ZASTOSOWANIA PRZEKSZTAŁCENIA ZET

Podobne dokumenty
Przekształcenie Z. Krzysztof Patan

Instrukcja do laboratorium z cyfrowego przetwarzania sygnałów. Ćwiczenie 3. Transformata Z; blokowe struktury opisujące filtr

Transformata Laplace a to przekształcenie całkowe funkcji f(t) opisane następującym wzorem:

Stabilność. Krzysztof Patan

Systemy. Krzysztof Patan

przy warunkach początkowych: 0 = 0, 0 = 0

WYDZIAŁ ELEKTROTECHNIKI, AUTOMATYKI I INFORMATYKI INSTYTUT AUTOMATYKI I INFORMATYKI KIERUNEK AUTOMATYKA I ROBOTYKA STUDIA STACJONARNE I STOPNIA

8. Realizacja projektowanie i pomiary filtrów IIR

Podstawy Automatyki. Wykład 5 - stabilność liniowych układów dynamicznych. dr inż. Jakub Możaryn. Warszawa, Instytut Automatyki i Robotyki

Tematyka egzaminu z Podstaw sterowania

WYDZIAŁ ELEKTROTECHNIKI, AUTOMATYKI I INFORMATYKI INSTYTUT AUTOMATYKI I INFORMATYKI KIERUNEK AUTOMATYKA I ROBOTYKA STUDIA STACJONARNE I STOPNIA

Badanie stabilności liniowych układów sterowania

Przetwarzanie sygnałów

ZAGADNIENIA PROGRAMOWE I WYMAGANIA EDUKACYJNE DO TESTU PRZYROSTU KOMPETENCJI Z MATEMATYKI DLA UCZNIA KLASY II

analogowego regulatora PID doboru jego nastaw i przetransformowanie go na cyfrowy regulator PID, postępując według następujących podpunktów:

Podstawy Automatyki. Wykład 5 - stabilność liniowych układów dynamicznych. dr inż. Jakub Możaryn. Warszawa, Instytut Automatyki i Robotyki

x(n) x(n-1) x(n-2) D x(n-n+1) h N-1

Część 1. Transmitancje i stabilność

Sposoby modelowania układów dynamicznych. Pytania

Andrzej Leśnicki Laboratorium CPS Ćwiczenie 7 1/7 ĆWICZENIE 7. Splot liniowy i kołowy sygnałów

Podstawy Automatyki. Wykład 5 - stabilność liniowych układów dynamicznych. dr inż. Jakub Możaryn. Warszawa, Instytut Automatyki i Robotyki

LINIOWE UKŁADY DYSKRETNE

Laboratorium nr 3. Projektowanie układów automatyki z wykorzystaniem Matlaba i Simulinka

Projektowanie układów metodą sprzężenia od stanu - metoda przemieszczania biegunów

STUDIA MAGISTERSKIE DZIENNE LABORATORIUM SYGNAŁÓW, SYSTEMÓW I MODULACJI. Filtracja cyfrowa. v.1.0

CYFROWE PRZTWARZANIE SYGNAŁÓW (Zastosowanie transformacji Fouriera)

GENERACJA PRZEBIEGU SINUSOIDALNEGO.

1. Transformata Laplace a przypomnienie

Politechnika Wrocławska, Wydział Informatyki i Zarządzania. Modelowanie

Przekształcenia całkowe. Wykład 1

Przeksztacenie Laplace a. Krzysztof Patan

Zaawansowane metody numeryczne

Cyfrowe przetwarzanie sygnałów Jacek Rezmer -1-

PLAN WYNIKOWY DLA KLASY DRUGIEJ POZIOM PODSTAWOWY I ROZSZERZONY. I. Proste na płaszczyźnie (15 godz.)

ĆWICZENIE 6 Transmitancje operatorowe, charakterystyki częstotliwościowe układów aktywnych pierwszego, drugiego i wyższych rzędów

W celu obliczenia charakterystyki częstotliwościowej zastosujemy wzór 1. charakterystyka amplitudowa 0,

Dyskretne układy liniowe. Funkcja splotu. Równania różnicowe. Transform

Akwizycja i przetwarzanie sygnałów cyfrowych

Systemy i sygnały dyskretne w czasie

Funkcje wymierne. Jerzy Rutkowski. Działania dodawania i mnożenia funkcji wymiernych określa się wzorami: g h + k l g h k.

