Làm thế nào để tìm biên độ ổn định của hàm truyền?


1

Trong điều khiển có hai loại lề

  • Ký quỹ pha
  • Kiếm tiền ký quỹ

Có rất nhiều ví dụ có sẵn để tìm về nó.

Bây giờ đây là nghi ngờ của tôi.

Biên độ ổn định là gì? Tôi đã học pdf này . Trên trang 13 , ngay trước chủ đề Phương thức điều chỉnh của Ziegler-Nichols , có một đoạn chứa các giá trị lề ổn định. Nhưng nó không giải thích làm thế nào để tìm các giá trị biên ổn định này. Bất cứ ai có thể giải thích các bước để tìm biên độ ổn định ?

Cảm ơn trước :-)

Câu trả lời:


1

Cách dễ nhất để hình dung cả hai lề là vẽ đồ thị hàm truyền openloop, còn được gọi là âm mưu Nyquist .

Bây giờ, mức tăng là mức tăng mà bạn có thể nhân hàm truyền để nó sẽ vượt qua một điểm trừ. Điều này có thể được tìm thấy bằng cách tìm nơi hàm truyền qua trục x âm. Do áp dụng mức tăng cho hàm truyền đạt tỷ lệ đồng nhất trên toàn bộ ô, do đó, mức tăng là một khoảng cách giữa giao cắt trục x âm và gốc. Một lưu ý phụ: có thể biên độ khuếch đại là vô hạn nếu hàm truyền không vượt qua trục x âm (không bao gồm chính gốc). Khái niệm này cũng có thể được dịch thành một biểu đồ bode của hàm truyền vòng lặp mở, nhưng bây giờ bạn phải tìm (các) điểm trong đó pha là -180 ° (cộng hoặc trừ một số lỗ của 360 lần), vì điều đó dịch sang trục x âm.

Lề pha là góc mà biểu đồ Nyquist có thể được xoay theo chiều kim đồng hồ xung quanh gốc tọa độ trước khi hàm truyền sẽ vượt qua một điểm trừ, hay nói cách khác là góc giữa một điểm đi qua vòng tròn đơn vị (so với điểm gốc), nguồn gốc và trừ một điểm. Trong biểu đồ bode của hàm truyền, vòng tròn đơn vị chuyển thành đường 0 dB của biểu đồ cường độ, do đó cũng có thể tìm thấy biên pha bằng cách nhìn vào pha ở tần số của các giao điểm 0 dB so với -180 ° ( cộng hoặc trừ một số lỗ của 360 lần), vì điều đó chuyển sang pha của một điểm trừ.

Bạn thực sự có thể xác định lề thứ ba, cụ thể là lề mô-đun, là khoảng cách nhỏ nhất giữa hàm truyền và trừ một điểm trong biểu đồ Nyquist. Điều này cũng chuyển thành giá trị cao nhất của hàm độ nhạy .


Cảm ơn @fibonatic đã trả lời của bạn. Có bất kỳ ví dụ có sẵn về chức năng độ nhạy?
Ashutosh Kumar

@AshutoshKumar Bạn có nghĩa là một cái gì đó như thế này cũng cung cấp một số giải thích bổ sung về hai lề.
xơ hóa

Cảm ơn @fibonatic cho liên kết video đó. Liên kết đầu tiên của bạn giải thích cho tôi rất nhiều về lề nhạy cảm và liên kết thứ hai, liên kết video, cho tôi cái nhìn đúng đắn về nó. Tôi đang thực hiện một yêu cầu khiêm tốn cho bạn. Có ví dụ nào để tôi có thể tự kiểm tra chéo không? Cảm ơn trước
Ashutosh Kumar

0

Có một số lỗi chính tả trên trang 13 có thể gây thêm nhầm lẫn. Trong hình 8,9, hình bên phải, đồ thị k được dán nhãn ki và đồ thị ki được dán nhãn k. Trong văn bản, các biên độ ổn định đã bị phân bổ sai: 0,67 nên đi với 0,18, 0,60 với 0,30, 0,55 với 0,36, 0,48 với 0,58.

Khi sử dụng trang web của chúng tôi, bạn xác nhận rằng bạn đã đọc và hiểu Chính sách cookieChính sách bảo mật của chúng tôi.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.