МИНИСТЕРСТВО
ОБРАЗОВАНИЯ РФ
ЮЖНО-РОССИЙСКИЙ
ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ
УНИВЕРСИТЕТ
(Новочеркасский
политехнический институт)
ВОЛГОДОНСКИЙ
ИНСТИТУТ
Факультет «Информационные
технологии и управление»
Кафедра «Информационные
и управляющие системы»
Специальность 071900
«Информационные системы и технологии»
по дисциплине:
«Основы теории управления»
на тему:
«Исследование статических и динамических
характеристик
пассивного четырехполюсника»
Студент курс,
группа фамилия, и.о. Преподаватель д.т.н Кривин
В. В. должность,
звание фамилия, и.о.
Отчет
принят ___________________ _____________________ дата подпись
ВОЛГОДОНСК
2005Лабораторная работа № 1
Часть 1.
Цель работы: изучить методы экспериментального и теоретического исследования характеристик электротехнических объектов.
Содержание работы:
Введение
По заданному варианту построить схему в EWB.
Подключив к входам и выходам схемы измерительные приборы и источник ЭДС, построить амплитудно-частотную характеристику (зависимость Uвых(t) от f, где f – частота входного сигнала). Для этого зададим действующее значение Uвх равным 1 В, начальную фазу равной нулю. Применив алгоритм быстрого поиска, найдём верхнюю граничную частоту, при которой Uвых<=0,1 В. Весь полученный диапазон частот разбиваем равномерно на 30-50 интервалов, и производим измерения выходного напряжения в каждой точке.
Используя ту же измерительную схему, получить значение фазы выходного сигнала при тех же значениях частоты входного сигнала (в градусах, π или радианах)
Используя известные методы расчета электрических цепей, получить уравнения, связывающие напряжение на выходе с напряжением на входе.
Вывод.
Введение
Движущим фактором эволюции человечества является труд. (См. работу Ф. Энгельса «Роль труда в процессе превращения обезьяны в человека». Может быть, с позиций современной биологии эта работа довольно наивна (ещё бы – конец 19 века!), но общий принцип рассуждений в ней, на мой взгляд, вполне согласовывается с новейшими открытиями палеологии и археологии, а также с эволюционной теорией Дарвина и её дополнениями). В процессе биосоциальной эволюции человека одновременно с развитием мозга и познанием мира происходило расширение сферы практической деятельности людей. Постепенное усложнение создаваемых человеком технических устройств и сооружений на определенном этапе привело к необходимости создания их макетов (моделей).
Модель – это некий объект, имеющий общие свойства с тем реальным объектом, о котором мы хотим что-либо узнать. Изучая эти свойства модели, мы изучаем соответствующие свойства интересного нам объекта. Даже в древние времена, перед тем, как строить какое-либо сооружение, сначала создавали уменьшенную его копию (макет, модель), чтобы проверить надежность конструкции, правильность выбора материалов и некоторые другие характеристики. Делались макеты лодок, зданий, и т.п.
Приведенные примеры моделирования называются аналоговыми (физическими). При использовании физических моделей вместо интересующего нас объекта рассматривается объект, в котором протекающие процессы имеют ту же физическую природу, что и в изучаемом объекте.
Дальнейшее развитие человечества и успехи математики привели к появлению математического моделирования, которое обеспечило ещё большую гибкость и глубину познания по сравнению с физическим моделированием.
Элементы математического моделирования возникли ещё в древности. Одним из первых примеров четко сформулированной математической модели можно считать знаменитую теорему Пифагора. Классическими примерами математических моделей являются законы движения Ньютона, волновые уравнения Максвелла, теория относительности Эйнштейна и др.
Математические модели представляют процессы и явления в виде абстрактных математических формулировок (например, дифференциальных или алгебраических уравнений).
Математическое моделирование применяется в тех случаях, когда исследование реального объекта или физической модели невозможно по техническим, финансовым причинам, или, например, в связи с требованиями техники безопасности. Метод математического моделирования основан на выделении наиболее существенных закономерностей реакции объекта на входные воздействия. Он позволяет исследовать объект в таких условиях и режимах, которые сложно или даже невозможно реализовать на практике. При этом всегда следует учитывать, что для создания математической модели нам приходится абстрагироваться (отвлекаться) от множества менее существенных для нас характеристик объекта (хотя бы даже просто для того, чтобы избежать чрезмерного усложнения математической модели, ведущего к неоправданному увеличению требуемых вычислительных мощностей), которые, тем не менее, могут при определенных, крайних условиях оказать решающее воздействие на поведение объекта, вывести его из равновесного состояния и даже разрушить. Т.е., несмотря на все свои преимущества, математическая модель – это не реальный объект, и безоглядно доверять результатам математического моделирования можно лишь только в узком диапазоне преобладания отмеченных в модели закономерностей над множеством побочных процессов, не охваченных моделью.
Модель обязательно имеет границы применимости, так же как и любой физический закон. Надо помнить, что познавать реальный объект можно практически бесконечно, т.к. до сих пор не найдены действительно «элементарные» частицы – те «кирпичики» материи, которые не имеют внутренней структуры и являются пределом нашего углубления в познание материи. Ленин писал, что даже электрон бесконечен, как Вселенная. Открытие кварков это отчасти подтверждает.
Появление и развитие ЭВМ сделало возможным создание даже таких моделей, которые нельзя было реализовать на базе аналоговой техники и тем более с помощью традиционных методов физического моделирования. С использованием современных высокопроизводительных ЭВМ возможен перебор огромного числа вариантов поставленной задачи, без чего нельзя обойтись при исследовании сложных ограниченно детерминированных динамических систем (человеческое сообщество, экономика, экосистемы, метеорологические модели и т.п), испытывающих множество случайных внешних воздействий и внутренних флюктуаций.
В настоящее время математическое моделирование на ЭВМ стало неотъемлемой частью современной науки и техники. Повсеместное внедрение ЭВМ сделало доступным широкий спектр математических моделей различных систем специалистам по естественно-научным дисциплинам, непосредственно не знакомым с методами математического моделирования. Разработано огромное количество программных пакетов для моделирования практически любых систем и процессов – от сварочного производства до движения атмосферных фронтов и взрывов сверхновых звёзд.
В качестве примера подобных средств моделирования с помощью ЭВМ можно привести программный комплекс Electronics Workbench, который представляет собой средство программной разработки и имитации электрических цепей и радиоэлектронных устройств. С использованием Electronics Workbench появляется уникальная возможность планирования и проведения широкого спектра исследований электронных схем при минимальных затратах времени и средств.
В свете всего вышесказанного при обучении по специальности «Информационные системы и технологии» представляется совершенно необходимым знакомство студентов как с методами математического моделирования, так и с программными комплексами, автоматизирующими создание моделей с помощью ЭВМ. В процессе выполнения настоящей лабораторной лаботы мы закрепим наыки работы с программным комплексом Electronics Workbench, в котором будет смоделирована заданная электрическая схема, а затем, после экспериментального исследования полученной модели, мы самостоятельно создадим математическую модель данной схемы, пользуясь знаниями, полученными в курсах электротехники и основ теории управления. При этом мы ознакомимся также и с программным пакетом для математических вычислений MathCAD, с помощью которого будем решать системы уравнений, описывающих наш объект исследования.