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数学模型分类

数学模型分类

数学模型分类
数学模型是指用数学语言和符号来描述现实世界中的事物和现
象的抽象化描述。

数学模型可以分为多种类型,包括确定性模型、随机模型、线性模型、非线性模型、离散模型和连续模型等。

确定性模型是指模型中的所有参数和变量都是确定的,不受随机因素的影响。

比如,一条直线方程 y=ax+b 就是一个确定性模型。

随机模型则是指模型中的某些参数或变量受到随机因素的影响,其结果不是确定的。

比如,用概率分布函数表示的随机变量模型就是一个随机模型。

线性模型是指模型中的参数和变量之间的关系是线性关系,可以用线性方程来描述。

而非线性模型则是指模型中的参数和变量之间的关系不是线性关系。

比如,用指数函数来描述的模型就是一个非线性模型。

离散模型是指模型中的参数和变量都是离散的,包括离散时间模型和离散空间模型。

而连续模型则是指模型中的参数和变量都是连续的,包括连续时间模型和连续空间模型。

在实际应用中,常常需要选取适合特定问题的数学模型进行建模。

根据不同问题的特点,可以选择不同类型的数学模型进行建模,以达到最好的预测和分析效果。

- 1 -。

初中数学模型

初中数学模型

初中数学模型初中数学模型指的是将抽象的数学知识应用于解决实际问题的过程。

通过建立数学模型,我们可以更好地理解和分析现实世界中的各种情况,并提出解决方案。

在初中阶段,数学模型的应用范围涵盖了各个领域,如代数、几何、概率等。

本文将从几个角度介绍初中数学模型的定义、特点、应用以及解决实际问题的方法。

定义和特点初中数学模型是将实际问题通过数学符号和关系转化为数学表达式或方程的过程。

数学模型可以是线性的,也可以是非线性的;可以是确定的,也可以是随机的。

通过数学模型,我们可以描述事物之间的数量关系、空间位置关系或变化规律,从而更好地理解和分析问题。

数学模型的特点包括抽象性、简化性和实用性。

首先,数学模型对实际问题进行了抽象和简化,忽略了问题中的一些细节,从而使问题更易于处理和分析。

其次,数学模型提供了一种理论工具,可以用来预测和解决实际问题,具有一定的实用性和指导性。

应用领域初中数学模型在各个领域都有广泛的应用。

在代数领域,数学模型可以用来描述两个或多个变量之间的关系,如线性函数模型、指数函数模型等;在几何领域,数学模型可以用来描述平面图形或立体图形的性质和变化规律,如面积、体积等;在概率领域,数学模型可以用来描述随机事件的发生规律和可能性。

解决实际问题的方法解决实际问题的方法主要包括以下几个步骤:首先,分析问题,明确问题的背景、条件和要求;其次,建立数学模型,将实际问题转化为数学表达式或方程;然后,求解模型,通过数学方法解出问题的答案;最后,验证结果,检查答案是否符合实际情况,如有必要,可以对模型进行修正和完善。

