控制系统各种传递函数离散化后的递推公式推导及结果
自动控制原理离散系统知识点总结

自动控制原理离散系统知识点总结自动控制原理中的离散系统是指在时间域和数值范围上都是离散的系统。
在离散系统中,信号是以离散时间点的形式传递和处理的。
本文将对自动控制原理离散系统的知识点进行总结,包括离散系统的概念、离散信号与离散系统的数学表示、离散系统的稳定性分析与设计等。
一、离散系统的概念与特点离散系统是指系统输入、输出和状态在时间上都是以离散的方式存在的系统。
与连续系统相比,离散系统具有以下特点:1. 离散时间:离散系统的输入、输出和状态是在离散时间点上采样得到的,而不是连续的时间信号。
2. 离散数值:离散系统的输入、输出和状态都是以离散数值的形式存在的,而不是连续的模拟数值。
二、离散信号与离散系统的数学表示离散信号是指在离散时间点上采样得到的信号。
离散系统可以通过离散信号的输入与输出之间的关系进行描述。
常见的离散系统数学表示方法有差分方程和离散时间传递函数。
1. 差分方程表示:差分方程是通过离散时间点上的输入信号和输出信号之间的关系来描述离散系统的。
差分方程可以是线性的或非线性的,可以是时不变的或时变的。
2. 离散时间传递函数表示:离散时间传递函数描述了离散系统输入与输出之间的关系,类似于连续时间传递函数。
离散时间传递函数可以通过Z变换得到。
三、离散系统的稳定性分析与设计离散系统的稳定性是指系统的输出在有限时间内收敛到有限范围内,而不是无限增长或震荡。
离散系统的稳定性分析与设计是自动控制原理中的重要内容。
1. 稳定性分析:离散系统的稳定性可以通过判断系统的极点位置来进行分析。
若系统的所有极点都位于单位圆内,则系统是稳定的;若存在至少一个极点位于单位圆外,则系统是不稳定的。
2. 稳定性设计:若离散系统不稳定,可以通过调整系统的参数或设计控制器来实现稳定性。
常见的稳定性设计方法包括PID控制器调整、根轨迹设计等。
四、离散系统的性能指标与优化离散系统的性能指标与优化是指通过调整控制器参数或控制策略,使离散系统的性能得到优化。
自动控制原理公式

自动控制原理公式自动控制系统最常用的数学描述是利用控制工程中的数学模型。
数学模型是通过分析和建立系统的动态行为方程、传输函数或状态空间方程来描述系统的数学形式。
以下是一些常用的控制原理公式:1.闭环系统传递函数公式闭环系统传递函数是表示控制器输出信号C(s)与参考输入信号R(s)之间的关系的函数。
通常表示为T(s)或G(s)。
2.开环传递函数公式开环传递函数是表示控制器输出信号和系统输入信号之间的关系的函数。
通常表示为G(s)。
3.比例控制器公式比例控制器是最简单的控制器之一,其输出信号与误差信号之间的关系为:C(t)=Kp*e(t),其中Kp为比例增益,e(t)为误差信号。
4.积分控制器公式积分控制器输出信号与误差信号的时间积分之间的关系为:C(t) = Ki * ∫e(t)dt,其中Ki为积分增益。
5.微分控制器公式微分控制器输出信号与误差信号的时间微分之间的关系为:C(t) = Kd * de(t)/dt,其中Kd为微分增益。
6.传递函数的极点和零点公式传递函数的极点和零点是指传递函数的分母和分子中令传递函数等于零的根。
传递函数的极点和零点对系统的稳定性、阻尼比、过渡特性等有重要影响。
7.控制系统稳定性判据公式控制系统稳定性判据是通过判断传递函数的极点位置来评估系统的稳定性。
例如,对于一阶系统,系统稳定的条件是极点实部小于零;对于二阶系统,系统稳定的条件是极点实部均小于零。
8.级联控制系统公式级联控制系统是由两个或多个控制回路组成的系统。
级联控制系统的传递函数可以通过将各个回路的传递函数相乘来获得。
9.PID控制器公式PID控制器是包含了比例控制器、积分控制器和微分控制器的三个组成部分的控制器。
PID控制器的输出信号与误差信号的线性组合关系为:C(t) = Kp*e(t) + Ki∫e(t)dt + Kd *de(t)/dt。
以上是一些常见的自动控制原理公式,用于描述和分析控制系统的特性和行为。
传递函数的推导

传递函数的推导一、引言在探索传递函数的推导之前,让我们先明确一下什么是传递函数。
传递函数是用来描述输入和输出之间关系的数学表达式,它可以帮助我们理解信号在系统中的传输过程。
本文将以人类的视角,通过简单的例子来推导传递函数的方法,以增强读者的理解。
二、例子引入假设我们有一个简单的系统,输入信号为一个正弦波,输出信号为经过系统处理后的波形。
我们的目标是找到输入和输出之间的数学关系,也就是传递函数。
三、推导过程我们首先假设输入信号为x(t),输出信号为y(t)。
根据系统的特性,我们可以得到如下的微分方程表达式:dy(t)/dt + a*y(t) = b*x(t) (1)其中,a和b是常数,表示系统的参数。
为了求解传递函数,我们需要对方程(1)进行变换。
