42209

АНАЛИЗ ВЛИЯНИЯ НУЛЕЙ И ПОЛЮСОВ ПЕРЕДАТОЧНОЙ ФУНКЦИИ НА ДИНАМИЧЕСКИЕ СВОЙСТВА

Лабораторная работа

Физика

Изучить связь характера переходной характеристики динамических свойств системы с размещением на комплексной плоскости нулей и полюсов. Корни характеристического полинома системы полюса системы 6.2 где комплексная переменная определяют характер переходной функции системы с установившимся значением а следовательно и такие динамические показатели как время переходного процесса и перерегулирование . Полиномы Баттерворта для различного порядка системы n полином Баттерворта 1 2 3 4 5 6 6.

Русский

2013-10-27

1.64 MB

49 чел.

ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА № 6

АНАЛИЗ ВЛИЯНИЯ НУЛЕЙ И ПОЛЮСОВ

ПЕРЕДАТОЧНОЙ ФУНКЦИИ НА ДИНАМИЧЕСКИЕ СВОЙСТВА

Цель работы. Изучить связь характера переходной характеристики, динамических свойств системы с размещением на комплексной плоскости нулей и полюсов.

Методические рекомендации. До начала работы  студенты должны получить от преподавателя вариант задания. К занятию допускаются студенты, выполнившие требуемые расчеты и составившие схемы моделирования исследуемых систем. Лабораторная работа рассчитана на 2 часа.

Теоретические сведения. Рассмотрим динамическую систему, которая описывается дифференциальным уравнением n-го порядка

,      (6.1)

где  - выходная переменная ,  - входная переменная,  - постоянные параметры. Здесь  - k-ая производная функции  по времени .   Корни  () характеристического полинома системы (полюса системы)

,       (6.2)

где - комплексная переменная, определяют характер переходной функции  системы с установившимся значением , а следовательно, и такие динамические показатели, как время переходного процесса  и перерегулирование .

Используя понятие среднегеометрического корня 

характеристический полином (6.2) можно представить в виде

,      (6.3)

в котором коэффициенты  определяются выражением

.

Среднегеометрический корень  может служить мерой быстроты протекания переходных процессов. Если в уравнении (6.3) увеличить , например, в 10 раз, то переходный процесс, оставаясь подобным самому себе, будет протекать в 10 раз быстрее. В связи с этим можно рассматривать полином (6.3) при  как некоторый нормированный характеристический полином, которому соответствует нормированная переходная функция  и нормированное время переходного процесса . Если качество переходного процесса с точки зрения перерегулирования является приемлемым, то требуемое время переходного процесса  может быть обеспечено соответствующим выбором величины .

Для обеспечения требуемого значения перерегулирования необходимо задаться определенным распределением корней характеристического полинома, например, распределением Баттерворта или биномиальным распределением Ньютона.

Распределением  Баттерворта называется такое размещение на комплексной плоскости 2n комплексных чисел , при котором они располагаются в вершинах правильного 2n-угольника (см. рис. 6.1). При этом все числа имеют знакоопределенную вещественную часть () и равные модули  . Значения таких комплексных чисел для заданного n однозначно определяется значением  и находятся из выражения

=, ,

причём n чисел  имеют строго отрицательную вещественную часть, т.е. лежат в левой полуплоскости.

Рис. 6.1. Распределение Баттерворта для различных значений порядка  

 Полиномом Баттерворта называется алгебраический полином n-го порядка , n корней которого совпадают с n комплексными числами, подчиняющимися распределению Баттерворта и имеют отрицательную вещественную часть. Полином определяется формулой

==,   (6.4)

где , а его коэффициенты находятся по формуле: . Полиномы 1-6 -го порядка приведены в табл. 6.1.

При биномиальном распределении Ньютона  комплексных чисел  принимаются равными и вещественными, т.е. . Биномиальный полином Ньютона  n-го порядка задается в общем виде выражением

Таблица 6.1.

Полиномы Баттерворта для различного порядка системы

n

полином Баттерворта

1

2

3

4

5

6

,    (6.5)

где -биномиальные коэффициенты. Полиномы 1-6-го порядков приведены в табл. 6.2.

Таблица 6.2

Биномиальные полиномы для различного порядка системы

n

Биномиальный полином

1

2

3

4

5

6

Переходные характеристики системы (6.1) порядка  с характеристическим полиномом вида (6.4), построенные в нормированном виде (,  ), приведены на рис. 6.2, а с характеристическим полиномом (6.5) на рис.6.3. Динамические системы с рассмотренными характеристическими полиномами асимптотически устойчивы, что обусловлено выбором корней характеристического полинома и обладают высокими динамическими показателями. Перерегулирование для системы (6.1) с полиномом Баттерворта ограничено:

,

а с биномиальным распределением обеспечивается получение монотонного переходного процесса ().

