
- •5 Какими характеристиками определяются дискретные системы идентификации?
- •1.1.2 2. Основные этапы математического моделирования
- •Запуск пакета MatLab?
- •10.Рабочая среда MatLab 6.Х содержит следующие элементы:
- •11. Назначение программы matlab.
- •15.Назовите два способа запуска пакета Simulink ?
- •13.Возможности моделирования, предоставляемые пакетом прикладных программ Control System Toolbox (сst) и matlab Simulink.
- •14.Основные этапы работы с программой.
- •16.Назовите основные разделы Simulink?
- •Методы определения амплитудно-частотных характеристик
- •Экспериментальный:
- •Аналитический:
- •40. Что такое «запасы устойчивости по фазе и по амплитуде»?
- •41. Какие различные формы имеет функция plot?
- •42. Какая функция позволяет выводить множество графиков в одном окне?
- •2.Содержание к разделу «Численные методы»
- •1.Общие понятия. Численные методы и математические модели га.
- •2.Постановка задачи. Решение уравнений с одной переменной.
- •3.Решение уравнений с одной переменной методом хорд.
- •4.Решение уравнений с одной переменной методом касательных (Ньютона).
- •5.Решение уравнений с одной переменной методом половинного деления.
- •1. Анализ существующих методов решения задачи
- •21.Постановка задачи численного интегрирования
- •22.Квадратурные формулы Ньютона-Котеса.
- •23. Численное интегрирование. Приближенное вычисление с помощью формул трапеций.
- •24. Численное интегрирование. Приближенное вычисление с помощью формул Симпсона. Формула Симпсона
- •25. Особенности задач численного дифференцирования. Формулы численного дифференцирования
- •28. Численные методы решения обыкновенных дифференциальных уравнений. Модификации метода Эйлера. Неявный метод Эйлера
- •29. Численные методы решения обыкновенных дифференциальных уравнений. Метод Эйлера – Коши. Метод Эйлера-Коши
- •30. Численные методы решения обыкновенных дифференциальных уравнений. Неявный метод Эйлера – Коши
- •31.Численные методы решения обыкновенных дифференциальных уравнений. Первый улучшенный метод Эйлера.
- •32.Численные методы решения обыкновенных дифференциальных уравнений. Метод Рунге-Кутты.
- •33.Численные методы решения обыкновенных дифференциальных уравнений. Метод Рунге-Кутты третьего порядка точности
- •34.Численные методы решения обыкновенных дифференциальных уравнений. Метод Рунге-Кутты четвертого порядка точности
- •35.Методы обработки и анализа экспериментальных данных. Сущность метода наименьших квадратов.
- •36.Метод наименьших квадратов. Виды приближающих функций. Метод наименьших квадратов
- •5 Билет
- •6 Билет
- •7 Билет
- •Понятие рекурсии.
- •Передача параметров
- •Локальные и глобальные переменные.
- •10.Строковые данные. Обработка символьных данных
- •11.Строковые данные. Программирование задач обработки символьных данных
- •12.Особенности программирования задач, включающих действия со структурами данных. Записи. Записи с вариантами. Оператор присоединения With.
- •Запись с вариантами.
- •13.Особенности программирования задач, включающих действия со структурами данных. Множества. Операции над множествами. Использование множеств при создании экспертных систем.
- •Операции над множествами Бинарные операции
- •Унарные операции
- •1. Объявление указателей
- •2. Выделение и освобождение динамической памяти
- •18. Структурное программирование
40. Что такое «запасы устойчивости по фазе и по амплитуде»?
Запас устойчивости по амплитуде задается некоторой величиной h (рис.5.12,а), на которую должен отличаться модуль АФЧХ разомкнутой системы от единицы на частоте, при которой фаза равняется -1800, т.е.
. (5.14)
а) б)
Рис. 5.12. АФЧХ разомкнутой системы
Запас устойчивости по фазе задается некоторым углом (рис.5.12,б), на который должна отличаться фаза АФЧХ разомкнутой системы от -1800 на частоте, при которой модуль равняется единице, т.е.