我们对方程(1)两边同时进行拉普拉斯变换,得到:s*Y(s) + a*Y(s) = b*X(s) (2)其中,s是拉普拉斯变量,X(s)和Y(s)是X(t)和Y(t)的拉普拉斯变换。
接下来,我们将方程(2)重排,得到传递函数H(s)的表达式:H(s) = Y(s)/X(s) = b/(s + a) (3)至此,我们推导出了传递函数H(s)的表达式,它描述了输入信号和输出信号之间的关系。
在频域上,传递函数H(s)表示了系统对不同频率信号的传输特性。
四、总结通过以上推导过程,我们得到了传递函数的表达式。
传递函数是一种重要的工具,它可以帮助我们分析和设计各种信号处理系统。
通过理解传递函数的推导方法,我们可以更好地理解信号在系统中的传输过程,从而更好地应用于实际工程中。
以上就是传递函数的推导过程,希望本文能够帮助读者理解传递函数的概念和推导方法。
传递函数的推导是一个重要的数学工具,它在信号处理和系统控制等领域有着广泛的应用。
通过深入研究和应用传递函数,我们可以更好地理解和掌握信号处理和系统控制的原理和方法。
希望读者能够通过本文对传递函数有更深入的认识,并在实际工作中灵活运用。
自动控制原理公式汇总松鼠学长

自动控制原理公式汇总松鼠学长
自动控制原理涉及到很多公式,下面是一些常见的公式汇总:1.开环传递函数:G(s) = Y(s)/U(s)
- G(s)表示系统的传递函数
- Y(s)表示输出信号的Laplace变换
- U(s)表示输入信号的Laplace变换
2.闭环传递函数:T(s) = Y(s)/R(s)
- T(s)表示闭环系统的传递函数
- Y(s)表示输出信号的Laplace变换
- R(s)表示参考输入信号的Laplace变换
3.系统的单位反馈闭环传递函数:T(s) = G(s)/(1 + G(s)H(s)) - T(s)表示闭环系统的传递函数
- G(s)表示开环系统的传递函数
- H(s)表示单位反馈的传递函数
4.闭环系统的稳定性判据:若开环传递函数G(s)的所有极点的实部都小于零,则闭环系统是稳定的。
5. PID控制器输出信号:u(t) = Kp*e(t) + Ki*∫[0,t] e(τ) dτ + Kd*de(t)/dt
- u(t)表示PID控制器的输出信号
- Kp是比例增益
- Ki是积分增益
- Kd是微分增益
- e(t)是误差信号,等于参考输入信号与实际输出信号之差
这些公式只是自动控制原理中的一小部分,实际上自动控制原理是一个庞大的学科,涉及到许多不同的理论和方法。
它还包括了传感器和执行器的动态特性、控制器的设计和调节、系统的鲁棒性等方面的内容。
在实际应用中,根据具体问题的要求,可能还需要考虑动态特性的影响、非线性系统的建模和控制、多变量系统的控制等更高级的内容。
因此,适当拓展自动控制原理的公式是必要的。
传递函数z变换离散化

传递函数z变换离散化
Z变换是一种常用的信号处理技术,在许多信号处理领域得到广泛应用。
它可以将函数近似地转换为离散信号,提供一种简单而有效
的方法来分析信号。
离散化是一种重要的信号处理技术,通常用于数据采集和信号处理的系统中。
离散化的目的是将连续的信号转换成由若干数字值表示
的离散信号,以提供良好的信号分析和识别性能。
Z变换可以有效地解决此问题,将连续的函数转换成离散的信号。
Z变换的过程非常简单:将函数f(t)映射到一组离散时刻t1,
t2,…,tn施加一个简单而快速的变换:z (f (t))=F (t),其中F(t)是离散函数。
Z变换还可以用于减小和消除信号中的噪声或干扰,从而提高信号检测的准确性。
因此,Z变换是一种常用的信号处理技术,可以有效地将连续的函数转换成离散的信号,简化分析并提高信号检测的准确性。
由于它
易于实现和计算,因此在众多信号处理领域得到广泛应用。
连续传递函数离散化的方法与原理

连续传递函数离散化的方法与原理连续传递函数离散化是将连续时间域中的传递函数转换为离散时间域中的传递函数的过程。
在控制系统设计中,离散化是非常重要的一步,因为大多数数字控制器本质上只能处理离散的输入和输出信号。
离散化方法的选择对系统的稳定性、性能和可实现性都有很大的影响。
离散化方法分为两大类:时域方法和频域方法。
时域方法根据传递函数的时间响应,或者根据传递函数的微分方程进行转换。
频域方法通过拉普拉斯变换和z变换之间的等价关系进行转换。
时域离散化方法:1. 脉冲响应不变法(Impulse Invariance Method):这是最常用的离散化方法之一、它通过将连续时间系统的脉冲响应对应到离散时间系统的单位冲激响应上来实现离散化。
该方法的原理是保持连续系统和离散系统的单位冲激响应相同,从而尽可能保持系统的动态特性。
2. 零阶保持法(Zero Order Hold Method):这个方法假设连续时间系统在每个采样周期内是恒定的,即将采样周期内的连续时间系统输出等效为一个恒定值。
