Simulink对突变信号用transfer fcn的迟滞平滑处理

文章介绍了如何在Simulink中利用一阶迟滞(firstorderlag)组件来平滑处理突变信号。通过在transferfcn模块中应用过渡方程,作者展示了不同参数设置对信号的影响,使用SignalBuilder创建突变信号,并在Scope中显示了原始信号与处理后信号的对比,证明了这种方法能有效减小信号的剧烈变化。仿真步长设定为0.0001s,仿真时间为15s,结果显示信号得到了平滑处理。

小编用simulink建模时,有时会遇到某些信号发生突变,因此想让信号尽量缓慢一点的变化,不要波动太剧烈,因此就有了如何对突变信号采用“迟滞”的方式处理。

小编采用一阶迟滞(first order lag)进行处理,在simulink的library中以transfer fcn(过渡方程)实现。

 然后小编用signal builder设计了一个突变的信号,如下图:

 然后小编用显示器scope展示了一个原始信号,和四个受参数影响后的信号,如下图:

算例采用定步长仿真方式,仿真步长为0.0001s,仿真时间为15s。scope显示器的显示内容如下图:

 [注意]:在scope显示器中添加图例(legend)的方法,以及每个图例如何和信号名对应的方法如下:

 

### Simulink中对突变信号进行平滑处理的方法 在Simulink中,信号突变可能由多种因素引起,例如离散导数模块(Discrete Derivative)的使用或系统输入的突然变化。为了减少这种突变的影响,可以采用以下方法进行平滑处理: #### 1. 使用一阶滤波器 一阶滤波器是一种常用的信号平滑处理方法,其基本原理是通过一个简单的差分方程来降低高频噪声和信号突变的影响。在一阶滤波器中,输出信号 \( y \) 是当前输入信号 \( u \) 和前一时刻输出信号 \( y_{prev} \) 的加权平均值[^2]。 ```matlab y = alpha * u + (1 - alpha) * y_prev; ``` 其中,\( \alpha \) 是一个介于0到1之间的常数,决定了滤波器的时间常数。较小的 \( \alpha \) 值会导致更慢的响应,但能更好地平滑信号。 #### 2. 结合低通滤波器 低通滤波器可以有效去除信号中的高频成分,从而实现信号平滑化。Simulink提供了现成的低通滤波器模块(Low-Pass Filter),用户可以通过设置截止频率来控制信号平滑程度。这种方法适用于需要保留低频信息而抑制高频噪声的场景。 #### 3. 使用积分器 积分器模块可以通过累积信号的变化量来平滑信号。然而,需要注意的是,积分器可能会导致系统的稳态误差增加,因此需要结合其他模块(如比例控制器)来平衡性能[^1]。 #### 4. 平滑函数的应用 如果信号突变是由特定的数学模型引起的,可以考虑使用平滑函数(如Sigmoid函数或指数函数)对输入信号进行预处理。例如,可以用以下公式将阶跃信号转换为平滑过渡信号[^1]: ```matlab y = a / (1 + exp(-k * (t - t0))); ``` 其中,\( a \) 是信号的最大值,\( k \) 控制过渡的陡峭程度,\( t0 \) 是过渡开始的时间。 #### 5. 调整采样时间 适当调整信号的采样时间也可以减少信号突变的影响。较大的采样时间会降低系统的动态响应速度,但有助于平滑信号。不过,过大的采样时间可能导致系统无法及时响应实际变化。 #### 示例代码 以下是一个使用一阶滤波器的Simulink模型示例,展示了如何对突变信号进行平滑处理: ```matlab % 创建Simulink模型 model = 'SmoothSignalExample'; new_system(model); % 添加模块 add_block('simulink/Sources/Step', [model '/Step']); add_block('simulink/Continuous/Transfer Fcn', [model '/Filter']); add_block('simulink/Sinks/Scope', [model '/Scope']); % 设置参数 set_param([model '/Step'], 'StepTime', '0'); set_param([model '/Filter'], 'Numerator', '[1]', 'Denominator', '[1 1]'); % 连接模块 connect_blocks(model, {'Step', 'Filter', 'Scope'}); % 打开模型 open_system(model); ```
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