Звено первого порядка

Звено первого порядка обладает двумя параметрами: инерционностью T и коэффициентом усиления k = Y (t = ∞)/ X.

Чем больше производных учитывается в записи модели, тем со звеном большего порядка мы имеем дело, тем больше коэффициентов при производных следует определить.

Введем понятие передаточной функции как модели динамической системы. По определению передаточная функция — это отношение выхода ко входу:

W = Y / X.

Передаточная функция звена первого порядка имеет вид:

W = k /(Tp + 1),

где «p» — символ дифференцирования, тождественно равный «d / dt». Символ «p» также называется алгебраизованным оператором дифференцирования. Тогда, используя определение передаточной функции, имеем:

Y / X = k /(Tp + 1).

Далее получим:

(Tp + 1) · Y = k · X

или

T · d Y /d t + Y = k · X

или

T · Δ Y /Δ t + Y = k · X.

В разностном виде уравнение можно записать как

T · (Y_{i + 1} – Y_i) + Y_i · Δ t = k · X_i · Δ t.

Или, выразив настоящее через прошедшее:

Y_{i + 1} = A · X_i + B · Y_i.

Здесь A = k · Δ t / T и B = 1 – Δ t / T — весовые коэффициенты. A указывает на вес компоненты X, определяющей влияние внешнего мира на систему, B указывает на вес компоненты Y, определяющей память системы, влияние на ее поведение истории.

В частности, если B = 0, то Y_{i + 1} = А · X_i, и мы имеем дело с безынерционной системой Y = k · X, мгновенно реагирующей на входной сигнал и увеличивающей его в k раз.

Если коэффициент B = 0.5, то есть 1 – Δ t / T = 0.5 или Δ t / T = 0.5, то получаем, что коэффициент A = k · Δ t / T = k · 0.5 и, следовательно, Y_{i + 1} = 0.5 · k · X_i + 0.5 · Y_i. При постоянном (единичном) входном сигнале X будет получен график, как на рис. 4.5.

Рис. 4.5. Реакция звена первого порядка на единичный входной сигнал для дискретного случая

Экспонента, изображенная на графике, при большом n (в пределе n = ∞) стремится к значению входного (единичного) сигнала X, умноженного на коэффициент усиления k, что подтверждается расчетом:

Y_{n + 1} = 0.5 · k · X_n + 0.5 · Y_n = 0.5 · k · X_n + 0.5 · (0.5 · k · X_{n – 1} + 0.5 · Y_{n – 1}) =
= … = (0.5¹ + 0.5² + … + 0.5 ^{n + 1}) · k · X ₀ + 0.5 ^{n + 1} · Y ₀ = 1 · k · X ₀.

Напомним, что выражение (0.5¹ + 0.5² + … + 0.5 ^{n + 1}) является геометрической прогрессией, сумма которой при n = ∞ равна 1. А стоящее при Y ₀ выражение 0.5 ^{n + 1} обращается в 0 при n = ∞.

Если еще усилить влияние прошлого (B = 1), то система начнет интегрировать саму себя (выход подан на вход системы), добавляя все время входной сигнал, что соответствует экспоненциальному неограниченному росту выходного сигнала: Y_{i + 1} = А · X_i + Y_i. По смыслу это соответствует положительной обратной связи. При B = –1 имеем модель: Y_{i + 1} = А · X_i – Y_i, по смыслу соответствующую отрицательной обратной связи. При определении модели требуется найти неизвестные коэффициенты k и T.

Поиск по сайту: