控制系统性能指标
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简述控制系统的评价指标及含义
控制系统通常采用一些特定的评价指标来评估其性能和有效性。
以下是一些常见的控制系统评价指标及其含义:
1. 精度(Accuracy):指控制系统的输出结果与真实值之间
的误差。
精度越高,控制系统越能准确地实现目标。
2. 稳定性(Stability):指控制系统在受到外界干扰或扰动时,能够保持稳定状态的能力。
稳定性越高,控制系统越能保持稳定,避免出现过度或失控的情况。
3. 快速性(Rapidness):指控制系统对输入信号或扰动的响
应速度。
响应速度越快,控制系统越能及时地作出反应,提高系统的快速性。
4. 鲁棒性(Robustness):指控制系统在面对不同的场景和
条件时,能够保持一致的性能和表现。
鲁棒性越强,控制系统越能适应不同的条件和环境,保持稳定的表现。
5. 能效性(Energy-efficiency):指控制系统的能源利用效率,即在实现目标的同时能够尽可能地减少能源消耗。
能效性越高,控制系统越能节省能源,降低运行成本。
6. 易用性(Usability):指控制系统对于用户来说,易于理
解和操作的难易程度。
易用性越高,控制系统越能提供用户友好的界面和操作体验。
这些评价指标可以根据具体的控制应用需求进行选择和侧重。
在评估一个控制系统时,需要综合考虑这些指标,以全面评估其性能和表现。
离散控制系统的性能指标评估与优化离散控制系统是指由离散信号进行控制的系统,它在工业自动化领域中起着重要的作用。
离散控制系统的性能指标评估与优化是改进系统响应、提高控制效果的关键环节。
本文将从离散控制系统的性能指标评估、常见优化方法以及实例分析三个方面进行论述。
一、离散控制系统的性能指标评估离散控制系统的性能评估是对系统的控制效果进行客观、定量的衡量。
常见的性能指标包括稳态误差、动态响应特性和稳定性等。
1. 稳态误差稳态误差是系统输出与期望输出之间的差异,反映了系统的稳态控制精度。
常见的稳态误差指标包括零误差常数Kp、静态误差和稳定误差。
2. 动态响应特性动态响应特性是指系统对输入信号的响应速度和质量。
常用的动态响应特性指标有上升时间Tr、峰值时间Tp、超调量Mp和调节时间Ts。
3. 稳定性稳定性是保证系统正常工作的基本要求,用于评估系统是否具有良好的鲁棒性和稳定性。
常见的稳定性指标包括极点位置、幅值裕度和相位裕度等。
二、离散控制系统的优化方法离散控制系统的优化方法旨在改善系统的性能指标,提高系统的控制效果。
常见的优化方法包括PID控制器参数调整、模型预测控制、最优控制和自适应控制等。
1. PID控制器参数调整PID控制器是离散控制系统中常用的控制器,通过合理地调整PID控制器的参数可以改善系统的稳态误差和动态响应特性。
常用的参数调整方法有经验法则法、Ziegler-Nichols法和模糊PID控制等。
2. 模型预测控制模型预测控制是一种基于系统模型进行预测的控制方法,通过优化控制输入来实现系统的性能优化。
它可以对系统的未来状态进行预测,并在当前时刻采取合适的控制动作。
常用的模型预测控制方法有基于模型的预测控制和自适应模型预测控制等。
3. 最优控制最优控制方法通过优化控制输入来实现系统性能的最优化。
常用的最优控制方法包括线性二次调节器(LQR)、最优随机控制和最优动态规划等。
4. 自适应控制自适应控制方法是指根据系统的实时情况自动调整控制参数以适应系统的变化。
介绍控制系统的性能指标控制系统的性能指标是用来评价控制系统的表现和效果的重要指标。
在设计和开发控制系统时,了解和掌握这些性能指标对于提高系统的效率和性能非常重要。
本文将介绍控制系统的三个主要性能指标:精度、响应时间和稳定性。
精度精度是控制系统的一个重要指标,用来评估系统的输出与期望值之间的差异。
在控制系统中,我们希望系统的输出能够尽可能接近期望值,而精度就是衡量这种接近程度的度量。
通常,精度是通过计算系统的误差来衡量的。
误差是系统输出与期望值之间的差异,可以表示为一个数值或一个百分比。
较小的误差意味着系统的输出与期望值之间的差异较小,即精度较高。
响应时间响应时间是指控制系统从接收到输入信号到产生相应输出信号的时间间隔。
它反映了系统对于输入变化的灵敏度和快速反应的能力。
在控制系统中,响应时间的短暂与否对于控制效果和性能非常重要。
一个具有较短响应时间的控制系统可以更快地对输入变化做出反应,从而使系统更加稳定和可靠。
稳定性稳定性是指控制系统在面对外部扰动时能够保持输出的稳定性和可控性。
在控制系统中,我们希望系统的输出能够保持在期望范围内,而不会出现过大的波动或不稳定的情况。
稳定性可以通过控制系统的传递函数和频率响应来进行评估。
一个稳定的控制系统将产生平稳且可控的输出,而不会受到外部扰动的影响。
性能指标的关系精度、响应时间和稳定性在控制系统中密切相关,彼此影响。
精度和稳定性是控制系统的基本要求,而响应时间则是在满足精度和稳定性的前提下,对控制系统性能进行优化的重要考虑因素。
在设计和开发控制系统时,需要综合考虑这三个性能指标。
如果一个控制系统的精度较高但响应时间较长,那么系统的实时性和灵敏度可能会受到影响;如果一个控制系统的响应时间很短但稳定性较差,那么系统的输出可能会不稳定或发生超调。
因此,为了实现优秀的控制系统性能,需要在精度、响应时间和稳定性之间找到一个平衡点。
这就需要设计者在控制系统开发过程中合理选择和调整控制器参数、采用合适的控制策略以及优化系统的结构和组件。
控制系统的性能评估与优化控制系统的性能评估与优化是一项关键的工作,它对于确保系统的稳定性和高效性具有重要意义。
本文将介绍几种常用的控制系统性能评估指标和相应的优化方法,并探讨它们的应用。
一、控制系统的性能评估指标1. 响应时间:响应时间是指系统从接收到输入信号到产生输出信号的时间。
快速的响应时间是控制系统的一个重要指标,它直接影响系统对于外部变化的适应能力。
在评估和优化系统性能时,需要考虑减小响应时间,以提高系统的灵敏度。
2. 稳定性:稳定性是指系统能够在一段时间内保持输出信号在允许的范围内,不发生剧烈波动或不稳定的情况。
评估和优化系统的稳定性是确保系统正常运行的重要环节。
常用的评估方法包括Bode图、Nyquist图和根轨迹等。
3. 控制精度:控制精度是指系统输出信号与期望输出信号之间的差异程度。
评估和优化控制精度是提高系统的准确性和稳定性的关键。
常用的评估指标包括过冲量、峰值偏差、积分时间等。
4. 鲁棒性:鲁棒性是指系统对于不确定因素和扰动的抵抗能力。
在实际应用中,系统可能面临各种不确定因素和环境波动,因此评估和优化系统的鲁棒性是确保系统在复杂环境中正常运行的重要手段。
二、控制系统性能优化方法1. PID参数调整:PID控制器是一种常用的控制器,它通过调整三个参数来控制系统的性能。
常用的参数调整方法包括试验法、经验法和基于模型的方法等。
通过对PID参数的优化调整,可以实现系统的快速响应、稳定性和鲁棒性。
2. 频率响应设计:频率响应设计是一种常用的控制系统性能优化方法,它基于系统的频率响应特性,通过设计合适的频率响应曲线,达到系统性能的要求。
常用的频率响应设计方法包括根轨迹法、Bode图法和Nyquist图法等。
3. 模型预测控制:模型预测控制是一种先进的控制方法,它基于系统的数学模型进行控制决策。