Transmitancje i charakterystyki częstotliwościowe. Krzysztof Patan

6. FUNKCJE. f: X Y, y = f(x).

2. Próbkowanie Sygnały okresowe (16). Trygonometryczny szereg Fouriera (17). Częstotliwość Nyquista (20).

Matematyka licea ogólnokształcące, technika

FUNKCJA LINIOWA - WYKRES

Procedura modelowania matematycznego

3. FUNKCJA LINIOWA. gdzie ; ół,.

CHARAKTERYSTYKI CZĘSTOTLIWOŚCIOWE

Funkcje wymierne. Funkcja homograficzna. Równania i nierówności wymierne.

Ćwiczenie 6 Projektowanie filtrów cyfrowych o skończonej i nieskończonej odpowiedzi impulsowej

Układ regulacji automatycznej (URA) kryteria stabilności

Laboratorium z automatyki

Transmitancje układów ciągłych

DYSKRETNE PRZEKSZTAŁCENIE FOURIERA C.D.

Interpolacja, aproksymacja całkowanie. Interpolacja Krzywa przechodzi przez punkty kontrolne

Kurs ZDAJ MATURĘ Z MATEMATYKI MODUŁ 6 Teoria funkcje cz. 2

M10. Własności funkcji liniowej

Teoria sterowania - studia niestacjonarne AiR 2 stopień

FUNKCJE ZESPOLONE Lista zadań 2005/2006

FUNKCJA LINIOWA - WYKRES. y = ax + b. a i b to współczynniki funkcji, które mają wartości liczbowe

Podstawowe człony dynamiczne

WYMAGANIE EDUKACYJNE Z MATEMATYKI W KLASIE II GIMNAZJUM. dopuszczającą dostateczną dobrą bardzo dobrą celującą

Geometria analityczna

Kurs ZDAJ MATURĘ Z MATEMATYKI MODUŁ 5 Zadania funkcje cz.1

Kształcenie w zakresie podstawowym. Klasa 2

Rozwiązania zadań z kolokwium w dniu r. Zarządzanie Licencjackie, WDAM, grupy I i II

Przedmiotowy system oceniania wraz z określeniem wymagań edukacyjnych klasa druga zakres rozszerzony

b n y k n T s Filtr cyfrowy opisuje się również za pomocą splotu dyskretnego przedstawionego poniżej:

ELEMENTY AUTOMATYKI PRACA W PROGRAMIE SIMULINK 2013

Techniki regulacji automatycznej

Przekształcanie równań stanu do postaci kanonicznej diagonalnej

Laboratorium Przetwarzania Sygnałów

SPRZĘTOWA REALIZACJA FILTRÓW CYFROWYCH TYPU SOI

Wymagania edukacyjne z matematyki klasa II technikum

KLUCZ PUNKTOWANIA ODPOWIEDZI

Jolanta Pająk Wymagania edukacyjne matematyka w zakresie rozszerzonym w klasie 2f 2018/2019r.

5. Rozwiązywanie układów równań liniowych

Treść wykładu. Układy równań i ich macierze. Rząd macierzy. Twierdzenie Kroneckera-Capellego.

Podstawy Automatyki. wykład 1 ( ) mgr inż. Łukasz Dworzak. Politechnika Wrocławska. Instytut Technologii Maszyn i Automatyzacji (I-24)

Ćwiczenie 4. Filtry o skończonej odpowiedzi impulsowej (SOI)

Osiągnięcia ponadprzedmiotowe

Rozkład materiału nauczania

Cyfrowe przetwarzanie i kompresja danych

Ćwiczenie - 1 OBSŁUGA GENERATORA I OSCYLOSKOPU. WYZNACZANIE CHARAKTERYSTYKI AMPLITUDOWEJ I FAZOWEJ NA PRZYKŁADZIE FILTRU RC.

