что называется нулями передаточной функции

10.06.202313.06.2023 admin 0 Comments

Передаточные функции

Понятие передаточная функция является наиболее важной категорией в теории автоматического управления и регулирования. Передаточная функция является своего рода математической моделью САР, т.к. полностью характеризует динамические свойства системы.

Передаточная функция представляет собой отношение изображение по Лапласу выходной величины Y ( S ) к изображению входной величины Х ( S ), т.е.

Учитывая условия для линейных систем уравнение (2.3) запишем в следующем виде:

Поскольку для линейных систем можно применить принцип наложения, то будет справедливым выделить следующие два случая:

— сигнал Z ( S ) = 0, тогда

— сигнал X ( S ) = 0, тогда

Тогда, для любой САР, имеющей входы по управлению и по возмущению, можно определить две передаточные функции:

что называется нулями передаточной функции. Смотреть фото что называется нулями передаточной функции. Смотреть картинку что называется нулями передаточной функции. Картинка про что называется нулями передаточной функции. Фото что называется нулями передаточной функции

Уравнение (2.9) представляет передаточную функцию по управлению, а выражение (2.10) представляет передаточную функцию по возмущению.

Как известно, собственный оператор Q ( p ) может быть записан в следующем виде.

Соответственно оператор управляющего воздействия R₁ ( р ) и оператор возмущающего воздействия R₂ ( p ) выразим следующим образом:

Следовательно, передаточные функции по управлению и по возмущению представляют собой отношения следующих полиномов:

Для физической реализуемости системы необходимо выполнить условие n>m и n>k.

Если задана структура САР, то можно определить передаточную функцию относительно любых двух точек структуры. При этом необходимо использовать существующие правила и метода структурных преобразований.

Источник

Понятие полюсов и нулей в передаточных функциях

Данная статья объясняет, что такое полюсы и нули, и обсуждает, как полюсы и нули передаточной функции связаны с поведением схем аналоговых фильтров относительно амплитуды и фазы.

В предыдущей статье я представил два стандартных способа представления передаточной функции в s-области для RC фильтра нижних частот первого порядка. Давайте кратко рассмотрим некоторые важные концепции.

Полюсы и нули

Предположим, что у нас есть передаточная функция, в которой переменная s появляется как в числителе, так и в знаменателе. В этой ситуации, по крайней мере, одно значение s приведет к тому, что числитель будет равен нулю, и, по крайней мере, одно значение s приведет к тому, что знаменатель будет равен нулю. Значение, при котором числитель равен нулю, является нулем передаточной функции, а значение, которое приводит к нулю в знаменателе, является полюсом передаточной функции.

Давайте рассмотрим следующий пример:

Полюсы и нули являются определяющими характеристиками фильтра. Если вы знаете расположение полюсов и нулей, то у вас много информации о том, как система будет реагировать на сигналы с разными входными частотами.

Влияние полюсов и нулей

Диаграмма Боде (логарифмическая амплитудно-частотная характеристика, АЧХ) обеспечивает простую визуализацию взаимосвязи между полюсом или нулем и поведением системы при передаче сигнала от входа к выходу.

Частота полюса соответствует угловой частоте, при которой наклон кривой АЧХ уменьшается на 20 дБ/декада, а ноль соответствует угловой частоте, при которой наклон увеличивается на 20 дБ/декада. В следующем примере амплитудно-частотная характеристика представляет собой аппроксимацию амплитудного отклика системы, которая имеет полюс при 10 2 радиана в секунду (рад/с) и ноль при 10 4 рад/с.

Рисунок 1 – Полюс и ноль на логарифмической амплитудно-частотной характеристике

Влияние на фазу

В предыдущей статье мы видели, что математическим источником фазо-частотной характеристики фильтра нижних частот является функция арктангенса. Если мы используем функцию арктангенса (точнее, функцию отрицательного арктангенса), чтобы сгенерировать график зависимости фазы (в градусах) от частоты в логарифмическом масштабе, мы получим следующий график:

Рисунок 2 – Фазо-частотная характеристика ФНЧ первого порядка

В следующем примере представлена система, которая имеет полюс при 10 2 рад/с и ноль при 10 5 рад/с.

Рисунок 3 – Полюс и ноль на логарифмической фазо-частотной характеристике

Скрытый ноль

Если вы читали предыдущую статью, вы знаете, что передаточная функция фильтра нижних частот может быть записана следующим образом:

У этой системы есть ноль? Если мы применим определение, данное ранее в этой статье, мы сделаем вывод, что его нет – переменная s не появляется в числителе, и поэтому никакое значение s не приведет к тому, что числитель станет равным нулю.

Я попытаюсь дать физическую интерпретацию нуля при ω = ∞ : это указывает на то, что фильтр не может «всегда» продолжать увеличивать ослабление (где «всегда» относится к частоте, а не ко времени). Если вам удастся создать входной сигнал, частота которого продолжает увеличиваться до тех пор, пока она не «достигнет» бесконечности рад/с, то ноль при s = ∞ заставит фильтр прекратить увеличивать ослабление, т.е. наклон амплитудно-частотной характеристики увеличится с –20 дБ/декада до 0 дБ/декада.

Заключение

Мы изучили основные теоретические и практические аспекты полюсов и нулей передаточной функции и увидели, что можем создать прямую связь между частотами полюса и нуля фильтра и его амплитудно-частотной и фазо-частотной характеристиками. В следующей статье мы рассмотрим передаточную функцию фильтра верхних частот первого порядка.

Источник

2. Математическое описание систем автоматического управления ч. 2.4 — 2.8

Лекции по курсу «Управление Техническими Системами», читает Козлов Олег Степанович на кафедре «Ядерные реакторы и энергетические установки», факультета «Энергомашиностроения» МГТУ им. Н.Э. Баумана. За что ему огромная благодарность.

Данные лекции только готовятся к публикации в виде книги, а поскольку здесь есть специалисты по ТАУ, студенты и просто интересующиеся предметом, то любая критика приветствуется.

В это части будут рассмотрены:
2.4 Основные виды входных воздействий
2.5. Основные положения и свойства интегральных преобразований Лапласа
2.6. Основные свойства преобразований Лапласа
2.7. Способы нахождения обратных преобразований Лапласа
2.8 Некоторые способы нахождения оригинала по известному изображению

Будет интересно познавательно и жестко.

На рисунке 3D график функции косеканс куба, к теме лекции отношения не имеет, но чертовски красив.

2.4 Основные виды входных воздействий

Для того, что бы определить свойства системы нужно осуществить воздействие и посмотреть на реакцию.

В теории управления техническими системами принят ряд стандартных входных воздействий, по реакции на которые определяются динамические свойства (характеристики) системы управления (звена). К таким воздействиям относятся: единичное импульсное воздействие, единичное ступенчатое воздействие, единичное гармоническое воздействие, линейное воздействие и др. Рассмотрим их более подробно…

2.4.1. Единичное ступенчатое воздействие

Данное воздействие является одним из наиболее «жестких» (неблагоприятных) воздействий, по реакции на которое сравниваются переходные свойства (переходной процесс) идентичных или близко идентичных систем.

Реакция системы (звена) на такое воздействие называется переходной функцией.

Единичное ступенчатое воздействие обозначается 1(t) и бывает 3-х видов: два асимметричных и одно симметричное.

Рассмотрим каждый из этих видов воздействий:

В теории управления наибольшее распространение имеет асимметричное воздействие 1₊ (t), поскольку часто в анализе удобно рассматривать процесс, когда при t0 САР находится в равновесии, и анализ переходных процессов ведется только при t > 0.

Для удобства представления будем в дальнейшем записывать воздействие 1₊(t), опуская индекс. 1₊ (t) ≡ 1(t).

Поскольку рассматриваемое входное воздействие имеет разрыв при t = 0 (что часто нежелательно в численных алгоритмах, использующих конечно-разностную схему), имеется формула, позволяющая приближенно описать единичное ступенчатое воздействие, в виде неразрывной функции:

где Т – постоянная времени, а текущее время

На рисунке 2.4.2 представлена графическая иллюстрация аппроксимации 1(t) по формуле (2.4.2).

