Если у вас возникли сложности с курсовой, контрольной, дипломной, рефератом, отчетом по практике, научно-исследовательской и любой другой работой - мы готовы помочь.
Предоплата всего
Подписываем
PAGE 17
Министерство образования и науки Российской Федерации
_________
Южно-Российский государственный технический университет
(Новочеркасский политехнический институт)
МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ
к практическим занятиям по курсу
“Моделирование систем”
Новочеркасск 2011
1. ОПРЕДЕЛЕНИЕ КРИТЕРИЕВ ПОДОБИЯ ПО УРАВНЕНИЯМ
ИССЛЕДУЕМЫХ ПРОЦЕССОВ
Составить уравнение и по нему определить критерии подобия процесса изменения переменной uвых(t) в цепи, принципиальная электрическая схема которой и параметры (табл.1.1) соответствуют заданному варианту, а входной сигнал изменяется по закону uвх(t)=u0exp(-t/τ).
|
Вари- ант |
u0, В |
τ, с |
r, Ом |
R(R1) Ом |
R2, Ом |
М, Гн |
L(L1) Гн |
L2 Гн |
С(С1) мкФ |
С2, мкФ |
|
1 2 3 |
100 95 90 |
.1 .12 .14 |
4 5 6 |
10 12 14 |
120 130 140 |
1 2 3 |
.50 .45 .40 |
.20 .15 .10 |
.001 .002 .003 |
.004 .005 .006 |
|
4 5 6 |
85 80 75 |
.16 .18 .20 |
7 8 9 |
16 18 20 |
150 160 170 |
4 5 6 |
.35 .30 .25 |
.05 .04 .02 |
.004 .005 .006 |
.007 .008 .009 |
|
7 8 9 |
70 65 60 |
.22 .24 .26 |
1 2 3 |
22 24 26 |
180 200 210 |
7 8 9 |
.20 .15 .10 |
.50 .45 .40 |
.007 .008 .009 |
.010 .012 .014 |
|
10 11 12 |
55 50 45 |
.28 .30 .32 |
4 5 6 |
28 30 32 |
220 230 240 |
1 2 3 |
.05 .04 .02 |
.35 .30 .25 |
.010 .012 .014 |
.016 .018 .02 |
|
13 14 15 |
40 35 30 |
.34 .36 .38 |
7 8 9 |
.34 .36 .38 |
250 260 270 |
4 5 6 |
.50 .45 .40 |
.20 .15 .10 |
.016 .018 .02 |
.001 .002 .003 |
|
16 17 18 |
25 20 15 |
.4 .38 .36 |
1 2 3 |
.4 .38 .36 |
280 290 300 |
7 8 9 |
.35 .30 .25 |
.05 .04 .02 |
.001 .002 .003 |
.004 .005 .006 |
|
19 20 21 |
10 5 10 |
.34 .32 .30 |
4 5 6 |
.34 .32 .30 |
290 280 270 |
1 2 3 |
.20 .15 .10 |
.50 .45 .40 |
.004 .005 .006 |
.007 .008 .009 |
|
22 23 24 |
15 20 25 |
.28 .26 .24 |
7 8 9 |
.28 .26 .24 |
260 250 240 |
4 5 6 |
.05 .04 .02 |
.35 .30 .25 |
.007 .008 .009 |
.010 .012 .014 |
|
25 26 27 |
30 35 40 |
.22 .20 .18 |
1 2 3 |
.22 .20 .18 |
230 220 210 |
7 8 9 |
.50 .45 .40 |
.05 .04 .02 |
.010 .012 .014 |
.004 .005 .006 |
|
28 29 30 |
45 50 55 |
.16 .14 .12 |
4 5 6 |
.16 .14 .12 |
200 180 160 |
1 2 3 |
.35 .30 .25 |
.50 .45 .40 |
.016 .018 .02 |
.007 .008 .009 |
Для нахождения критериев подобия по уравнениям исследуемых процессов можно применить способ интегральных аналогов. Методика определения критериев подобия этим способом заключается в следующем.
1. Записать исходное уравнение процесса в виде:
, (1.1)
где – входное напряжение заданной цепи и напряжения на ее отдельных элементах.
2. Исключить в уравнении (1.1) символы связи между его членами.
3. Опустить в выражениях для символы дифференцирования и интегрирования, а также неоднородные функции, приняв в качестве дополнительных критериев подобия πдоп аргументы этих функций.
