|
|||||||||||
АвтоАвтоматизацияАрхитектураАстрономияАудитБиологияБухгалтерияВоенное делоГенетикаГеографияГеологияГосударствоДомДругоеЖурналистика и СМИИзобретательствоИностранные языкиИнформатикаИскусствоИсторияКомпьютерыКулинарияКультураЛексикологияЛитератураЛогикаМаркетингМатематикаМашиностроениеМедицинаМенеджментМеталлы и СваркаМеханикаМузыкаНаселениеОбразованиеОхрана безопасности жизниОхрана ТрудаПедагогикаПолитикаПравоПриборостроениеПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРадиоРегилияСвязьСоциологияСпортСтандартизацияСтроительствоТехнологииТорговляТуризмФизикаФизиологияФилософияФинансыХимияХозяйствоЦеннообразованиеЧерчениеЭкологияЭконометрикаЭкономикаЭлектроникаЮриспунденкция |
Модели линейных систем
F – фьючерс, О – опцион, С – наличные, Р – физический, А – американский, Е – европейский. vvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvv Лабораторная работа № 1 Моделирование разомкнутой линейной системы (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 временны َ ми, 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 можно записать в операторной форме или где – входной сигнал, – сигнал выхода, – оператор дифференцирования, и – операторные полиномы. Передаточная функция линейной стационарной системы от комплексной переменной определяется как отношение преобразования Лапласа выхода к преобразованию Лапласа входа при нулевых начальных условиях Передаточная функция звена, которое описывается приведенным выше уравнением, равна , то есть, совпадает с отношением операторных полиномов при замене переменной на . 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 и три полюса в точках и . Паре комплексных полюсов соответствует квадратный трехчлен. Модель в пространстве состояний связана с записью дифференциальных уравнений в стандартной форме Коши (в виде системы уравнений первого порядка): Здесь – вектор переменных состояния размера , – вектор входных сигналов (вектор управления) размера и – вектор выходных сигналов размера . Кроме того, и – постоянные матрицы. Согласно правилам матричных вычислений, матрица должна быть квадратной размера , матрица имеет размер , матрица – и матрица – . Для систем с одним входом и одним выходом[2] матрица – скалярная величина. 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 будет равна нулю, то есть, прямая передача с входа на выход отсутствует (при скачкообразном изменении входа сигнал на выходе будет непрерывным). Поиск по сайту: |
Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Студалл.Орг (0.006 сек.) |