Метод стандартных переходных функций используется для определения коэффициентов системы (6.1) по заданным показателям . При этом требование монотонности переходного процесса однозначно определяет выбор в качестве характеристического полинома биномиального полинома (6.5), а до-

Рис 6.2 Нормированные переходные характеристики системы с

характеристическим полиномом Баттерворта

Рис 6.3 Нормированные переходные характеристики системы с

биноминальным характеристическим полиномом

пущение перерегулирования не большего 15% - выбор полинома Баттерворта (6.4). Кроме того, при распределении корней характеристического полинома по Баттерворту, в сравнении с биномиальным распределением, требуемое время переходного процесса можно обеспечить при меньших по абсолютной величине значениях коэффициентов характеристического полинома.

Коэффициенты системы  () находятся  по заданному значению времени переходного процесса  следующим образом:

по нормированным переходным функциям (рис.6.2, 6.3) определяется значение  ;

среднегеометрический корень  определяется по значениям  и , для чего используется  формула ;

коэффициенты  искомого полинома определяются выражением , где значения   находятся по таблице 6.1 или 6.2, в зависимости от выбранного типа распределения корней характеристического уравнения.

Коэффициент  определяется  по заданной величине статического коэффициента k выражением .

В некоторых случаях, возникает задача оценки быстродействия системы без построения ее переходной характеристики. Для этого может использоваться понятие степени устойчивости. Под степенью устойчивости  понимается абсолютное значение вещественной части ближайшего к мнимой оси корня. Предполагая, что переходный процесс можно считать закончившимся тогда, когда затухнет составляющая, определяемая ближайшим к мнимой оси корнем, получим приближенную зависимость между степенью устойчивости и временем переходного процесса

        (6.6)

Формула (6.6) имеет приемлемую точность, когда абсолютное значение вещественной части ближайшего к мнимой оси корня не менее чем на порядок меньше абсолютных значений вещественных частей остальных корней.

В отличии от рассмотренной выше системы вида (6.1) характер переходного процесса в системе вида

   (6.7)

определяется не только корнями характеристического полинома, т.е. полюсами системы, но и корнями полинома

,

которые называются нулями системы. При заданном полиноме  выбором коэффициентов полинома  можно, к примеру, уменьшить время переходного процесса, или обеспечить инвариантность системы к некоторым типам входных сигналов.

 Порядок выполнения работы

По заданным в табл. 6.3 значениям постоянных  определите параметры системы (6.1) с характеристическим полиномом Баттерворта и биномиальным полиномом. Для каждого случая рассчитайте корни характеристического полинома (6.2) и оцените время переходного процесса по формуле (6.6). Составьте схему моделирования системы и постройте переходные характеристики, соответствующие двум типам распределения корней характеристического уравнения.

Для каждого набора параметров , приведенных в табл. 6.4 и 6.5, постройте переходные характеристики системы (6.7) с коэффициентами  и коэффициентом b, рассчитанными в п.1 для биномиального распределения корней характеристического уравнения.  

Для набора параметров  и внешнего воздействия , приведенных в табл. 6.6, постройте реакцию системы (6.7) с нулевыми начальными условиями и коэффициентами , рассчитанными в п.1 для биномиального распределения корней характеристического уравнения. На экран монитора выводить графики .

Содержание отчета

Математическая модель динамических систем (6.1), (6.7) и соответствующие им схемы моделирования.

Коэффициенты и корни характеристического уравнения системы, рассчитанные по заданным показателям для двух типов распределения корней. Оценка времени переходного процесса.

Результаты вычислительных экспериментов (графики пяти переходных функций и график реакции системы на заданное входное воздействие).

Выводы.

Вопросы к защите лабораторной работы

Определите установившиеся значение переходной функции системы, описанной дифференциальным уравнением  

.

У системы 3-го порядка характеристический полином совпадает с полиномом Баттерворта при единичном радиусе распределения. Укажите на комплексной плоскости корни характеристического уравнения системы.

Используя нормированные переходные характеристики, укажите время переходного процесса в системе (6.1) с характеристическим биномиальным полином при  и .

Определите время переходного процесса в системе

.

Определите время переходного процесса в системе

Определите установившуюся реакцию системы  

на внешнее воздействие .