4. Разделить преобразованные в п.3 выражения для на какой-либо один из них и записать выражения для основных критериев подобия в одной из возможных форм:
5. Дополнить полученную систему основных критериев подобия дополнительными критериями из п.3.
2. УРАВНЕНИЯ СОСТОЯНИЯ МНОГОСВЯЗНЫХ НЕПРЕРЫВНЫХ
На основании заданных выражений для выходных величин многосвязной системы (2.1) получить и записать ее уравнения состояния в векторно-матричной форме.
(2.1)
где b11=b30= b31=b41=1, а значения остальных коэффициентов зависят от варианта задания и указаны в табл. 2.1.
|
Вариант |
b12 |
b20 |
b21 |
c1 |
c2 |
c3 |
c4 |
a1 |
a2 |
a3 |
a4 |
|
1 2 3 |
1 .9 .8 |
.1 0 .1 |
1 2 0 |
.1 .2 .3 |
.2 |
.5 .4 .3 |
.2 .3 .4 |
.1 .2 .3 |
.2 .3 .4 |
.1 .2 .3 |
.2 .3 .4 |
|
4 5 6 |
.7 .6 .5 |
.1 |
3 4 5 |
0 .4 .5 |
.2 0 .1 |
.2 .3 0 |
.4 .5 .6 |
.5 .6 .7 |
.4 .5 .6 |
.5 .6 .7 |
|
|
7 8 9 |
.4 .3 .2 |
1 2 3 |
.1 .2 .3 |
.1 .2 .3 |
.4 .2 .3 |
0 .7 .8 |
.8 0 .9 |
.7 .8 0 |
.8 .9 1 |
||
|
10 11 12 |
.1 .2 .3 |
.1 .2 0 |
4 5 1 |
.4 .5 .1 |
.4 .5 .6 |
.4 .2 .3 |
.9 1 .9 |
1 .9 .8 |
.1 .2 .3 |
0 .2 .3 |
|
|
13 14 15 |
.4 .5 .6 |
.2 |
0 2 3 |
.2 0 .3 |
.7 .8 0 |
.4 .2 .3 |
.8 .7 .6 |
.7 .6 .5 |
.4 .5 .6 |
.4 .5 .6 |
|
|
16 17 18 |
.7 .8 .9 |
4 5 1 |
.4 .5 .1 |
.4 |
.9 1 1 |
0 .4 .1 |
.5 0 .4 |
.4 .3 0 |
.7 .8 .9 |
.7 .8 .9 |
|
|
19 20 21 |
1 .95 .85 |
.2 .2 .3 |
2 3 4 |
.2 .3 .4 |
.9 .8 .7 |
.2 .3 .4 |
.3 .2 .1 |
.2 .1 .3 |
0 .1 .2 |
1 0 .5 |
|
Вариант |
b12 |
b20 |
b21 |
c1 |
c2 |
c3 |
c4 |
a1 |
a2 |
a3 |
a4 |
|
22 23 24 |
.75 .65 .55 |
0 .3 .3 |
5 0 1 |
.5 .1 0 |
.4 |
.6 .5 .4 |
.2 .3 .4 |
.2 .3 .4 |
.4 .5 .6 |
.3 .4 .5 |
.6 .7 .8 |
|
25 26 27 |
.45 .35 .25 |
.4 |
2 3 4 |
.2 .3 .4 |
0 .3 .2 |
.2 0 .3 |
.5 .6 0 |
.7 .8 .9 |
.6 .7 .8 |
.9 1 .4 |
|
|
28 29 30 |
.15 .25 .35 |
.4 .4 0 |
5 1 2 |
.5 .1 .2 |
.1 1 .9 |
.4 .3 .2 |
.7 .8 .9 |
0 1 .9 |
.9 1 0 |
.3 .2 .1 |
Для преобразования заданной математической модели многосвязной системы в векторно-матричную форму переменных состояния можно применить следующий алгоритм.
1. На основании уравнений (2.1) составить структурную схему системы в виде интеграторов с жесткими прямыми и обратными связями.
2. Выходные величины интеграторов структурной схемы принять за переменные состояния.
3. Двигаясь по схеме от j-го выхода к i-му входу записать уравнения состояния и выходов системы.