W. Guzicki Zadanie 21 z Informatora Maturalnego poziom rozszerzony 1

Funkcja liniowa - podsumowanie

Wykład 16. P 2 (x 2, y 2 ) P 1 (x 1, y 1 ) OX. Odległość tych punktów wyraża się wzorem: P 1 P 2 = (x 1 x 2 ) 2 + (y 1 y 2 ) 2

WYMAGANIA EDUKACYJNE Z MATEMATYKI KLASA III ZAKRES ROZSZERZONY (90 godz.) , x

Filtry aktywne filtr środkowoprzepustowy

Metody iteracyjne rozwiązywania układów równań liniowych (5.3) Normy wektorów i macierzy (5.3.1) Niech. x i. i =1

AKADEMIA MORSKA W SZCZECINIE WI-ET / IIT / ZTT. Instrukcja do zajęc laboratoryjnych nr 6 AUTOMATYKA

Ćwiczenie nr 6 Charakterystyki częstotliwościowe

Filtracja. Krzysztof Patan

MATeMAtyka klasa II poziom rozszerzony

ROZKŁAD MATERIAŁU DO II KLASY LICEUM (ZAKRES ROZSZERZONY) A WYMAGANIA PODSTAWY PROGRAMOWEJ.

Propozycje rozwiązań zadań otwartych z próbnej matury rozszerzonej przygotowanej przez OPERON.

Zaliczenie wykładu Technika Analogowa Przykładowe pytania (czas zaliczenia minut, liczba pytań 6 8)

Dział I FUNKCJE I ICH WŁASNOŚCI

FFT i dyskretny splot. Aplikacje w DSP

Opis matematyczny. Równanie modulatora. Charakterystyka statyczna. Po wprowadzeniu niewielkich odchyłek od ustalonego punktu pracy. dla 0 v c.

Transkrypt:

CPS - - ZASTOSOWANIA PRZEKSZTAŁCENIA ZET Rozwiązywanie równań różnicowych Dyskretny system liniowy-stacjonarny można opisać równaniem różnicowym w postaci ogólnej N M aky[ n k] bkx[ n k] k k Przekształcenie ZET pozwala w efektywny sposób obliczać odpowiedzi systemu na zadane wymuszenia. UPrzykład: Rozważmy przyczynowy LTI system opisany równaniem różnicowym [ ].9 [ ] [ ] yn yn xn Wyznaczymy odpowiedź systemu na wymuszenie jednostkowe x[n][n] dla wartości początkowej odpowiedzi y[-]. Wykorzystamy własności przesunięcia w dziedzinie czasu dla transformaty jednostronnej Z Z Jeżeli yn [ ] Y( z) to yn [ ] zy( z) + y[ ] Przekształcamy ( transformacja Z ) obie strony równania różnicowego.9( + [ ] ) Y z z Y z y X z

CPS - - (.9 ) +.9 [ ] Y z z X z y Y z.9y[ ] X z +.9z.9z Ponieważ transformata skoku jednostkowego wynosi z X z oraz wartość początkowa y[-] to: Y z.8 +.9.9z ( z )( z ) Stosujemy rozkład na ułamki proste: A A.8 + + z Y z.9z z.9 Współczynniki ułamków prostych obliczamy z zależności A 9 A z.9 z 9 z 9.9z Stąd 9.8 Y( z) + + OZ z >.9z z.9z

CPS - 3 - Jeżeli system jest przyczynowy to oznacza, że odpowiedź na skok jednostkowy jest funkcją prawostronną, dla czasów dodatnich. Obszar zbieżności będzie zatem zewnętrzem okręgu o promieniu. Odwrotna transformata dla przyjętego obszaru zbieżności daje rozwiązanie w postaci sygnału wyjściowego systemu: [ ] 9(.9) n n [ ] + [ ] +.8(.9) [ ] yn n n n [ ] 8. (.9) n [ n] yn UPrzykład Wyznaczymy odpowiedź impulsową systemu przyczynowego LTI opisanego równaniem różnicowym, dla zerowych warunków poczatkowych. Wykorzystamy własności: [ + ] + [ ] [ ] yn yn xn [ + ] Z [ ] yn zy z zy δ Z [ n] Transformując obie strony równania różnicowego ( przy wyznaczaniu odpowiedzi impulsowej zakłada się zerowe warunki początkowe ) otrzymamy: [ ] zy z zy + Y z zy z Y ( z) + Y( z)( z+ )

