三大变换与自控(七)拉普拉斯变换

本文探讨了拉普拉斯变换在电路设计中的关键应用,它不仅用于信号分解,揭示频率与振幅变化,还帮助推导电路的传递函数,揭示系统特性。通过实例演示和理论推导,展示了拉氏变换如何超越傅里叶变换,提供更全面的信号描述。

拉普拉斯变换是我们设计电路的重要数学工具,应用性非常强。前面的文章中我们介绍了傅里叶变换,现在我们来看看拉式变换的应用。

按照惯例,先从拉式变换的实际应用入手,最后再来推导它本身。这样对于一些急于应付考试的同学也很有帮助。

在这里插入图片描述
这就是拉式变换的数学表达式,可以看到和傅里叶变换是非常相似的,唯一的区别就是把jw换成了s,而s=jw+σ。

这是什么意思呢?

实际上,我们在对一个信号进行分解时,我们可以得到这个信号所蕴含的频率,以及这个频率对应的振幅。

但是!

在现实生活中,信号的振幅是持续不变的吗?在传递过程中,如果信号发生了衰减或者放大,只使用傅里叶变换是不是描述的就不够清晰了?

比如这个信号:在这里插入图片描述
它本身的频率没有改变,但是振幅却在缩小,如果我们对它进行ft,那分解出来的只会是一堆振幅频率各异的信号,但实际上这个信号只有一个频率,只是振幅在衰减罢了。

因此,在傅里叶变换的基础之上,我们有了拉氏变换。

拉氏变换其实很好理解,在分解信号时,除了它蕴含的频率之外,还引入了一个额外的量,就是这个信号的振幅的变化趋势,也就是为什么相比傅里叶变换,拉式变换的式子里多了个σ。

在这里插入图片描述
再看这张图,相比ft,拉式变换得到的是一个三维坐标图,坐标轴分别是jw,σ,以及F(s),其中,如果σ=0,那么式子就变成了傅里叶变换,也就是说这个三维坐标图忽略掉σ轴,得到的就是信号的频域!

### 自动控制理论中的拉普拉斯变换公式 #### 定义 对于时间域内的函数 \( f(t) \),其单边拉普拉斯变换定义为: \[ F(s) = L\{f(t)\} = \int_{0^-}^\infty e^{-st} f(t) dt \] 其中,\( s \) 是复变量。 #### 性质 ##### 线性性 如果存在两个函数 \( f_1(t) \) 和 \( f_2(t) \),以及常数 \( a, b \),那么有: \[ L\{af_1(t)+bf_2(t)\}=aF_1(s)+bF_2(s) \][^2] ##### 微分定理 设 \( f(t) \) 的导数连续,则微分定理表达如下: \[ L\{\frac{d}{dt}f(t)\}=sL\{f(t)\}-f(0^-) \] ##### 积分定理 积分定理描述了原函数其积分形式之间的关系: \[ L\left\{\int_0^{t}f(\tau)d\tau\right\}=\frac{1}{s}F(s), (假设初始条件为零) \] ##### 延迟定理 当信号延迟一段时间 \( T \) 后再作用于系统时,对应的像函数会发生变化: \[ L\{f(t-T)\cdot u(t-T)\}=e^{-Ts}\cdot F(s) \] 这里 \( u(t) \) 表示单位阶跃函数。 ##### 位移定理 若给定的时间函数乘以指数因子 \( e^{at} \),则可以得到新的象函数: \[ L\{e^{at}f(t)\}=F(s-a) \] ##### 初值定理 用于求解原函数在 \( t=0^+ \) 处的极限值: \[ f(0^+) = \lim _ {s \to \infty } sF(s) \] ##### 终值定理 用来计算原函数趋于无穷时刻的状态: \[ f(\infty ) = \lim _ {s \to 0 } sF(s) , (\text{Re}(s)>0,\; 收敛区域包含虚轴) \] #### 常见的拉普拉斯变换对 | 时间域 | 频率域 | | --- | --- | | δ(t) | 1 | | 1 | $\frac{1}{s}$ | | $e^{-at}$ | $\frac{1}{s+a}$ | | sin⁡ωt | $\frac{\omega}{s^2+\omega ^2}$ | | cos⁡ωt | $\frac{s}{s^2+\omega ^2}$ | 这些基本特性和常见变换对构成了自动控制系统分析的基础工具集[^1]。
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