8、传递函数、框图与系统动态特性分析

传递函数与系统动态特性分析

传递函数、框图与系统动态特性分析

1. 传递函数数值计算中的潜在问题

在使用控制系统工程软件进行传递函数的数值计算时,有时得到的结果与符号运算所期望的理论结果并不完全匹配。可能出现以下情况:
- 得到的结果阶数高于预期。
- 本应系数为零的项却有小的非零值。
- 分子和分母中预期能消去的因子未能消去。
- 根的值与预期有所不同。

许多计算问题与处理多项式的数值方法挑战有关。传递函数多项式的系数通常取值范围较大,组合传递函数模型时可能导致病态计算。

1.1 解决方法

当在控制系统工程软件中使用传递函数进行数值计算遇到问题时,可以采用以下一种或多种方法来减少问题:
1. 在组合传递函数模型之前,将其转换为状态空间模型。
2. 避免对传递函数进行数值加减运算。
3. 确保已知的公共分母多项式在数值上保持相同,例如仅对分子多项式进行数值加减。
4. 在数值计算早期消去公共因子。
5. 先获得理论的符号解,再在后续步骤中代入数值。

1.2 示例:传递函数相加的数值误差

假设有一个生产网络,包含五个相同的并行工作系统。生产网络输入速率的 20% 分配到每个工作系统。工作系统的输出速率不能立即改变,时间常数 τ 天大致描述了生产工作系统输入速率和输出速率之间的一阶滞后离散时间关系:
[r_{o}(kT) = e^{-\frac{T}{\tau}}r_{o}((k - 1)T) + (1 - e^{-\frac{T}{\tau}})r_{i}((k - 1)T)]
传递函数为:
[G(z) = \frac{R_

【四旋翼无人机】具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机:建模控制研究(Matlab代码、Simulink仿真实现)内容概要:本文围绕具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机展开研究,重点探讨其系统建模控制策略,结合Matlab代码Simulink仿真实现。文章详细分析了无人机的动力学模型,特别是引入螺旋桨倾斜机构后带来的全驱动特性,使其在姿态位置控制上具备更强的机动性自由度。研究涵盖了非线性系统建模、控制器设计(如PID、MPC、非线性控制等)、仿真验证及动态响应分析,旨在提升无人机在复杂环境下的稳定性和控制精度。同时,文中提供的Matlab/Simulink资源便于读者复现实验并进一步优化控制算法。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab/Simulink仿真经验的研究生、科研人员及无人机控制系统开发工程师,尤其适合从事飞行器建模先进控制算法研究的专业人员。; 使用场景及目标:①用于全驱动四旋翼无人机的动力学建模仿真平台搭建;②研究先进控制算法(如模型预测控制、非线性控制)在无人机系统中的应用;③支持科研论文复现、课程设计或毕业课题开发,推动无人机高机动控制技术的研究进展。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的Matlab代码Simulink模型,逐步实现建模控制算法,重点关注坐标系定义、力矩分配逻辑及控制闭环的设计细节,同时可通过修改参数和添加扰动来验证系统的鲁棒性适应性。
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