P powoduje CPS - 4 - Ostatecznie transformata odpowiedzi impulsowej wynosi: Y( z) z + z + z + z z Transformata odwrotna wyrażenia w nawiasie (obszar zbieżności jest zewnętrzem okręgu o promieniu ) wynosi - + z Z n ( ) [ n] Mnożenie przez zp w dziedzinie czasu opóźnienie sygnału o jedną próbkę, stąd otrzymujemy: z Z + z Odpowiedź impulsowa systemu wynosi n ( ) [ n ] n [ ] ( ) [ n ] yn Transmitancja systemu dyskretnego UDefinicjaU: Transmitancję H(z) systemu LTI definiujemy jako transformatę ZET odpowiedzi impulsowej systemu h[n]. Odpowiedź y[n] systemu na dowolne wymuszenie x[n] oblicza się jako splot odpowiedzi impulsowej h[n] systemu oraz wymuszenia: yn [ ] hn [ ] xn [ ]

CPS - 5 - Przekształcając obie strony wyrażenia oraz wykorzystując własność transformaty ZET ( splotu w dziedzinie czasu ), możemy wyrazić transformatę odpowiedzi Y[z] w postaci iloczynu transmitancji H[z] oraz transformaty wymuszenia X[z]. H( z) X( z) Y z Stąd transmitancja: Y z X z Transmitancja systemu w zależności od współczynników równania różnicowego System LTI w dziedzinie czasu opisuje równanie różnicowe. N M k [ ] i [ ayn k bxn i k i ] Wykorzystując własność liniowości przekształcenia ZET oraz transformaty przesuniętych w czasie sygnałów otrzymuje się: N k i az k Y( Z) bz i X( z) M k i Stąd transmitancja systemu może być opisana jako: Y( z) i N X( z) M k bz i az k i k

P i CPS - 6 - UPrzykład: Znajdziemy równanie różnicowe opisujące system jeżeli dana jest jego transmitancja 5z + z + 3z+ Pomnożymy licznik i mianownik przez zp dla H(z) - porównamy z zależnością ogólną b + bz + b z a az a z + + 5z + z + 3z + z Stąd wynika równanie różnicowe opisujące system ma postać: [ ] + [ ] + [ ] [ ] + [ ] ayn ayn ayn bxn bxn [ ] + 3 [ ] + [ ] 5 [ ] + [ ] yn yn yn xn xn Transmitancja systemu w zależności od macierzy stanu System liniowy-stacjonarny w dziedzinie czasu opisują równania stanu [ n+ ] [ n] + x[ n] [ ] cq[ ] + [ ] Q AQ b yn n Dxn

CPS - 7 - Transformata Z wektora stanu wynosi: Q ( z) Q Q QN ( z) ( z) ( z) Transformata pierwszego równania macierzowego wynosi + zq z AQ z b X z ( z) ( z ) X( z) Q I A b Dla drugiego równania mamy cq + Y z z DX z Podstawiając pierwsze do drugiego: c( I A) b + Y z z D X z Stąd transmitancja systemu z zależności od macierzy stanu A, b, c, D: Y z X z ( z ) c I A b+ D

P CPS - 8 - UPrzykład Wyznaczymy transmitancję oraz równanie różnicowe systemu LTI, opisanego w przestrzeni stanu: A, b, c [ 3 ], D[ ] Obliczamy: z zi A z z z z z+ z ( zi A ) Transmitancja systemu ( z ) c I A b+ D [ ] z z z 3 + z z+ z [ 3 ] z+ z 6 z+ Mnożymy licznik i mianownik przez zp Równanie różnicowe: 6z z + z [ ] [ ] + [ ] 6 [ ] yn yn yn xn -

CPS - 9 - UWykorzystanie funkcji Matlab a Charakterystyki systemów LTI MATLAB zawiera szereg specjalnych funkcji pozwalających na swobodne przechodzenia między tymi różnymi opisami systemu. Jeżeli wektory b i a zawierają współczynniki wielomianów funkcji transmitancji odpowiednio licznika i mianownika, to funkcja tfss(b,a) określa opis systemu w przestrzeni stanu, natomiast tfzp(b,a) przekształca funkcję transmitancji do postaci zero-biegunowej. Podobnie zpss i zptf konwertują opis zero-biegunowy do opisów odpowiednio w przestrzeni stanu oraz transmitancji. Funkcje sstf i sszp to konwersje opisu w przestrzeni stanu do opisu w postaci transmitancji i zero-biegunowej. UPrzykład Rozpatrzymy system dyskretny opisany funkcją transmitancji 4 3 ( z + z + z + z+ ).94 4 6 4 4 z +.486z +.77 Matlab» b.94*[ 4 6 4 ];» a[.486.77];» zplane(b,a)

