
- •Тема 1. Введение. Основные понятия и определения
- •1.1 Разомкнутые и замкнутые системы автоматического управления (сау)
- •1.2 Классификация систем радиоавтоматики
- •Тема 2. Функциональные схемы систем радиоавтоматики и их параметры.
- •2.1 Система автоматической подстройки частоты (апч)
- •2.2 Система фазовой автоподстройки частоты (фапч)
- •2.3 Система автоматического слежения по направлению (асн)
- •2.4 Система автоматического слежения по дальности (асд)
- •2.5 Фазовый дискриминатор (фд)
- •2.6 Частотный дискриминатор (чд)
- •2.7 Временной дискриминатор (вд)
- •Тема 3. Математический анализ аппарат анализа линейных непрерывных стационарных систем
- •3.1 Математическое описание линейных непрерывных стационарных систем
- •3.1.1Основные преобразования в линейных системах
- •3.2 Типовые линейные звенья
- •3.2.1 Безынерционное звено
- •3.2.2 Инерционное звено
- •3.3 Структурная схема систем радиоавтоматики (ра)
- •3.3.1 Структурная схема систем апч
- •3.4 Правило структурных преобразований
- •3.4.5 Правило переноса точки присоединения звеньев
- •Тема 4. Устойчивость линейных непрерывных стационаных систем
- •4.1 Понятие устойчивости. Требования к корням характеристического полинома
- •4.2 Критерий устойчивости Гурвица
- •4.2.1 Методика определения устойчивости по критерию Гурвица
- •4.2.2 Методика определения критического коэффициента усиления
- •4.3 Критерий Михайлова
- •4.3.1 Методика анализа устойчивости по критерию Михайлова
- •4.3.2 Методика определения критических частот и критического коэффициента усиления
- •4.4 Критерий устойчивости Найквиста
- •4.4.1 Методика определения устойчивости по критерию Найквиста
- •4.4.2 Методика определения критической частоты и критического коэффициента усиления
- •4.4.3Методика определения запасов устойчивости по амплитуде и по фазе
- •4.5 Анализ устойчивости по ачх и фчх
- •4.6 Устойчивость линейной системы по лачх и лфчх
- •4.7 Структурно неустойчивая система
- •4.8 Устойчивость системы с запаздыванием
- •Тема 5. Анализ линенйных непрерывных стационарных систем при детерминированых (регулируемых) воздействиях
- •5.1 Ошибки линейных систем после окончания переходного процесса
- •5.1.1 Методика определения ошибки после окончания переходного процесса
- •5.2 Ошибка в течении переходного процесса (динамические ошибки)
- •5.3 Определение показателей качества переходного процесса по лачх
- •5.4 Анализ линейных систем методом пространства состояний
- •5.4.1 Краткие сведения из теории матриц
- •5.4.2 Метод пространства состояний
- •5.4.3 Решение матричного дифференциального уравнения
- •5.4.4 Методика анализа линейных система методом пространства состояний
- •Тема 6. Анализ точности линейных непрерывных стационарных систем при случайных воздействиях
- •6.4 Определение дисперсии ошибки после окончания переходного процесса
- •6.1.1 Методика определения дисперсии ошибки при случайных воздействиях
- •6.2 Оптимизация параметров линейных систем радиоавтоматики
- •6.2.1 Оптимизация параметров линейных систем в случае детерминированных процессов
- •6.2.2 Оптимизация параметров линейных систем при детерминированном полезном и случайном мешающем воздействиях
- •6.2.3 Оптимизация параметров линейных систем при случайных полезном и мешающем воздействиях
- •6.3 Определение дисперсии ошибки в переходном режиме при случайных воздействиях
- •6.4 Методы коррекции линейных систем
- •6.4.1 Последовательная коррекция
- •6.4.2 Параллельные корректирующие звенья
- •Тема 7. Анализ нестационарных систем радиоавтоматики
- •Тема 8. Анализ нелинейных систем радиоавтоматики