. (5.15)
В хорошо демпфированных системах запас устойчивости по амплитуде составляет примерно 620 дб, что составляет 210 в линейном масштабе, а запас по фазе 30600.
Чтобы спроектировать систему с заданными запасами устойчивости по модулю hз и фазе з, строят запретную область вокруг точки с координатами (-1, j0), в которую не должна заходить АФЧХ разомкнутой системы (рис.5.13).
Рис. 5.13. Запретная область для АФЧХ разомкнутой системы
Nursultan
41. Какие различные формы имеет функция plot?
Функция plot имеет различные формы, связанные с входными параметрами, например plot(y) создает кусочно-линейный график зависимости элементов y от их индексов. Если в качестве аргументов заданы два вектора, то plot(x,y) создаст график зависимости y от x. Например, для построения графика функции sin в интервале от 0 до 2p, сделаем следующее. Программа построила график зависимости, который отображается в окне Figure 1. MatLab автоматически присваивает каждому графику свой цвет (исключая случаи, когда это делает пользователь), что позволяет различать наборы данных. Команда hold on позволяет добавлять кривые на существующий график. Функция subplot позволяет выводить множество графиков в одном окне. Рассмотрение возможностей MatLab по визуализации данных начнем с двумерных графиков, которые обычно строятся с помощью функции plot(). Множество вариантов работы данной функции лучше всего рассмотреть на конкретных примерах. Предположим, что требуется вывести график функции синуса в диапазоне от 0 до pi. Для этого зададим вектор (множество) точек по оси Ox, в которых будут отображаться значения функции синуса: x = 0:0.01:pi; В результате получится вектор столбец со множеством значений от 0 до pi и с шагом 0,01. Затем, вычислим множество значений функции синуса в этих точках: y = sin(x); и выведем результат на экран plot(x,y); Представленная запись функции plot() показывает, что сначала записывается аргумент со множеством точек оси Ох, а затем, аргумент со множеством точек оси Oy. Зная эти значения, функция plot() имеет возможность построить точки на плоскости и линейно их интерполировать для придания непрерывного вида графика.
42. Какая функция позволяет выводить множество графиков в одном окне?
Функция subplot позволяет выводить множество графиков в одном окне. Данная команда выполняется перед обращением к функциям построения графиков для одновременной выдачи нескольких графиков в различных частях графического окна. Команды subplot(mnp) или subplot(m, n, p), где mnp - 3 цифры, производит разбивку графического окна на несколько подокон, создавая при этом новые объекты axes; значение m указывает, на сколько частей разбивается окно по горизонтали, n - по вертикали, а p - номер подокна, куда будет выводиться очередной график. Эти же команды могут использоваться для перехода от одного подокна к другому. Команда subplot(h), где h - дескриптор для объекта axes соответствующего подокна, - другой способ выбора подокна для размещения графика. Команды clf, subplot(111), subplot(1, 1, 1) выполняют одну и ту же функцию - удаляют все подокна и возвращают графическое окно в штатное состояние. Пример: В верхней части экрана строится функция y1 = sin(x), в нижней - y2 = log(abs(y)). x = -1:.1:1; y1 = sin(x); subplot(2, 1, 1), plot(x, y1) y2 = log(abs(y1)); subplot(2, 1, 2), plot(x, y2).
43. Какая команда позволяет добавлять кривые на существующий график? Команда hold on позволяет добавлять кривые на существующий график. Команда hold on включает режим сохранения текущего графика и свойств объекта axes, так что последующие команды приведут к добавлению новых графиков в графическом окне.Команда hold off выключает режим сохранения графика. Команда hold реализует переключение от одного режима к другому. Команды hold воздействуют на значения свойства NextPlot объектов figure и axes: hold on присваивает свойству NextPlot для текущих объектов figure и axes значение add;
hold off присваивает свойству NextPlot для текущих объектов figure и axes значение replace.