4. Полученные уравнения записать в векторно-матричной форме и расшифровать ее матрицы.
3. ПРЕОБРАЗОВАНИЕ МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ ДИСКРЕТНЫХ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ В КАНОНИЧЕСКИЕ ФОРМЫ
1. Преобразовать математическую модель объекта, заданную тройкой матриц A, B и C (табл. 3.1), в каноническую форму соответственно достижимости (варианты 1÷8), управляемости (варианты 9÷16), наблюдаемости (варианты 17÷24), восстанавливаемости (варианты 25÷32).
2. Нарисовать структурную схему преобразованной математической модели.
Математическая модель объекта, заданная тройкой матриц A, B и C, может быть преобразована в соответствующую каноническую форму с помощью матрицы преобразования Qi (табл. 3.2).
В свою очередь, матрица преобразования Qi может быть определена по соответствующей формуле:
Таблица 3.1
|
Вариант |
A |
B |
C |
|
1, 9, 17, 25 |
-1 1 -.1 -1 |
.1 1 |
1 .1 |
|
2, 10, 18, 26 |
-1 1 -.2 -1 |
.2 1 |
1 .2 |
|
3, 11, 19, 27 |
-.5 .5 -.1 -1 |
.1 .5 |
1 .1 |
|
4, 12, 20, 28 |
-1 .5 -.5 -1 |
.2 .5 |
1 .2 |
|
5, 13, 21, 29 |
-1 1 -.1 -.5 |
.1 1 |
1 .1 |
|
6, 14, 22, 30 |
-1 1 -.2 -.5 |
.2 1 |
1 .2 |
|
7, 15, 23, 31 |
-.5 .2 -.1 -1 |
.1 .5 |
1 .1 |
|
8, 16, 24, 32 |
-1 .2 -.5 -1 |
.2 .5 |
1 .2 |
|
Каноническая форма |
Ai |
Bi |
Ci |
|
Достижимости (1) |
B1=[1,0,…,0] |
C1=CQ1 |
|
|
Управляемости (2) |
B2=[0,0,…,1]T |
C2= CQ2 |
|
|
Наблюдаемости (3) |
B3=Q3B |
C3=[1,0,…,0] |
|
|
Восстанавливаемости (4) |
C4=[1,0,…,0] |
Элементы ai () матрицы Ai соответствующей канонической формы математической модели могут быть найдены при вычислении определителя |zI-A|=a0 +a1 z+…+an-1 zn-1+zn или с помощью алгоритма Д.К. Фаддеева. Применение указанного алгоритма позволяет избежать также необходимости обращения матрицы преобразования Qi при вычислении матрицы Ai. Алгоритм Д.К. Фаддеева заключается в следующем:
Обращение матрицы преобразования производится по формуле:
где |Q| – определитель матрицы Q; Qij – алгебраическое дополнение к элементу qij матрицы Q.
4. ПОДГОТОВКА МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ САР
1. Упростить исходную ММ САР тока возбуждения двигателя постоянного тока (4.1) и составить структурную схему ее упрощенной электронной математической модели (ЭММ).
2. Выбрать масштабы зависимых переменных ЭММ в соответствии с заданным вариантом параметров САР (табл. 4.1).
3. Рассчитать масштабные коэффициенты передачи операционных блоков структурной схемы ЭММ САР для реального масштаба времени.
Исходная математическая модель САР представляет собой систему уравнений преобразователя, цепи обмотки возбуждения, датчика тока, инерционного фильтра и регулятора тока:
(4.1)
где KП, µ – коэффициент усиления и постоянная времени преобразователя; RВ, TВ – активное сопротивление и постоянная времени цепи обмотки возбуждения; TВТ – постоянная времени вихревых токов; KД – коэффициент передачи датчика тока; TФ – постоянная времени фильтра.