综上所述,初中数学模型是一种重要的数学工具,通过数学模型,我们可以更好地理解和分析实际问题,并提出合理的解决方案。

初中生在学习数学时,应注重培养数学建模的能力,提高解决实际问题的水平,从而更好地应对未来的挑战。

小学数学中主要的数学模型

小学数学中主要的数学模型

2011版课标与原课标相比有了较大变化,在课程内 容的十大核心概念中是唯一以“思想”出现的,并具体 解释为“模型思想的建立是帮助学生体会和理解数学与 外部世界联系的基本途径。建立和求解模型的过程包括: 从现实生活或具体情境中抽象出数学问题,用数学符号 建立方程、不等式、函数等表示数学问题中的数量关系 和变化规律,求出结果、并讨论结果的意义。这些内容 的学习有助于学生初步形成模型思想,提高学习数学的 兴趣和应用意识”。 模型思想是数学的基本思想之一。
[1]吴正宪、张秋爽《对数学核心概念的思考》,2012 年《课程教材教法》增刊。
3.数学建模能力的培养是一个长期的过程。
低年级学生的基础知识目标达到的水平、语言理 解水平、思维水平、生活经验等各方面因素都决定 了学生的建模能力培养的艰巨性、长期性。 低年级的数学模型主要是应用加、减、乘、除及 混合运算解决简单的实际问题,重点是让学生理解 和掌握四则运算的概念,这是培养学生模型思想的 基础。 传统上,应用题按类型进行教学,让学生死记硬 背一些关键词和公式。这样做的结果是没有抓住问 题的核心,没有真正培养分析问题、解决问题的能 力,及抽象思维能力。
2. 数的运算。 a+b=c,c-a =b, c-b=a, a×b=c(a≠0,b≠0),c÷a=b, c÷b=a 四则运算关系式是小学数学最基本的数学模型,其 他很多模型都是在此基础上的进一步发展。 加法交换律:a+b=b+a 加法结合律:a+b+c=a+(b+c) 乘法交换律:ab=ba 乘法结合律:(ab)c=a(bc) 乘法分配律:a(b+c)=ab+ac
需要学生理解各种生活语言,不仅仅是看到一共用 加法,如前面案例,再转化为数学语言: a+b+c+…= 最后抽象概括出“把若干个数合并成一个数的运算, 就是加法”。

控制工程基础第二章——数学模型

控制工程基础第二章——数学模型

② 脉冲函数: 脉动函数的极限,t0看作变量。
A
fT
(t)
lim
t0 0
t0
d [ A(1 et0s )]
L[
fT
(t
)]
lim
t0 0
A t0s
(1
et0s
)
lim t0 0
dt0
d dt0
(t0 s )
As A s
单位脉冲(Dirac) 定义:
面积为1的脉冲函数
(t)dt 1, (t 0, (t) 0)
fi (t)
此式为二阶常系 数线性微分方程。
系统的数学模型可用方块图表示:
方块图描述了系统
中信号转换、传递的 过程,给出了系统的 工作原理。
☆ 举例2:电网络系统
设输入端电压ui(t)为系统输入量。电容器c两端电压uo(t)为系统输
出量。现研究输入电压ui(t)和输出电压 uo(t)之间的关系。电路中的
.
(n)
x(t) sX (s) x (t) s n X (s)
x(t)dt
1 sn
X
(s)
①平移函数、延迟函数
对于函数 f (t) 函数 f (t )
称为延迟函数,函数本身并
不发生改变,只是延迟α时
间才发生。
注意:t 时,函数 f (t ) 0
②延迟定理
若 f (t) F (s) 则有 f (t ) es F (s) 延迟函数的拉氏变换 原函数的拉氏变换乘以 es
显然 (t) 1, A (t) A
结论:脉冲函数是面积函数; 脉冲函数的拉氏变换就是脉冲下的面积。 换言之,复数域中的实数在时域里是脉冲函数。
☆ 关于单位脉冲函数的说明

