второе название – весовая функция – связано с тем, что для произвольного входного сигнала
Здесь функция Импульсная характеристика отражает лишь вход-выходные соотношения при нулевых начальных условиях, то есть, не может полностью описывать динамику системы. Понятие импульсной характеристики используется главным образом для систем, передаточные функции которых строго правильные. Если передаточная функция правильная, но не строго правильная, коэффициент прямой передачи с входа на выход (матрица Если система не содержит интеграторов, импульсная характеристика стремится к нулю. Это следует из теоремы о предельном значении:
где Переходная характеристика Переходной характеристикой (переходной функцией)
Импульсная и переходная функции связаны выражениями
Для систем без интеграторов переходная характеристика стремится к постоянному значению. Переходная характеристика системы с дифференцирующим звеном (числитель передаточной функции имеет нуль в точке По определению предельное значение переходной функции
Эта величина имеет смысл только для устойчивых систем, поскольку при неустойчивости переходный процесс не сходится к конечному значению.
Перерегулирование определяется как
где Время переходного процесса – это время, после которого сигнал выхода отличается от установившегося значения не более, чем на заданную малую величину (в среде Matlab по умолчанию используется точность 2%). Частотная характеристика При подаче на вход линейной системы гармонического (синусоидального) сигнала Частотная характеристика определяется как реакция системы на комплексный экспоненциальный сигнал Зависимость модуля величины
АЧХ показывает, насколько усиливается амплитуда сигналов разных частот после прохождения через систему, а ФЧХ характеризует сдвиг фазы сигнала.
Реальные объекты имеют строго правильную передаточную функцию, поэтому их АЧХ убывает с ростом частоты и асимптотически стремится к нулю. Говорят, что такой объект обладает свойством фильтра – фильтрует (не пропускает) высокочастотные сигналы (помехи, шумы измерений). Это свойство служит основой для использования метода гармонического баланса. Частота, после которой значение АЧХ уменьшается ниже 0 дБ (коэффициент усиления меньше 1, сигнал ослабляется), называется частотой среза системы >> b = bandwidth ( f ) Максимум АЧХ соответствует частоте, на которой усиление наибольшее. Значение АЧХ при
Для систем с интегрирующими звеньями частотная характеристика стремится к бесконечности при Чтобы построить частотные характеристики в Matlab, надо сначала создать массив частот в нужном диапазоне. Для этого можно использовать функции linspace (равномерное распределение точек по линейной шкале) и logspace (равномерное распределение точек по логарифмической шкале). Команда >> w = linspace (0, 10, 100); строит массив из 100 точек с равномерным шагом в интервале от 0 до 10, а команда >> w = logspace (-1, 2, 100); – массив из 100 точек с равномерным шагом по логарифмической шкале в интервале от Частотная характеристика на сетке w для линейной модели f(заданной как передаточная функция, модель в пространстве состояний или в форме «нули-полюса») вычисляется с помощью функции freqresp: >> r = freqresp(f, w); Функция freqrespвозвращает трехмерный массив. Это связано с тем, что она применима и для многомерных моделей (с несколькими входами и выходами), передаточная функция которых представляет собой матрицу. Первые два индекса обозначают строку и столбец в этой матрице, а третий – номер точки частотной характеристики. Для системы с одним входом и одним выходом удобно преобразовать трехмерный массив в одномерный командой >> r = r(:); Для вывода графика АЧХ на экран можно использовать команды Matlab >> plot ( w, abs(r) ); >> semilogx ( w, abs(r) ); >> loglog ( w, abs(r) ); В первом случае масштаб обеих осей координат – линейный, во втором случае используется логарифмический масштаб по оси абсцисс (частот), в последнем – логарифмический масштаб по обеим осям. Для вычисления фазы (в градусах) используется команда >> phi = angle(r)*180/pi; после чего можно строить ФЧХ, например: >> semilogx ( w, phi ); Полюса и нули Многие динамические свойства системы (например, быстродействие, перерегулирование) определяются полюсами передаточной функции (или, что то же самое, собственными числами матрицы Передаточную функцию можно записать как произведение передаточных функций элементарных звеньев первого и второго порядков. Таким образом, множество полюсов передаточной функции устойчивой системы составляют полюса передаточных функций двух типов простейших звеньев: апериодических и колебательных. Апериодическое звено с передаточной функцией вида Колебательное звено имеет передаточную функцию Для нахождения полюсов передаточной функции f можно использовать функцию >> p = pole ( f ) Вызов функции >> [w0,zeta,p] = damp ( f ) позволяет найти не только полюса p, но также соответствующие им собственные частоты w0и коэффициенты демпфирования zeta в виде массивов. Нули передаточной функции f вычисляются как >> z = zero ( f ); Устойчивость системы не зависит от расположения нулей, но они существенно влияют на переходные процессы. Команда >> pzmap ( f ); строит карту расположения нулей (они обозначаются кружками) и полюсов (крестики) системы на комплексной плоскости. Лабораторная работа № 1 |