|
Вариант |
RВ, Ом |
KП |
IВ max, А |
µ, с |
TВТ, с |
TВ, с |
KД, В/А |
|
1 2 3 |
.1 .12 .14 |
20 24 28 |
100 200 300 |
.005 |
.02 |
.1 |
.01 |
|
4 5 6 |
.16 .18 .20 |
32 36 40 |
400 500 600 |
||||
|
7 8 9 |
.22 .24 .26 |
36 32 28 |
700 800 900 |
||||
|
10 11 12 |
.28 .10 .12 |
24 10 20 |
1000 100 200 |
||||
|
13 14 15 |
.14 .16 .18 |
40 60 80 |
300 400 500 |
|
Вариант |
RВ, Ом |
KП |
IВ max, А |
µ, с |
TВТ, с |
TВ, с |
KД, В/А |
|
16 17 18 |
.2 .22 .24 |
10 20 40 |
600 700 800 |
.005 |
.02 |
.1 |
.01 |
|
19 20 21 |
.26 .28 .05 |
60 80 24 |
900 1000 100 |
||||
|
22 23 24 |
.06 .07 .08 |
28 32 36 |
200 300 400 |
||||
|
25 26 27 |
.09 .11 .13 |
40 44 48 |
500 600 700 |
||||
|
28 29 30 |
.15 .17 .19 |
52 56 60 |
800 900 1000 |
1. Для упрощения исходной ММ САР (4.1) можно заметить, что она относится к классу сингулярно возмущенных.Действительно, постоянная времени преобразователя µ более чем на порядок превышает постоянную времени цепи обмотки возбуждения TВ. Поэтому эту постоянную времени из исходной ММ преобразователя можно исключить, полагая µ≈0. Кроме того, в системе (4.1) уравнение датчика тока является алгебраическим. А это значит, что число уравнений в системе (4.1) можно сократить. Для этого достаточно, записать совместное уравнение датчика тока и инерционного фильтра, исключив промежуточную выходную величину датчика uД.
2. Наиболее простой способ составления структурной схемы электронной модели САР заключается в следующем.
Сначала дифференциальные уравнения упрощенной ММ САР разрешаются относительно старшей производной соответствующей выходной величины и каждое из них интегрируется столько раз, каков его порядок. Например, уравнение цепи возбуждения двигателя преобразуется к виду:
. (4.2)
Затем по полученным выражениям для выходных величин составляется структурная схема электронной модели САР с помощью условных изображений отдельных операционных блоков путем подсоединения входов каждого из них к выходам соответствующих операционных блоков.
Например, структурная схема электронной модели цепи возбуждения двигателя (см. уравнение (4.2)) приведена на рис. 4.1.
3. Для выбора масштабов переменных САР необходимо знать их максимально возможные значения. И если максимально возможное значение i-й переменной yi max известно, то масштаб этой переменной выбирается по формуле: mi=u0/yi max, где u0 – максимально допустимое значение машинной переменной. Например, для АВК-6 u0=10 В.
В свою очередь для определения максимально возможного значения i-й переменной yi max следует учесть тот факт, что при отработке системой наиболее неблагоприятного ступенчатого сигнала задания (при нулевых начальных значениях переменных состояния) сигнал рассогласования на входе системы не может быть больше сигнала задания. Исходя из этого, можно найти, в частности, максимально возможное значение выходной величины ПИ-регулятора (см. пятое уравнение в системе (4.1)):
Что касается максимально возможных значений остальных переменных, то их можно определить последовательно одно за другим. Для этого необходимо двигаясь от выхода регулятора к выходу преобразователя (и от выхода ОУ к его входу, если ОУ состоит из нескольких последовательно включенных звеньев) учитывать структурный коэффициент передачи βij соответствующего i-го блока по каждому j-му его входу в отдельности.
4. Расчет масштабных коэффициентов передачи i-го операционного блока ЭММ САР осуществляется по формуле:
где mi, mj – масштабы соответственно выходной yi и j-й входной yj переменных (рис.4.1).
На рис 4.1 в кружочках с двойной нумерацией обозначены структурные коэффициенты передачи операционных блоков, β11=1/(RВTВ); β12=1/TВ; β21=TВТ/(RВTВ); β22=1.
5. СОСТАВЛЕНИЕ ПЛАНОВ АКТИВНЫХ ФАКТОРНЫХ ЭКСПЕРИМЕНТОВ
Задание
1. Для САР с двойным регулятором тока (рис. 5.1) и параметрами (табл. 5.1 и табл. 5.2) составить логическую схему ее модели для оптимизации параметров регуляторов (KР1, ТИ1, ТД1, ТИ2, ТД2) по критерию
(5.1)
методом планирования экстремального эксперимента.
2. Выбрать верхний и нижний уровни каждого из варьируемых факторов (параметров регуляторов) в пределах ±20% от заданного основного уровня.
3. Для проведения эксперимента составить матрицу планирования дробного факторного эксперимента 25-2 с соответствующим заданному варианту генерирующим соотношением (табл. 5.3).
Методические указания
1. Логическая схема модели САР строится по блочному принципу. При этом производится разбиение процесса функционирования системы на отдельные достаточно автономные процессы. Причем логическая схема модели САР должна иметь обозначение, нумерацию и описание всех блоков с их наименованиями. В частности, логическая схема модели САР
Таблица 5.1
|
Вариант |
KП |
TВ, с |
KР1 |
TД2, с |
||
|
1, 6, 11, 16, 21, 26 |
20 |
.08 |
15 |
.008 |
150 |
120 |
|
2, 7, 12, 17, 22, 27 |
25 |
.09 |
12 |
.007 |
120 |
140 |
|
3, 8, 13, 18, 23, 28 |
30 |
.1 |
10 |
.006 |
100 |
160 |
|
4, 9, 14, 19, 24, 29 |
35 |
.11 |
8 |
.007 |
80 |
140 |
|
5, 10, 15, 20, 25, 30 |
40 |
.12 |
5 |
.008 |
50 |
120 |
Таблица 5.2
|
KЭМ |
KДТ, В/А |
ТЯ, с |
µ, с |
ТД1 |
|
10 |
.01 |
.02 |
.002 |
.25 |
Таблица 5.3
|
Вариант |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
|
Соот-ие |
x5=x1x2 |
x5=x1x3 |
x5=x1x4 |
x5=x3x2 |
x5=x4x2 |
x5=x3x4 |
x4=x1x2 |
x4=x1x3 |
|
Вариант |
9 |
10 |
11 |
12 |
13 |
14 |
15 |
16 |
|
Соот-ие |
x4=x1x5 |
x4=x3x2 |
x4=x5x2 |
x4=x3x5 |
x3=x1x2 |
x3=x1x4 |
x3=x1x5 |
x3=x4x2 |
|
Вариант |
17 |
18 |
19 |
20 |
21 |
22 |
23 |
24 |
|
Соот-ие |
x3=x5x2 |
x3=x4x5 |
x2=x1x3 |
x2=x1x4 |
x2=x1x5 |
x2=x4x3 |
x2=x5x3 |
x2=x4x5 |
|
Вариант |
25 |
26 |
27 |
28 |
29 |
30 |
31 |
32 |
|
Соот-ие |
x1=x2x3 |
x1=x2x4 |
x1=x2x5 |
x1=x4x3 |
x1=x5x3 |
x1=x4x5 |
x5=x1x2 |
x5=x1x3 |
должна содержать блоки, необходимые для вычисления заданного критерия оптимизации, регистрации изменения выходной величины во времени, переключения уровней варьирования факторов (параметров регуляторов).
2. Матрицу планирования эксперимента принято записывать в виде таблицы. Ее строки соответствуют различным опытам, а столбцы – значениям факторов. Причем для упрощения записи и обработки экспериментальных данных для факторов вводятся такие масштабы, чтобы верхний уровень соответствовал +1, а нижний: -1. Это достигается с помощью преобразования
,
где – соответственно кодированное и истинное значения j-го фактора; – интервал варьирования и истинное значение основного уровня j-го фактора. В качестве примера в табл. 5.4 приведена матрица планирования для ДФЭ 23-1.
Таблица 5.4
|
Уровень |
Факторы |
Ji |
||
|
Основной Интервал (Ij) Верхний Нижний |
1.2 .2 1.4 1.0 |
2.0 .4 2.4 1.6 |
4.4 .8 5.2 3.6 |
|
|
№ опыта |
x1 |
x2 |
x3 |
|
|
1 2 3 4 |
-1 +1 -1 +1 |
-1 -1 +1 +1 |
-1 -1 -1 -1 |
6. РАСЧЕТ КРУТОГО ВОСХОЖДЕНИЯ ПРИ ПАРАМЕТРИЧЕСКОЙ
ОПТИМИЗАЦИИ САР МЕТОДОМ ПЛАНИРОВАНИЯ ЭКСПЕРИМЕНТА
Задание
Осуществить расчет крутого восхождения (движение в направлении градиента функции отклика) на основании построенного по результатам основной серии опытов (см. задание 5) уравнения регрессии для функции отклика:
. (6.1)
Значения коэффициентов регрессии bi представлены в табл. 6.1. Расчет осуществить для трех мысленных опытов.
