Курсовая работа способствует закреплению, углублению и обобщению знаний, накопленных студентами за время обучения и применению этих знаний к комплексному решению конкретных задач


Получение модели в виде матрицы передаточных функций



Download 4,74 Mb.
bet4/7
Sana12.04.2022
Hajmi4,74 Mb.
#544686
TuriКурсовая
1   2   3   4   5   6   7
Bog'liq
КУРС ИШИ 2021 Й

Получение модели в виде матрицы передаточных функций
Во многих практических приложениях для целей анализа и синтеза системы управления
удобнее использовать модель в виде матрицы передаточной функции. Для перехода к данному виду модели воспользуемся следующей функцией:
>> W=tf(sys)
В результате получим

Transfer function from input 1 to output...


-1.011 s^5 - 2.863 s^4 - 2.666 s^3 - 0.8954 s^2 - 0.09711 s - 0.002486
#1: ----------------------------------------------------------------------
s^5 + 3.623 s^4 + 4.751 s^3 + 2.745 s^2 + 0.684 s + 0.05892
-0.7592 s^4 - 2.29 s^3 - 2.332 s^2 - 0.8925 s - 0.1085
#2: -----------------------------------------------------------
s^5 + 3.623 s^4 + 4.751 s^3 + 2.745 s^2 + 0.684 s + 0.05892
Transfer function from input 2 to output...
-2.335 s^4 - 5.243 s^3 - 3.778 s^2 - 1.025 s - 0.08644
#1: -----------------------------------------------------------
s^5 + 3.623 s^4 + 4.751 s^3 + 2.745 s^2 + 0.684 s + 0.05892
1.692 s^5 + 8.016 s^4 + 12.9 s^3 + 8.992 s^2 + 2.777 s + 0.3074
#2: ---------------------------------------------------------------
s^5 + 3.623 s^4 + 4.751 s^3 + 2.745 s^2 + 0.684 s + 0.05892



Рис.2. Модель объекта управления в виде передаточной матрицы



Рис.3. Simulink диаграмма для сравнения моделей объекта различного вида



Рис.4. Графики реакций моделей различного вида
Анализ управляемости и наблюдаемости объекта управления
Анализ осуществляется командой.
>> mu=ctrb(sys.A,sys.B)

mu =

Columns 1 through 8

-0.3999 0.6686 0.4114 -1.0727 -0.4553 1.4782 0.5375 -1.9984


0 1.1908 0.0040 -1.2416 -0.0673 1.5626 0.1500 -2.0447
0 0 0.0052 -0.2919 0.0442 0.4774 -0.0933 -0.6580
0.7119 -0.0198 -0.3868 -0.2379 0.2366 0.3395 -0.1532 -0.4290
0 -0.1567 0.1778 0.0357 -0.2538 0.0459 0.3020 -0.1160

Columns 9 through 10


-0.6593 2.6896


-0.2521 2.7002
0.1303 0.8711
0.0991 0.5438
-0.3486 0.1958

>> r=rank(mu)


r =

5
Наблюдаемость определяется с использованном командой.
>> mn=obsv(sys.A,sys.C)

mn =

-1.6041 -1.0565 -0.8051 0.2193 0
0.2573 1.4151 0.5287 -0.9219 -0.0592
1.9106 1.6474 0.8187 0.0152 0.1507
-0.8340 -1.1620 -0.7804 0.1782 0.1614
-2.4688 -2.2865 -0.9112 -0.2381 -0.2347
1.1893 1.4355 0.8954 0.1174 -0.1671
3.2607 3.0914 1.0832 0.4562 0.3253
-1.6115 -1.8954 -1.0271 -0.3088 0.1583
-4.3379 -4.1421 -1.3450 -0.6936 -0.4473
2.1818 2.5110 1.2128 0.4835 -0.1370

>> m=rank(mn)


m =
5

Так как ранг матрицы наблюдаемости получился равным размерности вектора переменных состояния то, следовательно, объект является вполне наблюдаемым.





Download 4,74 Mb.

Do'stlaringiz bilan baham:
1   2   3   4   5   6   7




Ma'lumotlar bazasi mualliflik huquqi bilan himoyalangan ©hozir.org 2024
ma'muriyatiga murojaat qiling

kiriting | ro'yxatdan o'tish
    Bosh sahifa
юртда тантана
Боғда битган
Бугун юртда
Эшитганлар жилманглар
Эшитмадим деманглар
битган бодомлар
Yangiariq tumani
qitish marakazi
Raqamli texnologiyalar
ilishida muhokamadan
tasdiqqa tavsiya
tavsiya etilgan
iqtisodiyot kafedrasi
steiermarkischen landesregierung
asarlaringizni yuboring
o'zingizning asarlaringizni
Iltimos faqat
faqat o'zingizning
steierm rkischen
landesregierung fachabteilung
rkischen landesregierung
hamshira loyihasi
loyihasi mavsum
faolyatining oqibatlari
asosiy adabiyotlar
fakulteti ahborot
ahborot havfsizligi
havfsizligi kafedrasi
fanidan bo’yicha
fakulteti iqtisodiyot
boshqaruv fakulteti
chiqarishda boshqaruv
ishlab chiqarishda
iqtisodiyot fakultet
multiservis tarmoqlari
fanidan asosiy
Uzbek fanidan
mavzulari potok
asosidagi multiservis
'aliyyil a'ziym
billahil 'aliyyil
illaa billahil
quvvata illaa
falah' deganida
Kompyuter savodxonligi
bo’yicha mustaqil
'alal falah'
Hayya 'alal
'alas soloh
Hayya 'alas
mavsum boyicha


yuklab olish