通过优化模型预测控制算法,可以实现系统对于外部扰动和变化的适应性,提高系统的快速响应和稳定性。
4. 自适应控制:自适应控制是一种能够根据系统变化自动调整控制参数的方法。
表示系统控制精度的性能指标表示系统控制精度的性能指标主要包括以下几个方面:1.系统响应延迟(System Response Latency):系统响应延迟是指系统在接收到一个输入后,处理这个输入之后的输出的时间延迟,一般而言,系统响应时间越短,则系统可控性也就越好。
2.误差率(Error Rate):误差率是指系统在实际操作中的, 可控性的误差程度,一般而言,误差率越低,系统可控性也就越好。
3.系统可靠性(System Reliability):系统可靠性是指系统在长期运行中所能保持的稳定性,就是系统处理输入/输出和外界环境的能力。
一般而言,系统可靠性越高,系统可控性也就越好。
4.系统灵活性(System Flexibility):系统灵活性是指系统对外部环境变化的响应及其对灵活性的应用能力,一般而言,系统灵活性越高,系统可控性也就越好。
5.安全性(Security):安全性是指系统对恶意操作的保护能力,以及系统保证数据安全和完整性的能力,这是系统完成控制任务前提之一,一般而言,系统安全性越高,系统可控性也就越好。
6.硬件复杂度(Hardware Complexity):硬件复杂度是指系统硬件的复杂程度,一般而言,系统硬件复杂度越低,系统可控性也就越好。
7.软件复杂度(Software Complexity):软件复杂度是指系统软件的复杂程度,一般而言,系统软件复杂度越低,系统可控性也就越强。
8.系统稳定性(System Stability):系统稳定性是指系统在正常运行条件下的稳定性,一般而言,系统稳定性越高,系统可控性也就越好。
总之,表示系统控制精度的性能指标包括系统响应延迟、误差率、系统可靠性、系统灵活性、安全性、硬件复杂度、软件复杂度以及系统稳定性等,是衡量系统可控性的重要依据。
控制系统性能指标控制系统性能指标是评价一个控制系统运行状况的重要标准。
它们反映了系统在实际应用中的稳定性、可靠性、响应速度和控制精度等方面的表现。
通过合理设置和监控这些性能指标,可以确保控制系统的稳定性和可靠性,从而提高工业生产过程的效率和质量。
一、稳定性指标稳定性指标是评价控制系统稳定性的重要参数。
它直接关系到系统是否能够在给定扰动下保持所需的工作状态。
主要包括:1. 稳定裕度:稳态裕度是系统在稳定状态下对扰动的耐受能力的度量。
它用于评估系统在扰动作用下是否保持稳定,并且稳定性程度如何。
2. 稳态误差:稳态误差是系统输出与期望输出之间的差距。
通过分析系统的稳态误差,可以评价系统的稳定性能,并相应调整控制参数以减小误差。
二、响应速度指标响应速度是指控制系统从收到指令到系统响应完成所花费的时间。
快速的响应速度可以提高系统的控制效率和生产效率。
常用的响应速度指标有:1. 上升时间:上升时间是指系统从初始状态到达稳定状态所需的时间。
较短的上升时间意味着系统能够更快地响应指令,提高控制系统的效率。
2. 调节时间:调节时间是指系统从初始状态到达稳态状态所需的时间。
它描述了系统响应的速度和灵敏度,是评价系统控制效能的重要指标。
3. 超调量:超调量是指系统在响应过程中超过设定值的最大偏差。
较小的超调量可以提高控制系统的稳定性和精度。
三、控制精度指标控制精度指标是评价控制系统输出精度的重要参数。
它反映了系统对目标值的准确程度。
常用的控制精度指标有:1. 零偏量:零偏量是指系统输出与期望输出之间的平均差距。