2.4.2. Единичное импульсное воздействие: δ — функция Дирака

В математике различают три вида данного воздействия: одно симметричное и два асимметричных

Рассмотрим все эти воздействия:
Симметричное единичное импульсное воздействие δ (t) определено как:

0\\ \infty, если \ t =0\\\ 0, если \ t

Графическая иллюстрация симметричного единичного импульсного воздействия представлена на рисунке 2.4.3. Фактически δ (t) – импульс (с длительностью стремящейся к нулю и амплитудой, равной бесконечности), площадь которого равна 1.

Для симметричного единичного импульсного воздействия δ(t) существует аналитическая форма представления:

Введем новую переменную , тогда:

Смещенные (асимметричные) единичные импульсные воздействия определяются как:

\epsilon \leq 0\\ \infty, если \ t =\epsilon \\\ 0, если \ t \leq 0\ \end \right. \ \ \ \ \ \int_<-\infty>^ <+\infty>\delta(t) dt = 1;$» data-tex=»display»/>

где сколь угодно малое положительное число (ε → 0)

Графическая иллюстрация смещенных единичных импульсных воздействий представлена на рисунке 2.4.4

В дальнейшем в нашем курсе будет использоваться только δ₊ (t). ==> Индекс «+» опускается… ==> δ₊ (t) ≡ δ(t).

Поскольку смещенное единичное импульсное воздействие фактически имеет разрыва при t = 0 (что иногда нежелательно в численных алгоритмах, использующих конечно-разностную схему), имеется формула, позволяющая приближенно описать смещенное единичное импульсное воздействие:

где Т – постоянная времени, а текущее время t>0.
На рисунке 2.4.5 представлена графическая иллюстрация аппроксимации δ(t) по формуле (2.4.3).

Реакция САУ (звена) на воздействие δ (t) называется весовой функцией.

2.4.3. Единичное гармоническое воздействие

Данное воздействие используется для анализа частотных характеристик САУ (звена) в установившемся режиме колебаний в системе, т.е. свойства САУ (звена) исследуются при больших значениях t (времени), когда влияние начальных условий пренебрежимо мало и движение (колебания) системы определяются только входным внешним воздействием.

где ω — круговая частота, [1/с]; , где — частота в Герцах.

На рисунке 2.4.6 представлен график единичного гармонического воздействия.

Поскольку при анализе частотных характеристик САУ рассматривается режим установившихся вынужденных колебаний САУ (при больших значениях времени t, когда собственная составляющая переходного процесса пренебрежимо мала), то удобнее представить x(t) в показательной форме.

Необходимо отметить, что показательная форма – «комплексное» воздействие, и оно выглядит так (действительная и мнимая части условно показаны на рисунке 2.4.7):

Действительная часть «комплексного» воздействия (Re) – на самом деле косинусоидальное воздействие. Но так как частотные характеристики САУ определяются в режиме установившихся гармонических колебаний (т.е. при «очень-очень» больших значениях t), то не важно, по какому закону вводилось единичное гармоническое воздействие – по «синусу» или по «косинусу».

2.4.4. Линейное воздействие

Данный вид входного воздействия используется для оценки точности систем управления, а именно, для определения скоростных ошибок.

где t ≥ 0, а при t Рисунок 2.4.8 – Линейное входное воздействие

2.5. Основные положения и свойства интегральных преобразований Лапласа

Решение однородного обыкновенного дифференциального уравнения (ОДУ) у_соб(t) записывается в виде (если нет повторяющихся корней):

т.е. все члены уравнения имеют одну и ту же форму. Этот результат наводит на мысль: «а нельзя ли ввести какое-то преобразование, в результате которого уравнение динамики (дифференциальное) можно привести к чисто алгебраическому, решение которого не представляет проблем.» А если затем сделать соответствующее обратное преобразование, то получим у_соб (t), то есть получим цепочку:

Обыкновенное дифференциальное уравнение (ОДУ) Алгебраическое уравнение Решение Обратное преобразование Результат.

Именно такими соображениями руководствовался Лаплас, предлагая такое преобразование, называемое в настоящее время преобразованием Лапласа.

Предположим, что имеется нестационарный процесс f(t). Лаплас предложил ввести интегральное преобразование, которое отображает f(t) на комплексную плоскость согласно соотношению:

Символическое обозначение преобразования Лапласа:

Преобразование Лапласа существует, если при t Рис. 2.5.2

В соответствии с соотношением (2.5.1) переходной процесс f(t) отображается на комплексную плоскость, где каждому значению оператора Лапласа «s» соответствует свой вектор. Линия, соединяющая концы векторов называется годографом.