CPS - -.8.6.4 Imaginary Part. -. -.4 -.6 -.8-4 - -.5.5 Real Part System w postaci zero-biegunowej: >> [r,p]tfzp(b,a) r -. -. +.i -. -.i -.9998 p +.668i -.668i +.99i -.99i

CPS - - System opisany w przestrzeni stanu: >> [A,B,C,D ]tfss(b,a) A B C D -.486 -.77....376.583.376.93.94 Charakterystyka częstotliwościowa:» [H,w]freqz(b,a,5);» plot(w,abs(h)).4 Widmo amplitudowe. Amplituda.8.6.4..5.5.5 3 3.5 Czestotliwosc System posiada zero ( o krotności 4) w punkcie z- oraz cztery bieguny na osi urojonych. Takie położenie zer implikuje, bardzo małe wartości na charakterystyce amplitudowej dla wysokich częstotliwości.

CPS - - Przyczynowość systemów LTI Odpowiedź impulsowa systemu przyczynowego jest zerowa dla n<. Dlatego odpowiedź impulsowa systemu przyczynowego jest zdeterminowana przez prawostronną transformatę odwrotną transmitancji. Patrząc na bieguny transmitancji, to wszystkie muszą mieć moduł mniejszy niż promień obszaru zbieżności, inaczej obszar zbieżności transmitancji jest na zewnątrz dla wszystkich biegunów. Stabilność systemów LTI Wszystkie bieguny generują składniki wykładnicze (patrz: rozkład na ułamki proste): malejące, gdy bieguny znajdują się wewnątrz okręgu jednostkowego (sy)» b[ ];» a[.5];» x[ ];» zplane(b,a);» yfilter(b,a,x);» stem(y);.8.6 Imaginary Part.4. -. -.4.5 -.6 -.8 - - -.5.5 Real Part -.5 4 6 8 4 6 8

CPS - 3 - rosnące gdy bieguny znajdują się na zewnątrz okręgu jednostkowego.» b[ ];» a[ -.5];» x[ ];» zplane(b,a);» yfilter(b,a,x);» stem(y); Imaginary Part.8.6.4. -. -.4 -.6 -.8 7 6 5 4 3 - - -.5.5.5 Real Part 4 6 8 4 6 8 System jest stabilny (BIBO) jeżeli odpowiedź impulsowa jest bezwzględnie sumowalna, dotyczy to przypadku gdy odpowiedź impulsowa systemu jest suma malejących składników. Patrząc na transmitancję, oznacza to, że jej obszar zbieżności musi zawierać okrąg jednostkowy. Wnioski: System jest stabilny i przyczynowy jeżeli wszystkie bieguny są położone wewnątrz okręgu jednostkowego. System przyczynowy, stabilny jest minimalnofazowy jeżeli wszystkie zera i bieguny transmitancji są położone wewnątrz okręgu jednostkowego

CPS - 4 - Przykład: Transmitancja systemu stabilnego wynosi Oblicz odpowiedź impulsową systemu. z ( z )( ) + 3 z Odpowiedź impulsowa to odwrotna transformata ZET transmitancji. Rozkład na ułamki proste: A + ( ) ( 3z 3 6) z B ( z ) ( ) + 3 z z 3 A + 7 z 3 3 B + + 3 7 ( z ) z 3 + 3 3 7 7 ( z ) ( ) + 3 z Wybieram dla układu stabilnego OZ jako pierścień miedzy okręgami o promieniach i /3 ( dlatego, ten obszar zawiera okrąg jednostkowy). ( + z ) ( 3 z ) 3 7 3 7 n [ n ] 3 7 3 7 3 Odpowiedź impulsowa: n [ n] [ ] 3 n [ ] 3 ( n 7 + 7 3 ) [ ] hn n n

CPS - 5 - Matlab - schematy blokowe MATLAB pozwala na konwersję modelu zero-biegunowego lub opisanego w przestrzeni stanu na kaskadowe połączenie układów drugiego rzędu postaci opisanych jako: b + bz + b z + + az az W dziedzinie czasu taki system opisuje równanie różnicowe y n a y n a y n b x n bx n b x n + + + + Schemat blokowy, który odpowiada powyższym równaniom: X(z) Σ b Σ Y(z) z - Σ -a b Σ z - -a b