这个方法的原理是根据离散系统的输出间隔和连续时间系统的采样间隔,使用插值方法得到离散系统的输出值。
3. 一阶保持法(First Order Hold Method):这个方法在零阶保持法的基础上改进,考虑了连续时间系统在每个采样周期内的变化趋势。
它假设连续时间系统在每个采样周期内是线性变化的。
通过插值方法得到离散系统的输出值。
4. 向后微分法(Backward Difference Method):这个方法根据连续时间系统微分方程中的向后差分近似来实现离散化。
它假设离散时间系统输出的变化率等于连续时间系统输出的变化率。
频域离散化方法:1. 频率响应匹配法(Frequency Response Matching Method):这个方法将连续时间系统和离散时间系统的频率响应函数进行匹配,使它们在一定频率范围内的增益和相位相近。
通过频率响应函数的等价性,可以使用拉普拉斯变换和z变换之间的关系得到离散时间系统的传递函数。
控制系统的传递函数及信号流图和梅逊公式

1 Ln LrLsLt
《自动控制理论》
§2.6 信号流图和梅逊公式的应用
《自动控制理论》
§2.6 信号流图和梅逊公式的应用
例2-7 试用梅逊公式求系统的闭环传递函数 C(S)
R(S)
图2-45 例2-7图
《自动控制理论》
§2.6 信号流图和梅逊公式的应用
解: P1 G1G2G3.
路 开通路—通路与任一节点相交不多于一次
《自动控制理论》
§2.6 信号流图和梅逊公式的应用
闭通路—通路的终点也是通路的起点,并且与任何其它节 点相交不多于一次
6)前向通路—从输入节点到输出节点的通路上,通过任何节 点不多于一次,此通路自然保护区为前向通路
7)回路—就是闭环通路 8)不接触回路—如果一些回路间没有任何公共节点 9)前向通路增益—在前向通路中多支路增益的乘积。 10)回路增益—回路中多支路增益的乘积。
《自动控制理论》
§2.6 信号流图和梅逊公式的应用
信号流图的性质 (1)信号流图只适用于线性系统。 (2)支路表示一个信号对另一个信号的函数关系;信 号只能沿着支路上的箭头指向传递 (3)在节点上可以把所有输入支路的信号叠加,并把 相加后的信号传送到所有的输出支路。
(4)具有输入和输出支路的混合节点,通过增加一个具 有单位增益的支路,可以把它作为输出节点来处理。 (5)对于一个给定的系统,其信号流图不是唯一的, 这是由于描述的方程可以表示为不同的形式。
参考输入误差的传递函数为
CR(s) ER(s)G1(s)G2(s)
CR(s)
G1( s )G 2( s )
R(s) 1 G1(s)G2(s)H (s)
ER(s)G1(s)G2(s)
传递函数离散化公式

传递函数离散化公式函数离散化是指将连续函数转化为离散函数,即在一定的区间内将连续函数的取值按照一定的间隔进行采样。
离散化公式的设计需要考虑到采样间隔的选择、采样点的选取以及近似误差的控制等因素。
下面介绍两种常见的离散化公式:等间隔离散化和最小二乘离散化。
1.等间隔离散化:等间隔离散化是指将函数的定义域等距地划分成若干个小区间,并在每个区间内选择一个采样点。
等间隔离散化的离散化公式如下:x_i=a+i*h,i=0,1,2,...,N其中,x_i是第i个采样点的坐标,a是定义域的起始点,h是采样的间隔,N是离散化的个数。
2.最小二乘离散化:最小二乘离散化是一种基于最小二乘法的离散化方法,它通过最小化离散函数与原始连续函数之间的均方误差来选择合适的采样点。
最小二乘离散化的离散化公式如下:E=Σ[f(x)-f_i(x_i)]^2其中,E是误差,f(x)是原始连续函数,f_i(x_i)是离散函数,x_i 是采样点的坐标。
在最小二乘离散化中,我们需要根据给定的误差函数f(x)来选择合适的离散函数f_i(x_i)。
具体的选择方式包括:2.1多项式插值:多项式插值是一种常用的最小二乘离散化方法,它通过在每个小区间内使用一个多项式来逼近原始函数。
插值公式如下:f_i(x)=a_0+a_1*(x-x_i)+a_2*(x-x_i)^2+...+a_n*(x-x_i)^n其中,a_0,a_1,...,a_n是待定系数,n是多项式的次数。
2.2样条插值:样条插值是一种更加平滑的最小二乘离散化方法,它通过在每个小区间内使用多个低次多项式来逼近原始函数。
样条插值公式如下:f_i(x)=a_0+a_1*(x-x_i)+a_2*(x-x_i)^2+...+a_n*(x-x_i)^n,x∈[x_i,x_{i+1}]其中,a_0,a_1,...,a_n是待定系数,n是每个小区间内多项式的次数。
需要注意的是,离散化公式的选择应根据具体情况进行判断。
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于个人学习
4、 3 的选择