Обратное преобразование Лапласа определяется следующим соотношением:

Необходимо подчеркнуть, что если условие сходимости выполняется, то любому оригиналу соответствует изображение. Обратное преобразование Лапласа не всегда существует, т.е. если известно F(s), это не означает, что ему соответствует оригинал f(t)!

Прямое преобразование Лапласа символически обозначается:

Обратное преобразование Лапласа обозначается:

Существует двухстороннее преобразование Лапласа , частным случаем которого является обычное преобразование Лапласа

Если при t ≤ 0 функция f(t) = 0, то

Частным случаем двухстороннего преобразования Лапласа (при с = 0, т.е. s = i⋅ω) является преобразование Фурье, определяемое соотношениями:

2.5.1. Использование преобразования Лапласа для операции дифференцирования

Пусть известно и его изображение по Лапласу: выведем выражение для .

Воспользуемся соотношением (2.5.1): , тогда получаем:

где: — начальное условия.
Если начальные условия равны нулю, то ;

Аналогичным способом найдем изображение 2-ой производной:

Если при равны нулю (нулевые начальные условия), то:

Обобщая на производную n-го порядка при нулевых начальных условиях, имеем:

2.5.2. Использование преобразования Лапласа для операции интегрирования

Пусть известно и его изображение по Лапласу: выведем выражение для .

Если начальные условия равные нулю, то:

Таким образом, операция интегрирования в оригинале функции приводит появлению в её изображении “добавке”, равной 1/s.

2.6. Основные свойства преобразований Лапласа

2.6.1. Свойство линейности

Пусть есть процессы описываемые функциями и , каждый из которых имеет свое изображение по Лапласу: . Если то:

Если , то:

2.6.2. Свойство подобия (свойство изменения масштаба)

Пусть — известно, необходимо найти

2.6.3. Свойство запаздывания (теорема запаздывания)

Пусть — известно, необходимо найти

2.6.4. Свойство смещения в комплексной плоскости

2.6.5. Первая предельная теорема

Если — известно, а так же существует , то:

Это означает, что оси «t» и «s» формально направлены в противоположные стороны, т.е. чем больше t, тем меньше s и наоборот.

2.6.6.Вторая предельная теорема

2.7. Способы нахождения обратных преобразований Лапласа по известному изображению

Вычисление оригиналов по известному (данному) изображению можно выполнить:
— по соответствующим таблицам преобразований Лапласа;
— по формулам Хэвисайда;
— разложением на элементарные дроби;
— другими способами.

В математических справочниках приводятся обширные таблицы, по которым можно найти оригиналы большинства изображений. Приведем основыные преобразования:

Таблица основных преобразований Лапласа

Наименование функции	Оригинал	Изображение
1	Единичная импульсная ф-ция	δ(t)	1
2	Единичное ступенчатое воздействие	1(t)
3	Неединичные импульсное и ступенчатое воздействия	a⋅ δ(t); a⋅ 1(t)
4	Экспонента
5	Степенная функция
6	Синусоида
7	Косинусоида
8	Смещенная экспонента
9	Затухающая синусоида
10	Затухающая косинусоида

Однако, нередко бывают и случаи, когда необходимое преобразование отсутствует в таблицах. В этом случае используются различные специальные способы.

Например, если изображение F(s) можно представить в виде отношения полиномов по степеням «s», то наиболее общим и эффективным способом поиска оригинала является формула Хэвисайда.

Если , где и – полиномы по степеням «s», то:

где – полюса изображения, т.е. те значения «s» при которых полином обращается в ноль;
– кратность j – го полюса.

Если уравнение имеет n различных корней, то это означает что полюса F(s) имеют кратность, равную единице, т.е. нет повторяющихся полюсов.

Необходимо отметить, что использование формулы (2.7.1) будет корректно только в том случае, когда степень полинома выше степени полинома . Если степени равны, то необходимо выделить целую часть (разделив «в столбик» полиномы) и чисто дробную часть, после чего для чисто дробной части корректна формула (2.7.1).