关于传递函数的离散化

     软件编程中用到的数学是离散化的,而物理世界是连续的。把物理世界中连续性的方程表达式,转换成软件世界中离散形式是必须的。控制论中最重要的就是有关拉普拉斯变换的传递函数,只有把它变成离散形式(Z变换),这样才能用于编程(模拟实现)。下面打算一般形式的普拉斯变换的传递函数变成Z变换形式的数学原理做一下解释:(非本专业的人员可能看不懂,基本内容可以参考教材《自动控制原理(胡寿松版)》,好像教材中并没给出详细证明过程,决定补充一下这个证明过程)。

拉普拉斯变换与Z变换的关系(一)

题目1  证明如果连续函数f(t)的任意拉普拉斯变换为F(s),而且其的全部极点pi已知,则f(t)的Z变换F(z)为下式:

解:

存在下面公式

   (公式1)

对于信号采样,有下面公式

从而

 

    (公式2)

根据公式1,有:

代入公式2得到:

   (公式3)

<注:公式3中的z只与采样有关,而与积分时使用的s无关>

定义

 

 则:

(公式4)

 对公式4两边同时乘上得到:

(公式5)

 公式4减去公式5得到

   (公式 6)

将公式6代入公式3得到

证明上式用到闭曲线

为直线段,

 R充分大的时候,

 

证明完毕。

另:对留数的计算(极点是m阶重极点)

### QPR控制器传递函数离散化推导方法 QPR(Quasi-Proportional Resonant)控制器是一种广泛应用于并网逆变器等电力电子系统的控制器,其核心思想是在基波频率处提供高增益以实现无静差跟踪,同时在其他频率处保持较低增益以避免谐振和噪声放大。QPR控制器的连续时间域传递函数通常表示为: $$ G_{QPR}(s) = K_p + \frac{K_i s}{s^2 + \omega_c s + \omega_0^2} $$ 其中 $ K_p $ 为比例增益,$ K_i $ 为积分增益,$ \omega_0 $ 为谐振频率,$ \omega_c $ 为带宽因子,用于调节控制器的频率响应宽度。 在数字控制系统中,需将上述连续传递函数转换为离散形式。常见的离散化方法包括前向欧拉法、后向欧拉法、双线性变换法(Tustin法)等。其中,双线性变换法由于能较好地保留频域特性,是较为推荐的方法。其变换公式为: $$ s = \frac{2}{T_s} \cdot \frac{z - 1}{z + 1} $$ 其中 $ T_s $ 为采样周期。 将该变换代入QPR控制器的连续传递函数,可得其离散形式。以双线性变换为例,QPR控制器的离散化过程可表示为: ```matlab % 定义参数 Kp = 1; Ki = 100; w0 = 2*pi*50; wc = 10; Ts = 0.0001; % 连续时间QPR控制器 s = tf('s'); Gqpr = Kp + (Ki*s)/(s^2 + wc*s + w0^2); % 使用双线性变换离散化 Gqpr_disc = c2d(Gqpr, Ts, 'tustin'); ``` 上述代码展示了如何在MATLAB中使用`c2d`函数将QPR控制器离散化,其中`'tustin'`选项表示使用双线性变换法。该方法在保留控制器幅频特性的同时,避免了频域混叠问题[^1]。 ### 离散化注意事项 在进行QPR控制器离散化时,应特别注意以下几点: - 采样周期 $ T_s $ 的选择应满足奈奎斯特采样定理,通常应远小于控制器带宽对应的周期。 - 若系统存在延迟,应考虑在离散模型中加入适当的延迟环节。 - 数值稳定性问题需通过极点位置分析进行验证,确保离散化后的控制器在单位圆内具有稳定极点。 ---
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