较小的零偏量意味着系统的输出更接近于期望输出,提高了系统的控制精度。
2. 频率变化失真:频率变化失真是指系统响应频率发生偏移的能力。
它反映了系统输出在频率变化时的准确程度。
3. 总谐波畸变率:总谐波畸变率是评价系统输出波形质量的重要指标。
通过降低总谐波畸变率可以提高系统的输出精度和质量。
通过合理设置和监控控制系统的性能指标,可以确保系统在实际应用中的稳定性和可靠性,提高生产效率和质量。
控制系统的性能评估与指标选择控制系统是现代工程中非常重要的一部分,它可以使得各种设备和系统达到预期的性能水平。
为了确保控制系统能够正常运行并取得满意的效果,我们需要进行性能评估并选择合适的指标来衡量其性能。
本文将探讨控制系统的性能评估方法以及指标的选择。
一、控制系统性能评估的方法在评估控制系统的性能时,我们需要采用一系列方法来对其进行全面的评估。
以下是几种常见的控制系统性能评估方法:1. 数学模型分析:通过建立控制系统的数学模型,使用数学工具对其进行分析,如传递函数、状态空间模型等。
通过模型分析,我们可以得到系统的频率响应、稳定性、误差特性等信息,从而评估其性能。
2. 实验测试:利用实际的控制系统进行测试和实验,获取系统的实际性能数据。
可以通过观察实验结果,比较实际输出与期望输出的差异,来评估系统的性能。
3. 模拟仿真:使用计算机软件对控制系统进行仿真模拟,模拟不同输入条件下系统的运行情况。
通过观察仿真结果,评估系统的性能。
4. 系统观测:通过观察和记录实际工作中的控制系统行为,分析控制系统在实际运行过程中的性能表现。
可以观察系统的稳态误差、动态响应等指标,来评估系统的性能。
二、控制系统性能评估的指标选择在控制系统性能评估过程中,我们需要选择合适的指标来衡量系统的性能。
以下是一些常见的控制系统性能指标:1. 稳定性指标:包括阻尼比、自然频率、超调量等。
稳定性是控制系统的基本要求之一,衡量系统能否快速、准确地响应给定输入信号,保持系统的稳定性。
2. 响应速度指标:包括上升时间、峰值时间等。
响应速度是衡量系统动态性能的重要指标,它反映了系统对输入信号的快速响应能力。
3. 精度指标:包括稳态误差、静态误差等。
精度指标衡量系统输出与期望输出之间的偏差,反映了系统对输入信号的准确跟踪能力。
4. 鲁棒性指标:衡量系统对参数变化、外部扰动等不确定性因素的抗干扰能力。
常用的指标包括稳定裕度、相位裕度等。
5. 频率响应指标:包括增益裕度、带宽等。
控制系统的性能指标与评价方法控制系统是现代工业生产中不可或缺的一部分,它能够对生产过程进行监测和调节,以保持系统运行在稳定、高效的状态下。
为了评估控制系统的性能,我们需要定义一些指标,并采用相应的评价方法进行分析。
本文将介绍控制系统的性能指标以及常用的评价方法。
一、响应速度响应速度是指控制系统对输入信号的改变作出相应的速度。
在工业生产过程中,由于生产环境的变化,输入信号也会发生变化,控制系统需要能够及时地对这些变化作出反应,以保持系统的稳定性。
常用的评价方法有系统的动态特性和稳态误差。
动态特性可以通过系统的阶跃响应来评估,而稳态误差则可以通过系统的静态特性来评估。
二、稳定性稳定性是指控制系统在面对干扰或变化时的抵抗能力。
一个稳定的控制系统应该能够保持输出信号在一定范围内波动,不会出现震荡或过度调节的情况。
稳定性的评价方法主要包括系统的零极点分布、伯德图和罗斯特曼图等。
三、精度精度是指控制系统输出信号与期望信号之间的差异程度。
对于某些特殊的生产过程,精度要求非常高,一般要求系统的输出信号能够与期望信号完全匹配。
常用的评价方法有系统的静态误差和误差曲线。
四、鲁棒性鲁棒性是指控制系统对于参数变化和外部干扰的抵抗能力。
在实际工程中,控制系统的参数往往会受到各种因素的影响而发生变化,同时系统也会面临来自外界的各种干扰。
鲁棒性评价方法包括系统的灵敏度函数和鲁棒边界。
五、稳定裕度稳定裕度是指控制系统距离稳定临界点的距离。
在实际工程中,由于参数变化、外部干扰等因素的存在,控制系统可能会临界失稳。
稳定裕度评价方法主要有相角裕度和增益裕度。
六、能耗能耗是指控制系统在完成一定任务的过程中所消耗的能量。
对于一些特殊的应用场景,如能源稀缺或环境要求苛刻的情况下,我们需要评价控制系统的能耗情况。
能耗评价方法主要包括系统的能耗模型和功耗曲线。
综上所述,控制系统的性能评价涉及多个指标,包括响应速度、稳定性、精度、鲁棒性、稳定裕度和能耗。
自动控制系统的性能评估指标自动控制系统是现代工业中的重要组成部分,它通过采集传感器信息并对其进行处理,从而实现对工业过程的控制。
然而,为了确保系统的有效运行,必须对自动控制系统的性能进行评估。
本文将探讨自动控制系统性能评估的指标,并对其进行详细说明。
一、稳定性稳定性是自动控制系统的基本要求之一。
它指的是系统在给定输入和负载变化的情况下,输出是否能够保持在期望值附近的能力。
稳定性评估指标包括:1. 稳态误差:系统输出与期望值之间的差异,常用于评估系统的准确性。
较小的稳态误差意味着系统的响应更为精确。
2. 收敛速度:系统从输入发生变化到输出稳定在期望值附近所需要的时间。
较快的收敛速度表示系统的响应更迅速。
二、动态性能除了稳定性外,自动控制系统的动态性能也是评估的关键指标之一。
它指的是系统对输入变化的响应速度和质量。
常见的动态性能评估指标包括:1. 响应时间:系统从输入变化到输出稳定在期望值附近所需的时间。
响应时间越短,系统响应越迅速。
2. 超调量:系统在响应过程中超过期望值的最大偏差。
较小的超调量表示系统的稳定性和准确性更高。
3. 阻尼比:描述系统振荡过程中阻尼能力的比例。
较高的阻尼比意味着系统的振荡减幅更快,响应更稳定。
三、鲁棒性鲁棒性是指自动控制系统对外界扰动或不确定性的抵抗能力。
评估鲁棒性的指标包括:1. 灵敏度:描述系统输出响应对参数变化的敏感程度。
较低的灵敏度表示系统对参数变化的抵抗能力更强。
2. 频率响应:描述系统对输入信号频率的响应特性。
较宽的频率响应范围意味着系统对不同频率的输入信号能够做出较好的响应。
四、可扩展性自动控制系统通常需要面对不同规模和复杂度的应用场景,因此可扩展性也是评估的重要指标之一。
可扩展性评估主要考虑以下因素:1. 系统规模:系统能够同时控制的设备数量或处理的数据量。
较大的系统规模意味着系统可以适应更大范围的应用场景。
2. 网络拓扑:系统中各个部分之间的连接方式。
控制系统的性能指标与优化方法控制系统在工业自动化和工程领域中发挥着重要作用。
为了保证系统的稳定性和可靠性,控制系统的性能指标至关重要。
本文将介绍一些常见的控制系统性能指标以及优化方法。
一、控制系统的性能指标1. 响应时间:响应时间是指系统从接收到输入信号到产生输出信号的时间。
一个良好的控制系统应该具有快速的响应时间,以便及时对外界变化做出响应。
2. 稳态误差:稳态误差是指系统在稳定状态下输出与期望输出之间的差异。
稳态误差越小,系统的控制精度越高。
3. 超调量:超调量是指系统输出在达到稳态之前超过期望输出的幅度。
合理控制超调量可以使系统更加稳定和可靠。
4. 调节时间:调节时间是指系统从初始状态到稳态所需要的时间。
一个高效的控制系统应该具有较短的调节时间,以提高系统的响应速度。
5. 控制精度:控制精度是指系统输出与期望输出之间的差异。
控制精度越高,系统的控制能力越强。