Таблица 6.3

Вариант

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

3

3

3

4

4

4

5

5

5

6

6

6

3

1

2.5

1.5

4

2

5

4

6

7

8

6

0.5

1.5

2

2.5

3

3.5

4

4.5

0.5

2.5

5

3.5

Таблица 6.4

Вариант

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

0.5

1.25

1.5

2.5

1.75

2

2.25

3

2

2.5

2.75

1.5

Таблица 6.5

Вариант

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

2

2

0.5

0.5

1

0.25

0.1

0.2

0.1

0.2

0.3

0.1

0.5

1.5

1

0.25

1.25

0.5

0.2

0.1

0.5

0.1

0.1

0.2

0.25

1

1

1.25

0.25

0.75

0.5

0.2

0.2

0.2

0.3

0.4

-

-

-

2

2.5

3

0.3

0.5

0.25

0.3

0.2

0.5

-

-

-

-

-

-

3.5

4

0.25

0.5

0.3

0.2

-

-

-

-

-

-

-

-

-

2

2.5

3

Таблица 6.6

Вариант

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

1

1

0.25

2.25

8

4.5

1

1

0.25

2.25

8

4.5

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0.25

1

1

2

0.5

0.5

0.25

1

1

2

0.5

0.5


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

49875. Усилитель звуковой частоты 3.16 MB
  ВЫБОР ОБОСНОВАНИЕ И РАСЧЕТ СТРУКТУРНОЙ СХЕМЫ УСИЛИТЕЛЯ. РАСЧЕТ АЧХ УСИЛИТЕЛЯ. По номинальному входному напряжению 100 мВ и внутреннему сопротивлению источника сигнала 700 Ом можно предположить что источником сигнала для данного усилителя является микрофон. ВЫБОР ОБОСНОВАНИЕ И РАСЧЕТ СТРУКТУРНОЙ СХЕМЫ УСИЛИТЕЛЯ.
49877. Усилитель звуковой частоты. Расчет АЧХ усилителя 3.16 MB
  ВЫБОР ОБОСНОВАНИЕ И РАСЧЕТ СТРУКТУРНОЙ СХЕМЫ УСИЛИТЕЛЯ. РАСЧЕТ АЧХ УСИЛИТЕЛЯ. По номинальному входному напряжению 20 мВ и внутреннему сопротивлению источника сигнала 250 Ом можно предположить что источником сигнала для данного усилителя является микрофон. ВЫБОР ОБОСНОВАНИЕ И РАСЧЕТ СТРУКТУРНОЙ СХЕМЫ УСИЛИТЕЛЯ.
49879. Применение нейронных сетей при оценке платежеспособности заемщика банка Драгоценности Урала 1.99 MB
  Искусственные нейронные сети. Нейросети в финансах и банковском деле Нейронные сети и нейрокомпьютеры это одно из направлений компьютерной индустрии в основе которого лежит идея создания искусственных интеллектуальных устройств по образу и подобию человеческого мозга. Искусственный нейронные сети в значительной мере заимствуют принципы работы головного мозга.
49880. Исследование моделей представления знаний и разработка прототипа экспертной системы поддержки принятия решений для предметной области управления сборкой двигателей внутреннего сгорания 3.43 MB
  Укомплектовать объект: ДВС субъект: УСД компоненты: Комплектующие Узел поддействия: условия активизации: Комплектующие Объеденены = flse Узел У_Находится_в = Склад готовой продукции результат: УСД Укомплектован ДВС = истина Комплектующие Объеденены = true Комплектующие Объеденены ДВС = истина ДВС Укомплектован = true Узел Объеденен Узел = истина Узел У_Укомплектованность = Продукт действие верхнего уровня: 1.2 Упаковать объект: Готовый_продукт субъект: УСД компоненты: Коробка ДВС поддействия: условия активизации: УСД...
49881. Cинтез и анализ цифрового фильтра 1.09 MB
  Дискретная обработка аналогового сигнала. Математическая модель сигнала. Расчёт спектральной плотности сигнала. Дискретизация сигнала.
49882. Разработка нейронной сети 1.4 MB
  Нейронные сети Основы работы нейронной сети. Рассмотрение нейросети на примере.
49883. Использование эффекта оптической активности для измерения физических величин 375 KB
  Очень интересно явление вращение плоскости поляризации света при его прохождении через среду. Свойство вещества поворачивать плоскость поляризации света называется естественной оптической активностью. Оптическая активность способность вещества: твердого жидкого или газа ─ вращать плоскость поляризации проходящего через него света. Он же установил что: а угол j поворота плоскости поляризации линейно зависит от толщины l слоя активного вещества или его раствора и концентрации с этого вещества:...