Что такое передаточная функция в тау
Digitrode
цифровая электроника вычислительная техника встраиваемые системы
ТАУ. Оператор Лапласа и передаточные функции.
Любая часть системы управления, будь то регулятор, объект или датчик, имеет вход и выход. С помощью входов и выходов они взаимодействуют с другими элементами системы и с внешней средой. При воздействии входного сигнала на элемент системы, в этом элементе происходят какие-то внутренние изменения состояния, которые приводят к изменению выходного сигнала. То есть элемент системы представляет собой некоторую функцию зависимости y от x. Это можно изобразить на рисунке 1.
Определение функции F(x) и есть, по сути, основная задача, решаемая в рамках теории автоматического управления. Знание F(x) объекта поможет составить правильный алгоритм управления им, F(x) датчика определит характер обратной связи, а синтез F(x) сделает систему по-настоящему работоспособной. Саму F также иногда называют оператором, поскольку она оперирует входным сигналом.
Базовыми операциями в ТАУ являются интегрирование и дифференцирование. Допустим, сигнал нарастает в течение некоторого времени, что зачастую очень характерно для сигналов в системах управления, тогда для описания этого процесса его следует «собрать» интегралом во всем временном промежутке:
Дифференцирование также чрезвычайно полезно в теории автоматического управления. Оператор дифференцирования в противовес оператору интегрирования берет производную от входного сигнала, то есть:
Здесь зарождается очень важное понятие в ТАУ – оператор Лапласа p, который призван заменить запись d/dt, иначе говоря
Также в некоторых источниках этот оператор представляется произведением мнимой единицы на угловую частоту, то есть p=jω. Но мы пока не будем трогать частотный диапазон, ибо это обширная тема и просто запомним два простейших правила:
Как же выглядит интегрирование и дифференцирование сигнала? Интегрирование сигнала скачкообразной формы показано на рисунке 2а. Здесь все просто, сигнал будет инкрементироваться на каждом шаге интегрирования, пока не достигнет за время t1 изначально заданного значения. А что если продифференцировать такой сигнал? Ни в коем случае! Это угроза безопасности Вселенной, такой сигнал пробьет небесный свод и устремится в бесконечность к звездам (рисунок 2б)! Короче говоря, математика гласит, что производная мгновенно измененного сигнала равна бесконечности, а поскольку бесконечность является идеальной и недостижимой величиной, то в реальном мире такая операция не имеет смысла. Иначе говорят, что такая операция физически не реализуема. В общем, p в чистом виде не применяется, а используется только в составе более сложных выражений, где эта p будет каким-то образом компенсирована.
Теперь, когда мы знаем про соотношение выходного сигнала к входному и про оператор Лапласа, мы можем перейти к такому понятию как передаточная функция. По сути, передаточная функция, записываемая как W(p), представляет собой отношение выход/вход. Система, записанная через передаточные функции, более наглядна, и в отношении нее можно применять более-менее простые методы анализа и синтеза. Но о них позже, а сейчас рассмотрим на несложном примере, как же получаются такие функции.
Предположим у нас имеется звено, процессы происходящие в котором описываются следующим уравнением:
Слева выходная величина (и ее производная), справа входная (в сложных выражениях там тоже могут быть производные). T – какая-то постоянная времени, K – какой-то коэффициент. Теперь производим замену на оператор Лапласа:
Как было выше отмечено, передаточная функция равна отношению выход/вход:
Вот так мы получили передаточную функцию инерционного звена первого порядка. В ТАУ имеется несколько типовых звеньев (включая это), из которых можно составить любую систему, любое звено какой угодно сложности. Сейчас только отметим, что передаточные функции в зависимости от порядков числителя и знаменателя могут быть правильными и неправильными. Вышеприведенная функция является правильной, также говорят строго правильной, потому что порядок знаменателя больше порядка числителя. И это хорошо, она реализуема. Ниже приведена еще пара функций.
Функция типа 1 также правильная, но не строго. Степень числителя равна степени знаменателя, но ничего страшного, она тоже реализуема. А вот функция вроде 2 не реализуема в силу наличия квадрата в числителе и отсутствия квадрата или более высокой степени в знаменателе, то есть в данном случае будет какая-то некомпенсированная производная. Таким образом, за порядком в передаточных функциях надо строго следить!
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
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) усоб(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 усоб (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).
2.8 Некоторые способы нахождения оригинала по известному изображению
В качестве иллюстрации возможностей формулы Хэвисайда рассмотрим следующий пример:
Пример 1. Предположим, что изображение F(s) некоторого неизвестного процесса f(t) равно:
Разложение на элементарные дроби.
Если корни уравнение уравнения различны, т.е. нет совпадающих, то:
где — корни уравнения;
— остаточный член (не разлагается на действительные дроби);
Используя свойства линейности преобразований Лапласа, мы можем представить как сумму преобразований:
Имеем известное изображение:
— оригинал, при нулевых начальных условиях:
Разложение на элементарные дроби:
Используя метод неопределенных коэффициентов, приведем полученное выражение к общему знаменателю:
Тогда изображение разложенное на элементарные дроби принимает такой вид, что его решение можно получить из таблиц:
В заключение несколько полезных ссылок теме описанной в этой лекции: