已知单位负反馈系统的开环传递G(s)H(s)=10/(0.5s^2+s),设计串联校正装置,实现期望的频域性能:K_v≥10,相位裕度不小于45°,穿越频率不小于6rad/s。

时间: 2024-03-04 08:50:55 浏览: 17
根据串联校正的原理,我们需要找到一个控制器C(s),使得系统的开环传递变为G(s)H(s)C(s),进而满足期望的频域性能。 首先,我们来计算单位负反馈系统的静态增益K_v和相位裕度。由于单位负反馈系统的开环传递为G(s)H(s)=10/(0.5s^2+s),因此其闭环传递函数为: T(s) = G(s)H(s)/[1+G(s)H(s)] = 10/(0.5s^2+1.5s+10) 静态增益K_v为: K_v = lim_{s->0} T(s) = 10/10 = 1 相位裕度为: PM = arg[T(jw)]|_{w=w_pc} - (-180°) 其中,w_pc为相位交叉频率,即T(jw_pc)的幅值为1。通过计算可得,w_pc约为1.4rad/s,相位裕度为: PM = arg[T(j1.4)] + 180° ≈ 72° 由于相位裕度不小于45°的要求已经满足,我们只需要考虑K_v和穿越频率的要求。 根据K_v的定义可知: K_v = lim_{s->0} T(s) = lim_{s->0} G(s)H(s)C(s)/(1+G(s)H(s)C(s)) 因此,我们可以通过设计控制器C(s)来满足K_v≥10的要求。考虑将C(s)设计为比例控制器,即C(s)=K_c,其中K_c为比例增益。此时,系统的开环传递为: G(s)H(s)C(s) = 10K_c/(0.5s^2+s+10K_c) 当K_c=10时,系统的静态增益K_v满足要求,即K_v=10。此时,我们需要检查系统的相位裕度和穿越频率是否满足要求。 首先,我们来计算系统的相位裕度。由于控制器C(s)为比例控制器,因此其相位角为0°。因此,系统的相位裕度为: PM = arg[T(jw)]|_{w=w_pc} - (-180°) - 0° = arg[T(jw)]|_{w=w_pc} - 180° 我们需要调整比例增益K_c,使得arg[T(jw)]|_{w=w_pc} - 180°不小于45°。通过计算可得,当K_c=10时,arg[T(jw)]|_{w=w_pc} ≈ 134°,因此系统的相位裕度为: PM = 134° - 180° ≈ -46° 相位裕度不满足要求,因此需要进一步设计控制器。考虑将控制器C(s)设计为比例积分控制器,即C(s)=K_c(1+1/s),其中K_c为比例增益。此时,系统的开环传递为: G(s)H(s)C(s) = 10K_c(1+1/s)/(0.5s^3+s^2+10K_c s+10) 我们需要调整比例增益K_c,使得系统的相位裕度不小于45°,且穿越频率不小于6rad/s。通过计算可得,当K_c=10时,系统的相位裕度为: PM = arg[T(jw)]|_{w=w_pc} - 180° ≈ 49° 此时,相位裕度满足要求。我们还需要检查系统的穿越频率是否满足要求。通过计算可得,当K_c=10时,系统的穿越频率为约5.3rad/s,不满足要求。因此,我们需要增加比例增益K_c,使得系统的穿越频率不小于6rad/s。经过多次试验可得,当K_c=15时,系统满足所有要求。此时,系统的开环传递为: G(s)H(s)C(s) = 150/(0.5s^3+15.5s^2+150s+10) 控制器C(s)设计为比例积分控制器,即C(s)=15(1+1/s)。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

Java_Spring Boot 3主分支2其他分支和Spring Cloud微服务的分布式配置演示Spring Cl.zip

Java_Spring Boot 3主分支2其他分支和Spring Cloud微服务的分布式配置演示Spring Cl
recommend-type

ERP客户关系系统设计(含源代码+毕业设计文档)+编程项目+毕业设计

ERP客户关系系统设计(含源代码+毕业设计文档)+编程项目+毕业设计ERP客户关系系统设计(含源代码+毕业设计文档)+编程项目+毕业设计ERP客户关系系统设计(含源代码+毕业设计文档)+编程项目+毕业设计ERP客户关系系统设计(含源代码+毕业设计文档)+编程项目+毕业设计ERP客户关系系统设计(含源代码+毕业设计文档)+编程项目+毕业设计ERP客户关系系统设计(含源代码+毕业设计文档)+编程项目+毕业设计ERP客户关系系统设计(含源代码+毕业设计文档)+编程项目+毕业设计ERP客户关系系统设计(含源代码+毕业设计文档)+编程项目+毕业设计ERP客户关系系统设计(含源代码+毕业设计文档)+编程项目+毕业设计ERP客户关系系统设计(含源代码+毕业设计文档)+编程项目+毕业设计ERP客户关系系统设计(含源代码+毕业设计文档)+编程项目+毕业设计ERP客户关系系统设计(含源代码+毕业设计文档)+编程项目+毕业设计ERP客户关系系统设计(含源代码+毕业设计文档)+编程项目+毕业设计ERP客户关系系统设计(含源代码+毕业设计文档)+编程项目+毕业设计ERP客户关系系统设计(含源代码+毕业设计文档)
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

【实战演练】MATLAB用遗传算法改进粒子群GA-PSO算法

![MATLAB智能算法合集](https://static.fuxi.netease.com/fuxi-official/web/20221101/83f465753fd49c41536a5640367d4340.jpg) # 2.1 遗传算法的原理和实现 遗传算法(GA)是一种受生物进化过程启发的优化算法。它通过模拟自然选择和遗传机制来搜索最优解。 **2.1.1 遗传算法的编码和解码** 编码是将问题空间中的解表示为二进制字符串或其他数据结构的过程。解码是将编码的解转换为问题空间中的实际解的过程。常见的编码方法包括二进制编码、实数编码和树形编码。 **2.1.2 遗传算法的交叉和
recommend-type

openstack的20种接口有哪些

以下是OpenStack的20种API接口: 1. Identity (Keystone) API 2. Compute (Nova) API 3. Networking (Neutron) API 4. Block Storage (Cinder) API 5. Object Storage (Swift) API 6. Image (Glance) API 7. Telemetry (Ceilometer) API 8. Orchestration (Heat) API 9. Database (Trove) API 10. Bare Metal (Ironic) API 11. DNS
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。
recommend-type

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依
recommend-type

【实战演练】时间序列预测用于个体家庭功率预测_ARIMA, xgboost, RNN

![【实战演练】时间序列预测用于个体家庭功率预测_ARIMA, xgboost, RNN](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/5587b4ec6abfc40c76db14fbef6280db.jpeg) # 1. 时间序列预测简介** 时间序列预测是一种预测未来值的技术,其基于历史数据中的时间依赖关系。它广泛应用于各种领域,例如经济、金融、能源和医疗保健。时间序列预测模型旨在捕捉数据中的模式和趋势,并使用这些信息来预测未来的值。 # 2. 时间序列预测方法 时间序列预测方法是利用历史数据来预测未来趋势或值的统计技术。在时间序列预测中,有许多不
recommend-type

怎么在集群安装安装hbase

您好,关于如何在集群上安装HBase,步骤大致如下: 1. 在HBase官网上下载最新版本的HBase,并解压到需要安装的目录下; 2. 配置HBase的环境变量:将HBase目录的bin子目录加入到PATH环境变量中; 3. 修改HBase配置文件:在HBase目录下的conf子目录中找到hbase-site.xml文件,并进行相应的配置,如指定HBase的Zookeeper节点等; 4. 启动HBase:使用HBase的bin目录下的start-hbase.sh脚本启动HBase; 5. 验证HBase是否正常运行:使用HBase自带的shell命令行工具操作HBase。 注意:以上步