CPS - 6 - Współczynniki kaskadowo połączonych układów rzędu otrzymuje się stosując funkcję MATLABA zpsos lub sssos. Format funkcji jest nastepujący: >> soszpsos(z,p,k) gdzie z- wektor zawierający zera transmitancji, p- wektor zawierający bieguny transmitancji, k- wzmocnienie. W wyniku otrzymuje się macierz 6 kolumnową o liczbie wierszy zależnej od liczby wyznaczonych kaskad. Kolejne elementy każdego wie rsza zawierają współczynniki kolejno b, b, b,, a, a. UPrzykład: ( + jz )( jz )( + z ) jπ /4 /4 /8 /8 ( jπ )( 3 jπ )( 3 jπ e z e z 4e z )( 4e z ) ± jπ / 4 3 ± jπ / 8 System posiada zera dla z±j oraz z-, bieguny dla z e oraz z e. 4 Zastosujemy funkcję zpsos:» z[- -j j];» p[.5*exp(j*pi/4),.5*exp(-j*pi/4),.75*exp(j*pi/8),.75*exp(- j*pi/8)];» k;» soszpsos(z,p,k); sos... -.77.5... -.3858.565

CPS - 7 - Wyznaczone kaskady rzędu mają następujące transmitancje: H H z + z.77z +.5z ( z) + z.3858z +.565z ( z) Na tej podstawie można narysować schemat blokowy systemu. X(z) Σ Σ Σ Y(z) z - z - Σ.7 Σ Σ.3858 z - z - -.5 -.565 Przykład: Zadanie polega na doborze systemu, który skutecznie będzie tłumił sygnał wejściowy sinusoidalny. Wówczas z charakterystyki amplitudowej tego filtru będzie można odczytać częstotliwość tłumionego sygnału.

CPS - 8 - Prostym systemem, który może pełnić funkcję filtru wycinającego pojedynczą składową sinusoidalną jest filtr przedstawiony na rysunku: X n- X n X n+ Z - Z - a a + e n Sygnał na wyjściu filtru opisuje równanie : e ax + x + ax n n n n+ Transformata Z równania różnicowego: + ( + ) E z X z a z z Transmitancja filtru wynosi: + az ( + z) Podstawiając z j e ω oblicza się charakterystykę częstotliwościową filtru: j j ( ω ) + ae ( + e ) H j ω ω

CPS - 9 - ( ω ) + acos H j ω Charakterystyka amplitudowa: ( ω ) + acos H j ω.9.8.7.6.5.4.3.. pi/ pi /3 / / Filtr zerowy dla a[ /3 / /]; Miejsce zerowe charakterystyki amplitudowej + acosω odpowiada częstotliwości tłumionego sygnału: ω arccos a

CPS - - Dla częstotliwości próbkowania fp częstotliwość sygnału wyniesie: f fp fp ω arccos π π a Pozostaje zatem wyznaczyć współczynnik a filtru. Założymy, opisany filtr przetwarza sygnał wejściowy o długości M+ próbek. Chcemy aby filtr był tak dobrany, aby na jego wyjściu nic się nie pojawiało. Jednak ze względu na szum w sygnale wejściowym i błędy numeryczne wystarczy jeżeli będzie spełniony warunek minimum średniokwadratowego: a M n ( e ) n Podstawiając: a M n a M n ( ax [ n xn+ ] xn) + + ( a [ xn xn+ ] axn[ xn xn+ ] ) + + + +... M M ax [ n + xn+ ] + xn[ xn + xn+ ] n n M M [ + ] [ + ] a x x x x x n n+ n n n+ n n

CPS - - Współczynnik filtru: a M n M n [ ] x x + x n n n+ [ x + x ] n n+ Stąd ostatecznie częstotliwość sygnału: f f p arccos π M [ xn + xn+ ] n M n [ + ] x x x n n n+ Wyniki symulacji: frequency (Hz) 5.5 5 M4 Estim. True 49.5.3.6 time (s) U*)Przygotowano na podstawie: S. Haykin, B.Van Veen Signals and System New York 999