Уважаемые коллеги! Предлагаем вам разработку программного обеспечения под ключ.
Опытные программисты сделают для вас мобильное приложение, нейронную сеть, систему искусственного интеллекта, SaaS-сервис, производственную систему, внедрят или разработают ERP/CRM, запустят стартап.
Сферы - промышленность, ритейл, производственные компании, стартапы, финансы и другие направления.
Языки программирования: Java, PHP, Ruby, C++, .NET, Python, Go, Kotlin, Swift, React Native, Flutter и многие другие.
Всегда на связи. Соблюдаем сроки. Предложим адекватную конкурентную цену.
Заходите к нам на сайт и пишите, с удовольствием вам во всем поможем.
1) передаточная функция разомкнутой системы:
2) статическая характеристика нелинейного элемента (рис.1.1)
Рис.1.1. Характеристика нелинейного элемента
Пункты задания:
1. исследование линейной системы
Схема линейной системы приведена на рис.1.2.
Рис.1.2. Схема линейной системы
1.1. определение устойчивости замкнутой системы
1.2. построение области устойчивости в пространстве двух параметров
1.3. построение линий равной степени устойчивости в области устойчивости
1.4. построение ЛАХ разомкнутой системы
1.5. синтез корректирующих звеньев по заданным динамическим требованиям (получить требования к переходному процессу у преподавателя)
1.6. проверка синтеза и построение переходного процесса
2. исследование нелинейной системы
Схема нелинейной системы приведена на рис.1.3.
Рис.1.3. Схема нелинейной системы
2.1. определение существования автоколебаний
2.2. частота и устойчивость автоколебаний
2.3. частота и амплитуда автоколебаний
2.4. определение зависимости автоколебаний от варьируемых параметров
Преобразование в полиномиальный вид:
>> num = conv( [100], [1 2.5 1]);
>> den = conv( [1 4 3 0], [0.06 0.7 1]);
>> wp = tf(num, den)
Transfer function:
100 s^2 + 250 s + 100
---------------------------------------------0.06 s^5 + 0.94 s^4 + 3.98 s^3 + 6.1 s^2 + 3 s
Для этого воспользуемся алгебраическим критерием.
>> wpos = feedback(wp, 1)
Transfer function:
100 s^2 + 250 s + 100
-------------------------------------------------------0.06 s^5 + 0.94 s^4 + 3.98 s^3 + 106.1 s^2 + 253 s + 100
>> pole(wpos)
ans =
-17.03366513147392
1.93318403936321 + 9.72363589813767i
1.93318403936321 - 9.72363589813767i
-2.00214571361885
-0.49722390030029
Замкнутая система неустойчива, т.к. у ее передаточной функции есть полюса с положительной вещественной частью.
>> wpsym = K*(p^2+T*p+1)/(p^3+4*p^2+3*p)/(0.06*p^2+0.7*p+1);
>> pretty(wpsym)
2
K (p + T p + 1)
---------------------------------------3 2 2
(p + 4 p + 3 p) (3/50 p + 7/10 p + 1)
>> wpsymos = wpsym/(wpsym+1);
>> simplify(wpsymos);
>> collect(ans)
ans =
50*K*(p^2+T*p+1)/(3*p^5+47*p^4+199*p^3+(50*K+305)*p^2+(50*K*T+150)*p+50*K)
>> pretty(ans)
2
K (p + T p + 1)
50 ----------------------------------------------------------------5 4 3 2
3 p + 47 p + 199 p + (50 K + 305) p + (50 K T + 150) p + 50 K
Т.о имеем характеристический полином с коэффициентами:
>> dcom('[0.06, 0.94, 3.98, y+6.1, y*x+3, y]', -40:0.1:40, -30:0.1:50)
>> stabreg('[0.06, 0.94, 3.98, y+6.1, y*x+3, y]', -40:0.5:40, -30:0.5:50)
Области устойчивости в пространстве параметров T и K представлены на рисунке 2.1 и результат D-разложения на рисунке 2.2.
Рис.2.1. Области устойчивости
Рис.2.2. D-разбиение
Проверка результатов построения. Зададимся параметрами K T, входящими в область устойчивости, например K = 5, T = 10:
>> num1 = conv( [5], [1 2 1]);
>> wp1 = tf(num1, den)
Transfer function:
5 s^2 + 10 s + 5
---------------------------------------------0.06 s^5 + 0.94 s^4 + 3.98 s^3 + 6.1 s^2 + 3 s
>> wp1os = feedback(wp1, 1)
Transfer function:
5 s^2 + 10 s + 5
---------------------------------------------------0.06 s^5 + 0.94 s^4 + 3.98 s^3 + 11.1 s^2 + 13 s + 5
>> pole(wp1os)
ans =
-11.01191850637965
-1.41006814673881 + 2.66061390833795i
-1.41006814673881 - 2.66061390833795i
-1.00000000000001
-0.83461186680939
Что и требовалось доказать. Для прочих областей D-разбиения проверка аналогична.
R = [k, t*k, k];
Q = [0.06, 0.94, 3.98, k+6.1, k*t+3, k];
rtanalti('my_data')
Рис 2.3. Линии равной степени устойчивости
Рис 2.4. Линии равной степени колебательности
>> num = conv( [100], [1 2.5 1]);
>> den = conv( [1 4 3 0], [0.06 0.7 1]);
>> wp = tf(num, den)
Transfer function:
100 s^2 + 250 s + 100
---------------------------------------------0.06 s^5 + 0.94 s^4 + 3.98 s^3 + 6.1 s^2 + 3 s
Рис.2.5. Логарифмические характеристики разомкнутой системы
Заданные параметры качества переходного процесса:
время переходного процесса и перерегулирование .
Схема САР с корректирующем звеном представлена на рисунке 2.6.
Рис.2.6. Последовательное корректирующее звено
Для синтеза корректирующего звена воспользуемся частотным методом синтеза. Построим ЛАЧХ разомкнутой системы, желаемую ЛАЧХ и получим передаточную функцию корректирующего звена путем алгебраического сложения графиков ЛАЧХ.
Уважаемые коллеги! Предлагаем вам разработку программного обеспечения под ключ.
Опытные программисты сделают для вас мобильное приложение, нейронную сеть, систему искусственного интеллекта, SaaS-сервис, производственную систему, внедрят или разработают ERP/CRM, запустят стартап.
Сферы - промышленность, ритейл, производственные компании, стартапы, финансы и другие направления.
Языки программирования: Java, PHP, Ruby, C++, .NET, Python, Go, Kotlin, Swift, React Native, Flutter и многие другие.
Всегда на связи. Соблюдаем сроки. Предложим адекватную конкурентную цену.
Заходите к нам на сайт и пишите, с удовольствием вам во всем поможем.
Уважаемый посетитель!
Чтобы распечатать файл, скачайте его (в формате Word).
Ссылка на скачивание - внизу страницы.