- •8.1 Основные понятия. Нелинейные звенья
- •8.2 Методы анализа нелинейных систем при детерминированных воздействиях
- •8.3 Метод гармонической линеаризации (баланса)
- •8.3.2 Анализ колебаний нелинейной системы. Метод Гольдфарба
- •8.4 Анализ линейных систем при случайных воздействиях
- •8.4.1 Метод статистической линеаризации
- •Тема 9. Анализ линейных прерывных систем ра
- •9.1 Основные понятие и определения
- •9.2 Примеры построения систем прерывистого регулирования
- •9.2.1 Импульсная система апч
- •9.2.2 Дискретная система асд
- •9.3 Математический аппарат анализа линейных прерывных систем
- •9.4.1 Решётчатые функции
- •9.3.2 Дискретное преобразование Лапласа в точках - преобразований
- •9.3.3 Основные теоремы - преобразований
- •9.4Анализ линейных разомкнутых импульсных систем методом - преобразований
- •9.4.1 Структурная схема разомкнутой импульсной системы и характеристики её элемента
- •9.4.2 Уравнение и передаточная функция разомкнутой импульсной системы
- •9.4.3 Переходные и установившиеся процессы разомкнутых импульсных систем
- •9.4.4 Методика определения передаточной функции разомкнутой импульсной системы в области - преобразований
- •9.5 Анализ замкнутых систем прерывистого регулирования
- •9.5.1 Передаточная функция замкнутой системы прерывистого регулирования
- •9.5.2 Установившейся и переходный режимы в замкнутых системах прерывистого регулирования
- •9.6 Устойчивость замкнутых систем прерывистого регулирования
- •9.6.1 Требования к корням характеристического полинома
- •9.6.2 Алгебраический критерий устойчивости Гурвица
- •9.6.3 Методика исследования устойчивости системы прерывистого регулирования по корням характеристического полинома
- •9.6.4 Методика определения устойчивости систем прерывистого регулирования по критерию Гурвица
- •9.7 Анализ устойчивости систем прерывистого регулирования частотной плоскости
- •9.7.1Критерий устойчивости Найквиста
- •Тема 10.Синтез оптимальных линейных систем радиоавтоматики (ра)
- •10.1 Постановка задачи
- •10.2 Синтез оптимального фильтра Винера
- •10.2.1 Интегральное уравнение Винера-Хопфа
- •10.2.2 Методика синтеза оптимального фильтра Винера
- •10.2.3. Дискретная ошибка оптимального фильтра Винера
- •10.3 Синтез оптимального фильтра Колмана-Бьюси
- •10.3.1 Описание сообщения
- •10.3.2 Постановка задачи
- •10.3.3 Оптимальный фильтр Калмена для дискретных систем
- •Тема 11. Цифровое моделирование систем ра на эвм
- •11.1 Сущность и задачи цифрового моделирования
- •11.2 Цифровые модели линейных систем, основанные на дискретной свертке
- •11.2.1 Дискретизация низкочастотных систем с использованием формул частотного интегрирования
- •11.2.2 Дискретизация по методу замены непрерывной системы эквивалентной импульсной
- •11.3 Моделирование узкополосных линейных систем
- •11.3.2 Цифровые модели узкополосных линейных систем
- •11.4 Моделирование нелинейных систем
- •11.4.1 Моделирование нелинейных безинерционных звеньев
- •11.4.2 Моделирование разомкнутых нелинейных функциональных систем
- •11.4.3 Моделирование замкнутых нелинейных функциональных систем
- •Тема 12. Цифровые системы радиоавтоматики
- •12.1 Общая характеристика цифровых следящих систем
- •12.2 Функциональные и структурные схемы цифровых систем ра
- •12.2.1 Аналогово-цифровой преобразователь (ацп)
- •12.2.2 Цифровой фільтр(цф)
- •12.2.3 Цифро-аналоговый преобразователь (цап)
- •12.2.4 Структурная схема аналогово-цифровых систем а ра
8.3.2 Анализ колебаний нелинейной системы. Метод Гольдфарба
Условие возникновения автоколебаний в нелинейной системе имеет вид:
Это условие можно записать
в виде
.
Амплитуду и частоту автоколебаний можно определить из условии
Решить систему нелинейных
уравнений относительно
и
не всегда удаётся. Гольдфарб предложил
графический метод определения условий
возникновения автоколебаний и амплитуды
и частоты автоколебаний.
Условия возникновения автоколебаний представлены в виде:
,
где
- инверсный комплексный коэффициент
усиления нелинейного звена.
Для определения условий
возникновения колебаний амплитуды и
частоты построим годографы комплексного
коэффициента передачи линейной части
и инверсного
.
Если годографы пересекаются, в системе возможны автоколебания (1 и 2). Для определения точки устойчивых автоколебаний положим, что область, лежащая слева эквивалентна наличию корней с отрицательной вещественной частью, а справа – положительной вещественной частью.
Рассмотрим точку 1. Пусть по каким-то причинам амплитуда уменьшилась, мы попадаем в область эквивалентную наличию корней с отрицательной вещественной частью и амплитуда со временем будет затухать до нуля. Пусть по каким-то причинам в точке амплитуда увеличилась, мы попадаем в область эквивалентную наличию корней с положительной вещественной частью, и амплитуда будет увеличиваться до точки 2. Из этого следует, что в точке 1 неустойчивые автоколебания.
Рассмотрим точку 2. Пусть по каким-то причинам амплитуда колебаний увеличилась, и попадаем в область эквивалентную наличию корней с отрицательной вещественной частью. Из этого следует, что амплитуда уменьшилась до точки 2. Пусть по каким-то причинам амплитуда уменьшилась, и мы попадаем в область эквивалентную наличию корней с отрицательной вещественной частью, амплитуда будет возрастать до точки 2. Из этого следует, что в точке 2 устойчивые автоколебания.
По известной реальной и мнимой части точки по таблица годографа определим амплитуду , а по таблица годографа определим частоту автоколебаний.
Пример №1. Исследуем автоколебания в линейной системе АСН, которые могут возникать из-за люфта редуктора.
Если
- годографы не пересекаются, автоколебания
отсутствуют. С увеличением
возрастает амплитуда колебаний и
уменьшается их частота.
8.4 Анализ линейных систем при случайных воздействиях
Используется следующие методы:
1. метод, основанный на теории Марковских случайных процессов и сводящихся к решению линейных дифференциальных уравнений 1-2-ого порядка. Уравнения Фоккера-Планка;
2. метод статистической линеаризации;
3. метод моделирования на ЭВМ.
8.4.1 Метод статистической линеаризации
Сущность метода состоит в замене нелинейного элемента статистически эквивалентным ему линейным.
Используются два критерия статистической эквивалентности:
1. равенство математических ожиданий и дисперсий на выходе НЭ и ЛЭК;
2. требуют минимум среднего
квадрата отклонений процессов на выходах
НЭ и ЛЭК
Представим в виде математического ожидания и центрированной составляющей:
Аппроксимируем выходной
сигнал ЛЭК
,
где
- коэффициенты статистической линеаризации.
Рассмотри первый критерий:
,
отсюда
.
,
отсюда
Рассмотрим второй критерий:
,
,
,
,
.
Коэффициенты статистической
линеаризации зависят не только от
характера нелинейности, но и от законов
распределений входного процесса. Часто
полагают, что входной процесс описывается
нормальным гауссовским законом
распределением. В этом случае
.
Метод является приближенным, потому что не учитывает изменения законов распределения и законов функции на выходе нелинейного элемента.
Пример №1. Найдём коэффициенты
для
дискриминатора с синусоидальной
характеристикой
и
нормального закона распределения
входного процесса.
,
,
.