常见数学建模模型

常见数学建模模型

常见数学建模模型一、线性规划模型线性规划是一种常用的数学建模方法,它通过建立线性函数和约束条件,寻找最优解。

线性规划可以应用于各种实际问题,如生产调度、资源分配、运输问题等。

通过确定决策变量、目标函数和约束条件,可以建立数学模型,并利用线性规划算法求解最优解。

二、整数规划模型整数规划是线性规划的一种扩展形式,它要求决策变量为整数。

整数规划模型常用于一些离散决策问题,如旅行商问题、装箱问题等。

通过引入整数变量和相应的约束条件,可以将问题转化为整数规划模型,并利用整数规划算法求解最优解。

三、非线性规划模型非线性规划是一类目标函数或约束条件中存在非线性项的优化问题。

非线性规划模型常见于工程设计、经济优化等领域。

通过建立非线性函数和约束条件,可以将问题转化为非线性规划模型,并利用非线性规划算法求解最优解。

四、动态规划模型动态规划是一种通过将问题分解为子问题并以递归方式求解的数学建模方法。

动态规划常用于求解具有最优子结构性质的问题,如背包问题、最短路径问题等。

通过定义状态变量、状态转移方程和边界条件,可以建立动态规划模型,并利用动态规划算法求解最优解。

五、排队论模型排队论是一种研究队列系统的数学理论,可以用于描述和优化各种排队系统,如交通流、生产线、客户服务等。

排队论模型通常包括到达过程、服务过程、队列长度等要素,并通过概率和统计方法分析系统性能,如平均等待时间、系统利用率等。

六、图论模型图论是一种研究图结构和图算法的数学理论,可以用于描述和优化各种实际问题,如网络优化、路径规划、社交网络等。

图论模型通过定义节点、边和权重,以及相应的约束条件,可以建立图论模型,并利用图算法求解最优解。

七、随机模型随机模型是一种考虑不确定性因素的数学建模方法,常用于风险评估、金融建模等领域。

随机模型通过引入随机变量和概率分布,描述不确定性因素,并利用概率和统计方法分析系统行为和性能。

八、模糊模型模糊模型是一种用于处理模糊信息的数学建模方法,常用于模糊推理、模糊控制等领域。

数学建模-模型优缺点评价

数学建模-模型优缺点评价

数学建模-模型优缺点评价
数学建模中模型的优劣评价主要从以下几个方面考虑:
1.模型的准确性:模型的准确性是评价一个模型好坏的重要指标。

模型要能够准确地描述和解释问题的本质和内在规律,并能够预测未知情况或进行决策。

2.模型的简化程度:模型要尽可能简化而不失准确性,避免过度复杂和冗余的参数和结构。

简化的模型更易理解、计算和应用,降低了建模和计算的复杂度。

3.模型的可用性和通用性:模型应具有广泛的适用性和通用性,能够解决多个相关的问题,而不仅仅是特定场景下的一个问题。

模型能够应用于实际情境中,并能得到可靠的结果。

4.模型的稳定性和可靠性:模型应具备良好的稳定性和可靠性,保证模型在不同数据条件下有一致的表现,减小误差和波动。

此外,模型应该对输入数据和参数的变化具有一定的鲁棒性。

5.模型的可解释性:一个好的模型应该具备可解释性,即模型能够清晰地解释和说明问题的本质,能够对模型的结果进行合理的解读和解释。

模型解释能够帮助人们理解问题背后的原理和规律。

综上所述,模型的优劣评价需要综合考虑准确性、简化程度、可用性、通用性、稳定性、可靠性和可解释性等多个因素,并根据具体问题的需求和应用背景进行综合评估。

数学模型-第03章(第五版)

数学模型-第03章(第五版)
• 救援费f2(x)是x的增函数, 由队员人数和救火时间决定.
存在恰当的x,使f1(x), f2(x)之和最小.
分析
• 关键是对B(t)作出合理的简化假设.
失火时刻t=0, 开始救火时刻t1, 灭火时刻t2, 画出时刻t森林烧毁面积B(t)的大致图形.
B
分析B(t)比较困难, 转而讨论单位时间 烧毁面积 dB/dt (森林烧毁的速度).
第三章
材料强度最大
简单优化模型
利润最高 风险最小
优化——工程技术、经济管理、科学研究中的常见问题. 运输费用最低
用数学建模方法解决优化问题的过程 优化目标与决策 模型假设与建立 数学求解与分析
简单优化模型归结为函数极值问题,用微分法求解. 属于数学规划的优化模型在第四章讨论.
第 三 章 简 单 优 化 模 型
3.2 森林救火
问题
森林失火后,要确定派出消防队员的数量. 队员多,森林损失小,救援费用大; 队员少,森林损失大,救援费用小. 综合考虑损失费和救援费,确定队员数量.
分析
记队员人数x, 失火时刻t=0, 开始救火时刻t1, 灭火时刻t2, 时刻t森林烧毁面积B(t).
• 损失费f1(x)是x的减函数, 由烧毁面积B(t2)决定.
啤酒杯重心s(x)只与质量比a有关 对于每个a, s(x) 有一最小点. a=0.3, x=0.35左右 s最小, 即重心最低.
0.5
s
0.45 a=1 0.4 a=0.5 0.35 a=0.3 0.3
0.25 a=0.1 0.2 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1
建立啤酒杯重心模型一
啤酒杯重心模型一
x
s=s(x) ~ 液面高度x的啤酒杯重心