Таблица 6.1
|
Вариант |
b0 |
b1 |
b2 |
b3 |
b4 |
b5 |
|
1,6,11,16,21,26 |
.5 |
-.09 |
-.5 |
18 |
-.01 |
-.03 |
|
2,7,12,17,22,27 |
.6 |
-.08 |
-.6 |
20 |
-.015 |
-.025 |
|
3,8,13,18,23,28 |
.7 |
-.07 |
-.7 |
22 |
-.02 |
-.02 |
|
4,9,14,19,24,29 |
.8 |
-.06 |
-.8 |
20 |
-.025 |
-.015 |
|
5,10,15,20,25,30 |
.9 |
-.05 |
-.9 |
18 |
-.03 |
-.01 |
Методические указания
1. Расчет крутого восхождения сводится к тому, что выбирается шаг движения по одному из значимых факторов
.
Шаги по другим факторам выбираются пропорционально произведениям их интервалов варьирования на соответствующий коэффициент регрессии, т.е.
.
2. При расчете значений факторов мысленных опытов следует учитывать следующее правило.
Если коэффициент регрессии отрицателен (положителен), то соответствующий значимый фактор надо увеличивать (уменьшать), если ищется минимум функции отклика. И фактор надо уменьшать (увеличивать), если ищется максимум функции отклика.
Пример расчета крутого восхождения на основании построенного по результатам основной серии опытов (см. табл. 5.3) уравнения регрессии для функции отклика () представлен в табл. 6.2.
Таблица 6.2
|
Уровень |
Факторы |
||
|
Основной Интервал (Ij) |
1.2 .2 |
2.0 .4 |
4.4 .8 |
|
bj |
-2 |
4.5 |
1.5 |
|
bj * Ij |
-1 |
1.8 |
1.2 |
|
Шаг Δ=.2 |
-.2 |
.36 |
.24 |
|
Округление |
-.2 |
.35 |
.25 |
|
Мысленные опыты |
|||
|
1 2 3 |
1.4 1.6 1.8 |
1.65 1.30 .95 |
4.15 3.90 3.75 |
7. МОДЕЛИРОВАНИЕ ТИПОВЫХ СЛУЧАЙНЫХ ПРОЦЕССОВ
Задание
Определить передаточную функцию непрерывного линейного формирующего фильтра для моделирования случайного процесса ξ[i] с заданными характеристиками (табл. 7.1) на основе преобразования последовательности η[i] независимых нормальных случайных чисел (дискретный белый шум) со спектральной плотностью Sη(ω)= Sη(0)=const, математическим ожиданием mη=0 и дисперсией . Причем коэффициент bi равен номеру заданного варианта
Таблица 7.1
|
Вариант |
Sη(ω) |
mξ |
σξ |
Sξ(ω) |
|
1÷5 |
1.11 |
.1 |
.1 |
|
|
6÷10 |
1.295 |
.2 |
.12 |
|
|
11÷15 |
1.57 |
.25 |
.15 |
|
|
16÷20 |
1.97 |
.2 |
.16 |
|
|
21÷25 |
2.68 |
.15 |
.18 |
|
|
26÷32 |
1.72 |
.1 |
.2 |
Методические указания
1. Для моделирования случайной последовательности ξ[i] с заданными значениями mξ и σξ используют преобразование
, (7.1)
где – центрированная случайная последовательность с заданной спектральной плотностью Sξ(ω). Ее можно сформировать из последовательности η[i] независимых нормальных случайных чисел с помощью применения формирующего фильтра. Частотная передаточная функция Ф(jω) фильтра связана со спектральными плотностями его входного и выходного случайных сигналов соотношением
.
Отсюда можно выразить передаточную функцию формирующего фильтра, т.е.
, (7.2)
где .
Передаточная функция (7.2) является непрерывной. Для получения дискретной передаточной функции фильтра можно воспользоваться Z-преобразованием выражения (7.2). Тогда выражение (7.1) примет вид
Литература
uП
IВ
ис. 4.1
22
21
12
11
2
1
Рис. 5.1
I
KДТ
EMBED Equation.3
EMBED Equation.3
KР1
ТД1p
ТД2p
EMBED Equation.3
EMBED Equation.3
uП
ui
uiЗ
u
ε