A、 根据c 选择: B、 根据如下关系式:
3c 。这种选择能保证 (c ) 至少为 45°。
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*************************************************************************************文档收集自网络,仅
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十、前馈校正 (一) II 型系统前馈校正
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Kq •S
G3 (S )
R(S)
E(S) K p 1S 1 +
-
S
G1(S)
1.前馈环节 的表达式推导 系统闭环传递函数为:
Kn
C(S)
S T1 S 1
G2 (S)
系统误差传递函数为:
假设:
由于二型系统对单位阶跃信号和等速信号的稳态误差为零,故这里仅讨论 输入信号为等加速信号时的情况。等加速信号即:文档收集自网络,仅用于个人学习
用于个人学习
九、正割函数校正
正割函数校正用于单脉冲雷达跟踪下的方位伺服系统(俯仰机构叠加
于方位机构式的天线座)。跟踪目标时的几何关系如下图:文档收集自网络,仅用于个
人学习
y
目标 B
C
o x ε β
zA
Dx
ε 由上图看出,在存在俯仰角 时,目标由 B 点移动到 C 点,雷达天线
轴线从 AB 线转动到 AC 线。这时,ABC 平面转过的角度为 。要使天线转
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迭代公式:
;
;
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二、PI 调节器
采用双线性变换公式对上式离散化: 代入 H(S)表达式得到:
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文档收集自网络,仅用于个人学习
迭代公式:
;
;
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八、期望特性参数的选择和确定
期望特性设计,就是选择各频段的斜率; 常数的确定及截至频率
和转折频率
的选择。文档收集自网络,仅用于个人学习
期望特性反映了系统的各项性能指标。低频段的斜率与系统的无静差
阶次一致。对于 I 型系统,它反映了速度常数 ,决定了系统的静态误差 和速度误差 ;对于 II 型系统,它反映了加速度常数 ,决定了系统的加 速度误差 。中频段与性能指标的关系有:文档收集自网络,仅用于个人学习
2
2
(rad / s)
校正后的系统开环传递函数为:
1.I 型系统期望特性
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I 型系统特点:系统的正向通道(即主通道)包含 1 个纯积分环节。它
的典型开环传递函数
的形式为:文档收集自网络,仅用于个人学习
式中
——速度常数,即系统开环增益( );
——两个惯性环节的时间常数(s);
——一阶微分环节的时间常数(s)。 I 型系统的期望特性如下图:
a. 当
n ;
这是保守的取法。
,有
2 n
;
b. 当
习
n ;
,有
2 n ;这是一般能达到的水平。文档收集自网络,仅用于个人学
c. 当
仅用于个人学习
n ;
,有
2 n ;这是经过努力可能达到的高水平。文档收集自网络,
3、 1 的选择 1 的选择在 I 型系统进行。一般1 小则 KV 大,反之亦然。但不是1 愈
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迭代公式:
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三、滞后-超前 调节器
采用双线性变换公式对上式离散化:
那么系统的稳态误差为:
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如果使
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,即系统对等加速信号跟踪误差为 0,则需要的条件是:
所以前馈环节传递函数形式为:
2.前馈环节 的表达式中的微分环节离散化形式讨论
R(S)
(1) 向后差商变换
1 •S Kn
G3 (S )
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1) 截至频率 的大小反映了伺服带宽 n 的宽窄; 2) 相角裕量 (c ) 由中频段的长度和对称度确定; 3) 当 一定时,转折频率2 的大小反映了 Ka 常数的大小。 高频段反映了系统限制高频干扰及防止机械结构谐振的能力。然而,