数学建模-数学规划模型

数学建模-数学规划模型
建立数学模型
将决策变量、目标函数和约束条件用数学方程表示出来,形成线性规划模型。
线性规划的求解方法
单纯形法
单纯形法是线性规划最常用的求解方法,它通过不断迭代和调整决策 变量的值,逐步逼近最优解。
对偶法
对偶法是利用线性规划的对偶性质,通过求解对偶问题来得到原问题 的最优解。
分解法
分解法是将一个复杂的线性规划问题分解为若干个子问题,分别求解 子问题,最终得到原问题的最优解。
混合法
将优先级法和权重法结合起来,既考虑目标的优先级又考虑目标的 权重,以获得更全面的优化解。
多目标规划的求解方法
约束法
通过引入约束条件,将多目标问题转化为单目标问题求解。常用的约束法包括线性约束 、非线性约束等。
分解法
将多目标问题分解为若干个单目标问题,分别求解各个单目标问题,然后综合各个单目 标问题的解得到多目标问题的最优解。
特点
多目标规划问题通常具有多个冲突的目标, 需要权衡和折衷不同目标之间的矛盾,因此 求解难度较大。多目标规划广泛应用于经济 、管理、工程等领域。
多目标规划的建模方法
优先级法
根据各个目标的重要程度,给定不同的优先级,然后结合优先级 对目标进行优化。
权重法
给定各个目标的权重,将多目标问题转化为加权单目标问题,通过 求解加权单目标问题得到多目标问题的最优解。
数学建模-数学规划 模型
目录
• 数学规划模型概述 • 线性规划模型 • 非线性规划模型 • 整数规划模型 • 多目标规划模型
01
CATALOGUE
数学规划模型概述
定义与分类
定义
数学规划是数学建模的一种方法,通 过建立数学模型描述和解决优化问题 。
分类
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第二章 控制系统的数学模型„ 2.1 线性连续系统微分方程的建立 „ 2.2 传递函数 „ 2.3 控制系统的动态结构图 „ 2.4 信号流图本章主要内容本章重点„ 线性定常系统微分方程 的建立„ 非线性系统的线性化方 法„ 传递函数概念与应用„ 方框图及其等效变换„ 梅逊公式的应用等„ 传递函数的概念及其 求取方法、„ 控制系统方框图的构 成和等效变换方法„ 典型闭环控制系统的 传递函数„ 梅逊公式的应用。

概述1. 数学模型:描述系统变量之间关系的数学表达式 2. 建模的基本方法:(1) 机理建模法(解析法)(2) 实验辩识法 3. 控制系统数学模型的主要形式:(1) 外部描述法:输入--输出描述 (2) 内部描述法:状态变量描述在控制系统的分析中,线性定常系统的分析 有特别重要的意义。

工程控制中常用的数学模型有三种:„ 微分方程----------时域描述 „ 传递函数----------复域描述 „ 频率特性----------频域描述本节主要介绍传递函数与微分方程两种数学模型作业:P48 2-1(b), 2-3, 2-42.1 线性连续系统微分方程的建立在控制系统的分析和设计中,建立合理的控制系统 数学模型是一项极为重要的工作,它直接关系到系统分 析结果的正确性和系统设计结果的可用性。

因此,在建 立系统的数学模型时,既要考虑数学模型的精确性,又 要注重数学模型的简易性。

一个合理的数学模型应该能 够以最简形式来正确描述系统的性能。

2.1 线性连续系统微分方程的建立建立控制系统微分方程的步骤(1)根据系统的组成结构、工作原理和运动规律,将系 统正确划分为若干环节,并确定出各环节乃至整个 系统的输入量和输出量。

(2)从输入端开始,根据各环节所遵循的各种定律,依 次列写出相应微分方程,组成联立方程组。

(3) 消去中间变量,求取只包含系统(或元件)输入量和输 出量的微分方程。

(4) 将系统的微分方程整理成标准形式。

即把含有输出量的 各项移至方程的左边,把含有输入量的各项及其常数项统统 移至方程的右边,两边都按降阶排列,并将有关系数化为具 有一定物理意义的表示形式,如时间常数和比例系数等。

例2.1 编写如图所示RC电路的微分方程式。

解: (1) 定输入输出量: u1 (t) ----输入量 u2(t) ----输出量(2) 列写微分方程 i(t) ----中间变量u1 = iR+u2 式中 u2 = q/c i = dq/dt(3)消去中间变量,可得电路微分方程式RCdu2 dt+ u2=u1LCd 2u2 dt 2+RCdu2 dt+ u2=u1例2-2 图所示为一具有质量、弹簧、阻尼器的机械位移系统。

编写以f(t)为输入量xr,位移x(t)为输出量xc的系统的运动微分方程式。

解: 定输入输出量: 力 f(t) ----输入量 位移 x(t) ----输出量微分方程f (t) = M d 2 x(t) + B dx(t) + Kx(t)dt 2dtK——弹簧弹性系数; M——物体的质量, B——粘性摩擦系数。

只要参数M、B、K和外力F(t)已知,就可 以求出方程解x(t),这样就可以研究参数m、f、 K在不同的数值下,质量m位移的运动规律。

例2-3 图为弹簧、质量、阻尼器机械旋转运动单元,试写出在 输入转矩M(t)作用下转动惯量为J的物体的运动方程,输出量 为角位移。

解: 定输入输出量: 转矩M(t) ----输入量角位移 θ (t) ----输出量弹簧的阻力与角位移成正比,阻尼 器的阻力与角速度成正比。

M(t)Jk1θf1微分方程Jd2θ(t dt 2)+f1dθ(t dt)+k1θ(t)=M(t)例2-4图中L、R分别为电枢回路的总电感和总电阻。

假设励磁电流恒定不变,试建立在ur(t) 作用下电动机转轴的运动方程。

解: 定输入输出量: 电压ur(t) ----输入量转速 ω (t) ----输出量LR+ia+ur(t)Ea-负 Jmω 载 fmEa(t)=C' e⋅n(t)=Ce⋅ω(t)-+if-Ldi a (t) dt+Ria(t)+Ea(t)=ur(t)Jdω(t) dt=M(t)−M c (t)M(t) = Cmia (t)TlTmd2ω(t) dt 2+Tmdω(t) dt+ω(t)=Kuur(t)−Km(TldM c dt(t)+Mc(t))TlTmd2ω(t) dt 2+Tmdω(t) dt+ω(t)=Kuur(t)−Km(TldM c (t) dt+Mc(t))式中Tl=L, RTm=JR C eC m;Ku=1 Ce,K m=Tm J对于恒转矩负载TlTmd 2ω(t) dt 2+Tmdω(t) dt+ω(t)=u r(t) Ce−R C eC mMc对小容量的测速发电机,近似有u(t) = Ceω(t)例2-5 图是直流电动机输出轴带齿轮减速机构拖动负载的 单元。

试列写该单元的微分方程。

解: 定输入输出量:Mmf1 r1 Z1 M1电磁转矩Mm(t) ----输入量转速 ω1(t) ----输出量J1ω1ω1(t)r1 = ω2 (t)r2i = N 2 = r2 N1 r1J2ω2 r2 Z2 M2f2 McM1(t)ω1(t) = M 2 (t)ω2 (t)J1dω1(t) dt+f1ω1(t)=Mm(t)−M1(t)J2dω2 (t) dt+f2ω2(t)=M2(t)−Mc(t)Jdω1(t) dt+fω1(t)=Mm(t)−M' c(t)J=J1+J2 i2、f=f1+f2 i2、M' c(t)=M c (t) i将负载轴上的J1、J2折算到电 动机轴上时要除以齿轮比i的 平方,将负载转矩折算到电动 机轴上要除以齿轮比i 。

二、非线性特性的近似线性化处理图中,在A点附近做小信号线性化处理时可在 x=x0 的 邻域内将 y=f(x) 展开成泰勒级数。

y=f(x)=f(x0)+⎛ ⎜⎝df (x) dx⎞ ⎟⎠ x 0(x−x0)+1⎛ 2!⎜⎝d 2f (x) dx 2⎞ ⎟ ⎠x0(x−x0)2+L忽略(x-x0)的所有高次项后得到 yL L1My1y=f(x)=f(x0)+⎛ ⎜⎝df (x) dx⎞ ⎟⎠x0(x−x0)y0Ay=f(x)B⎛ df (x) ⎞式在中平,衡⎜⎝ 点dx处切⎟⎠ x0线表的示斜非率线。

性特性曲线 0x0 x1x有两个输入量时,非线性元件的小信号线性化表达式为f(x1,x2)−f( x 10,x20)=⎛ ⎜ ⎝∂f( x 1, x ∂x 12)⎞ ⎟ ⎠x10,x20(x1−x10)+⎛ ⎜ ⎝∂f( x 1, x ∂x 22)⎞ ⎟ ⎠x10,x20(x2−x20)式中,⎛⎜⎝∂f( x 1, x ∂x 12)⎞ ⎟ ⎠x10,x20为变量x1 对输出改变量的参数;式中,⎛⎜⎝∂f( x 1, x ∂x 22)⎞ ⎟ ⎠x10,x20为变量 x 2 对输出改变量的参数;三、控制系统的微分方程+EurR1R0 A+R0Rb+ u1R0 BR0++ u+2Rb功率 放大器uf+-负载减速器+ua -M ωω1ωMc-TG+图2-7 具有负反馈的速度给定控制系统原理图M 'curue运算u1放大器反相器u2功率 放大器ua直流 电动机ω− uf测速机与反馈 电位器图2-8 图2-7控制系统方块图1. 运算放大器单元− u1 = ur − uf R1 R0 R0u1=−R1 R0(ur−uf)=−K1(u r−uf)=−K 1ue2. 反相器单元u2=−R R0 0u1=−u1u2=R1 R0ue=K1u e3. 功率放大器单元u a = K 2u 24. 他励直流电动机单元TlTmd 2ω(t) dt 2+Tmdω(t) dt+ω(t)=ua (t) Ce−R C eC mM' c5. 测速发电机与反馈电位器单元u(t) = Cetω(t)u f (t) = α 2Cetω(t) = K f ω(t)K f = α 2CetTlTm 1+ Kd 2ω(t) dt 2+Tm 1+ Kdω(t) dt+ω(t)=K 1K C(e 1+K2 )ur(t)−R C eC m(1+K)M' cK = K1K 2K f Ce例2-6 用机理分析法列写图示转速控制系统的微分方程。

R2R2. R1. . R1.+负ugR1— K1 u1C— K2 u2功 率uaSM放-载大ωm ωufTGu1 = K 1(u g − u f )u2=K 2 (τdu1 dt+ u1 )ua = K 3u2电动机轴上的转矩平衡方程Jmd ω m (t) dt+f m ω m (t) = M m (t) − M c(t)LaJmd2ωm (t )dt2+(Lafm+RaJm)dωm (t )dt+(Rafm+CmCe)ωm(t)=Cmua (t)−LadMc (t) dt−Ra M c(t)在工程应用中,由于电枢电路电感La较小,通常忽略不计, 因而上式可化简为Tmdωm (t)dt+ ωm (t)=K4ua (t)−K5M c (t)式中 Tm = RaJm / (Rafm+CmCe) 是电动机机电时间常数;K4=Cm / (Rafm+CmCe),K5=Ra / (Rafm+CmCe)是电动机的传递系数。

若考虑负载和齿轮系后,上式可变为Tmdωm (t) dt+ωm (t)=K mua (t)−KcM'c (t)式中 Tm、Km、Kc、M`c(t) 均是考虑齿轮系和负载后, 折算到电动机轴上的等效值。

设齿轮系的速比为i,则电动机转速ω 经齿轮系减速后变为mω,故有ω=1 iωm测速发电机的输出电压uf与其转速ω成正比,既有u f = Ktω消去中间变量,经整理后便得到控制系统的微分方程T' mdω+ω=K' gdtdu g dt+Kgug−K'c M' c(t )可用于研究在给定电压ug或有负载扰动转矩Mc(t) 时,速度控制系统的动态性能。

作业:P48 2-1(b), 2-4, 2-6拉普拉斯变换拉氏变换F(s)=∫∞0−f(t)e−stdtf (t) = U1(t) 的拉氏变换为F(s)=∫∞0−f(t)e−stdt=∫∞0−Ue−stdt=−U se−st∞ =U 0− sf (t) = Ue −at 的拉氏变换为∫ ∫ F(s) = ∞ Ue −at e −stdt = ∞ U e −(s+a)tdt = − U e −(s+a)t ∞ = U0−0−s+a0− s + a拉普拉斯变换f (t) = U cos ωt 的拉氏变换为F(s)=∫∞0−U cos ωte −stdt=∫∞0−Uejωt+ e − jωt 2e −stdt=U 2⎛ ⎝⎜ s1 − jω+s1⎞ + jω ⎠⎟=Us s2 + ω2f (t) = e −at sin ωt 的拉氏变换为∫ ∫ ∫ F(s) =∞ e −at sin ωt e −stdt =∞ e −at e jωt − e − jωt e −stdt =∞ e −(s+a− jω)t − e −(s+a+ jω)t dt0−0−2j0−2j=1⎛2j⎜ ⎝s+1 a−jω−s+1 a+jω⎞ ⎟ ⎠=(s+ω a)2+ω2f (t) = 1(t − τ) 的拉氏变换为F(s)=∫∞0−1(t−τ)e −stdt=∫∞τ−1(t−τ)e −stdt=∫∞0−1(u)e−s(u+τ)du=e−sτ∫∞0−1(u)e −sudu=e −sτ sf (t) = δ(t) 的拉氏变换为 F(s) = 1f (t) = Ut1(t)的拉氏变换为F(s)=U s2f (t) = U t 2 2的拉氏变换为F(s)=U s3f (t) = sin ωt的拉氏变换为F(s)=s2ω + ω2f (t) = e −at cos ωt的拉氏变换为F(s)=(s+s+a a)2 +ω2拉氏变换的微分性质:∫∞0−f'(t)e−stdt=sF(s)二阶导函数的拉氏变换为 ;∫0∞− f ''(t) e −stdt = s 2F(s)n阶导函数在零初始条件下的拉氏变换为 ;∫0∞− f (n) (t) e −stdt = s nF(s)拉普拉斯反变换拉普拉斯反变换的定义将象函数F(s)变换成与之相对应的原函数f(t)的过程,称之为拉普拉斯反变换。

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