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  • 一阶惯性环节

    千次阅读 2019-10-29 22:15:49
    求 一阶惯性环节的详细滤波原理,T=0.01、100等,滤走了哪些波? 1/(Ts+1)谢谢 --------------------------------------------------------------------------------------------- 为什么一阶惯性环节也具有滤波...
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  • 惯性环节的分析系统

    2015-06-12 08:25:57
    用LabVIEW编程,实现惯性环节的分析
  • 惯性环节通过matlab最小二乘拟合成大迟延环节,怎么弄,求速度解答啊啊啊
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  • 惯性环节-积分电路-一阶低通滤波电路
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    以前读书的时候学习自动控制原理,就是为了考试,各种相频幅频特性题咣咣做,一点都不含糊,但是实际代表什么意义一点都不知道。现在真是发现,这个东西有用得一批。这篇文章从一阶惯性环节为切入点,对自动控制原理进行一个简单的复习。还蛮喜欢博客里面写东西的,按照自己思路,按照逻辑一点一点往下,不像发文章八股文一样。

    1 一阶惯性环节的bode图

    对于这个非常常见的一阶惯性系统而言,其关键指标就是截止频率。

    转折频率:s系数前面的倒数,分母一定是 n*s + 1 的形式。 

    截止频率的定义:从频域响应的角度讲,当保持输入信号的幅度不变,改变频率使输出信号降至最大值的0.707倍,即用频响特性来表述即为-3dB点处即为截止频率。通俗的的讲就是幅频特性-3dB的点和相频特性滞后45°(-45°)的点。

    我们具体的看看不同频率的输入在经过以上一个一阶惯性环节之后的效果。如下面四张图所示,截止频率以前,1rad/s时输出信号的保真度较高,基本能够实现跟随;在截止频率10rad/s处幅值降至0.707,相位滞后45°;100rad/s时,幅值降至0.173,相位滞后将近80°;1000rad/s基本已经没有响应了。证明截止频率对输入信号的响应性能能够提供直接指标。

    2 开环增益与截止频率对bode图的影响

    2.1 更改转折频率

    更改s的系数之后,观察一阶惯性环接的相幅特性,可以看到,截止频率随着系数减小在逐渐右移,右移也代表着转折频率逐渐增大。其实这个地方我们可以把s前面的系数理解为采样时间,其实采样时间越小,采样频率越高,这个可以跟随的频率也就更高,这也是为什么高采样率的系统,高控制频率的系统他的性能更好的原因。可能0.01就可以能够很好跟随10rad/s的输入,但是如果是0.00001就能够更好的跟随了。这也是这么多年FPGA能够逐渐占领市场的原因。

    2.1 更改开环增益

    上图中一直都是按照开关增益为1来进行实验的,现在看看开环增益对相幅特性的影响。这张图蓝色的线是s系数为0.01,也就是转折频率为100的曲线,其他四个是转折频率为10的曲线。观察下图可以得到一下两个结论:

    1、增大一阶惯性环节的开环增益,会导致幅频曲线上移,导致幅频曲线与横轴0的交点右移,也就是截止频率wc增大。

    2、增大一阶惯性环节的开环增益,不会对相频曲线产生任何影响。相频曲线只和s前的系数有关,只和转折频率有关。

    从以上的分析我们可以得到结论:

    1、截止频率对于一阶惯性而言,意味着信号响应性能的转折点,截止频率以前均能够较好的跟随,但是截止频率之后,输入信号被大幅度衰减。

    2、伯德图能够对系统的响应特性进行一个直观的分析。(搞数学的真厉害啊)

    3、增大一阶惯性环节的开环增益,会导致幅频曲线上移,导致幅频曲线与横轴0的交点右移,也就是截止频率wc增大。

    4、增大一阶惯性环节的开环增益,不会对相频曲线产生任何影响。相频曲线只和s前的系数有关,只和转折频率有关。

    整理不易,希望大家帮忙点个赞呀~谢谢啦~^_^

    参数整定以及自动控制原理系列文章:

    永磁同步电机矢量控制到无速度传感器控制学习教程(PMSM)(一)

    如何用matlab画bode图——自动控制原理基础补充(一)

    一阶惯性环节的性能分析——自动控制原理基础补充(二)

    二阶系统的性能分析(开环相幅和阶跃响应)——自动控制原理基础补充(三)

    转速环PI参数整定详解(一)——电机传递函数的来源

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  • 处理Simulink的代数环的方法为逐个添加一阶惯性环节。代数环实际上是微分方程的输入在第一步没有值,而如果串联一个积分器的话就可以有初值,从而避免。通过增加一个一个时步的惯性环节,实现在基本不改变输出的情况...

    处理Simulink的代数环的方法为逐个添加一阶惯性环节。代数环实际上是微分方程的输入在第一步没有值,而如果串联一个积分器的话就可以有初值,从而避免。通过增加一个一个时步的惯性环节,实现在基本不改变输出的情况下避免代数环。测试是可行的。

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  • 一阶惯性环节的模糊PID自整定控制算法的设计
  • 以**惯性环节**为例,以m语言做一个简单的示范。

    背景

    相信很多同学在使用各个环节的时候,倾向于使用的工具都是simulink,simulink对于s域更加方便,那后续用其他语言编写控制算法的时候,怎么编写各个block呢,下面以惯性环节为例,以m语言做一个简单的示范。

    推导

    推导主要是两步:拉普拉斯逆变换和离散化
    不必要的操作:不要陷入卷积定理中

    1. 以惯性环节110s+1\frac{1}{10s+1}为例,可以得到Y(s)U(s)=110s+1\frac{Y(s)}{U(s)}=\frac{1}{10s+1} (10是惯性常数,越大收敛越慢,越小收敛越快)
    2. 可以得到10sY(s)+Y(s)=U(s)10sY(s)+Y(s)=U(s)
    3. 拉普拉斯逆变换为10Y˙(t)+Y(t)=U(t)10 \dot{Y}(t)+Y(t)=U(t),不需要解方程
    4. 离散化,计算过程中以δt\delta t为固定步长进行计算,可以得到10Y(k+1)Y(k)δt=U(k)Y(k)10\frac{Y(k+1)-Y(k)}{\delta t}=U(k)-Y(k),化简可得Y(k+1)=δtU(k)+(10δt)Y(k)10Y(k+1)=\frac{\delta tU(k)+(10-\delta t)Y(k)}{10}
    5. m语言编程内容如下:
    u_k = 1;
    delta_t = 0.1;
    trial_length = 600;
    y_k = 0;
    y_k_sum = [];
    for i=1:1:trial_length
        y_k_sum = [y_k_sum y_k];
        y_k = delta_t*u_k+(10-delta_t)*y_k;
        y_k = y_k/10;
    end
    plot(y_k_sum)
    xlabel('ms')
    

    如下图所示:
    在这里插入图片描述

    与simulink对照

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    基本一致(主要是计算步长的差别)
    OK,结束。

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  • 典型环节

    2020-09-20 17:30:38
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  • 延迟环节对控制系统的影响

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空空如也

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