实际系统最后确定的高频段转折频率 ,以及斜率应由闭环速度回路和反 谐振回路的传递函数确定。这样,期望特性就将系统的位置回路和速度回
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系统的位置回路的前向通路上,串接一个正割律的校正电位器。而正割律 校正就称为正割函数校正。文档收集自网络,仅用于个人学习
由上图几何关系得到:
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在天线正常跟踪目标的情况下, 很小, 也很小,则有
,
,于是得到:
*************************************************************************************文档收集自网络,仅
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七、II 型系统期望特性 1.II 型系统期望特性
II 型系统的结构特点:系统的正向通道包含 2 个积分环节。典型开环传
递函数
的形式为:
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式中
——加速度常数,即系统开环增益( );
——惯性环节的时间常数(s);
——一阶微分环节的时间常数(s)。 II 型系统的期望特性如下图:
-20dB/dec L(w)(dB)
20lg Kv
-40
c ——系统截至频率(rad/s)
1 ——第一转折频率(rad/s)w1=1/T1 2 ——第二转折频率(rad/s)w2=1/T2
3 ——第三转折频率(rad/s)w3=1/T3
1 1
-20
2 a
c
v ——速度频率(rad/s) a ——加速度折频率(rad/s)
过 ,伺服方位支路必须带动天线在 AOD 平面内转过 角度。由于方位角
和横扫角 是在两个不同的平面内,因而存在坐标转换问题。可以证明,
ε 坐标转换的结果使得方位支路伺服系统的开环增益 ,随着俯仰角 的余 ε 弦而变化。为保证在不同俯仰角 跟踪时,方位伺服系统的开环增益 保
持不变,确保不断精确地跟踪目标就必须进行补偿。为此,要在方位伺服
-20dB/dec
c ——系统截至频率(rad/s) ——第三转折频率(rad/s)w3=1/T3
3
3
c
(rad / s)
-40dB/dec
现对其增加串联迟后校正(近似 PI 控制器)环节:
它的波特图如下:
L(w)(dB)
1
-20dB/dec
1 ——一阶惯性环节频率(rad/s) ——一阶微份环节频率(rad/s)
一、凹口网络传递函数:
上式中参数:
:凹口网络中心频率,
;
:二阶微分环节阻尼系数;
:二阶振荡环节阻尼系数; 采用双线性变换公式对上式离散化:
代入 H(S)表达式得到:
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个人学习
L(w)(dB)
20lg Ka
-40dB/dec
c ——系统截至频率(rad/s)
2 ——第二转折频率(rad/s)w2=1/T2
3 ——第三转折频率(rad/s)w3=1/T3
-20dB/dec
1
2 a
c
a ——加速度折频率(rad/s)
(rad / s)
3
-40dB/dec
根据直线斜率定义,由上图在 范围内得到如下方程:
同理,在
得到如下方程:
学习
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同理,在
得到如下方程:
习
联立上述三个方程得到如下关系式:
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2.II 型系统对各种输入信号的稳态误差 假设 II 型系统的动态结构图如下图:
R(S)
E(S) K p 2 S 1
-
S
G1(S)
Kn
S T 3 S 1
C(S)
那么离散化后的迭代方程为:
(2) 向后三点位置二阶逼近 这是基于拉格朗日 n 次插值多项式得到的数值微分公式。拉格朗日 n 次
插值多项式公式如下:
假设三个等距节点
,
,则有如下关系:
那么通过这三点得拉格朗日 2 次插值多项式是:
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那么 的导数为:
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那么在
的导数为:
个人学习
文档收集自网络,仅用于
迭代:
这就是以后向等距三点位置表示的导数近似公式,利用该公式代替前馈