二、控制系统性能优化方法1. PID控制器优化:PID控制器是一种常见的控制器,可以通过调整其比例、积分和微分参数来优化控制系统的性能。
比例参数影响系统的稳态误差和超调量,积分参数影响稳态误差,微分参数影响系统的稳定性。
2. 状态反馈控制:状态反馈控制利用系统状态的信息来设计控制器,以优化系统的性能。
通过测量系统的状态变量并实时调整控制器的参数,可以改善系统的响应速度和控制精度。
3. 模糊控制:模糊控制是一种基于模糊逻辑的控制方法,可以处理非线性和模糊的系统。
通过将输入和输出之间的关系建模为模糊规则,可以根据实际情况进行控制优化。
4. 最优控制:最优控制是一种通过优化目标函数来设计控制器的方法。
通过选择合适的目标函数,可以使系统达到最佳的性能表现。
最优控制方法包括最小二乘控制、线性二次调节和模型预测控制等。
5. 鲁棒控制:鲁棒控制是一种具有强健性能的控制方法,可以处理系统参数变化和外部扰动等不确定性。
通过设计具有鲁棒性能的控制器,可以使系统对不确定性具有一定的鲁棒性,保证系统的稳定性和可靠性。
自动控制系统的科学衡量标准自动控制系统的科学衡量标准可以包括以下几个方面:
1. 控制性能指标:衡量系统控制效果的指标,如稳定性、准确性、响应速度、抗干扰能力等。
这些指标可以通过控制系统的闭环响应曲线、误差曲线、频率响应等来进行评估和分析。
2. 可靠性和可用性:衡量系统的稳定性和可靠性,即系统在长时间运行中的故障率、可修复性和可恢复性。
这可以通过系统的故障率统计、故障诊断与恢复能力来评估。
3. 节能性和资源利用效率:衡量系统在实现控制目标的同时,对能源和资源的消耗情况。
这可以通过能源消耗统计、系统的能效指标来进行评估。
4. 成本效益:衡量系统投资与收益的关系,即系统所带来的控制效果相对于成本的比较。
这可以通过系统的投资成本、运行成本、节省成本等来进行评估。
5. 可拓展性和扩展性:衡量系统在应对变化和扩展需求方面的能力,即系统的可扩展性和灵活性。
这可以通过系统的模块化设计、接口兼容性和适应性来评估。
综合以上指标可以对自动控制系统进行科学的衡量和评估,以确保系统的稳定性、可靠性和性能优良。
具体的衡量标准可以根据应用领域、系统特点和需求而有所不同。
1/ 1。
控制系统的性能指标
概述:
本文旨在探讨控制系统的性能指标,介绍常见的性能评估指标,并提供一些提高控制系统性能的建议。
1. 控制系统的性能指标
控制系统的性能指标是评估其效果和有效性的重要指标。
以下
是常见的性能指标:
- 稳定性:控制系统在稳态和暂态条件下的稳定程度。
- 鲁棒性:控制系统对于未知扰动或参数变化的鲁棒程度。
- 响应速度:控制系统对输入信号的快速响应能力。
- 超调量:控制系统输出超过设定值的程度。
- 超调时间:控制系统输出超过设定值后回归到稳态的时间。
- 衰减比:控制系统输出幅度的衰减程度。
- 响应质量:控制系统的响应平滑度和稳定性。
2. 提高控制系统性能的建议
要提高控制系统的性能,可以考虑以下几个方面的改进措施:
- 优化控制算法:选择合适的控制算法,例如比例积分微分控制器(PID控制器),并根据实际情况进行参数调整。
- 提高传感器性能:选择性能良好的传感器,确保获取准确和稳定的反馈信号。
- 降低噪声干扰:采取合适的滤波和抗干扰措施,以减少噪声对控制系统的影响。
- 减小传输延迟:优化信号传输路径,减少传输延迟,提高控制系统的响应速度。
- 对系统进行模型预测:使用系统模型进行预测和优化,以实现更准确的控制。
总结:
控制系统的性能指标对于确保系统的稳定性和效果至关重要。
通过了解常见的性能指标,并采取相应的改进措施,可以提高控制系统的性能,使其更加稳定、快速和准确地响应输入信号。
控制系统性能指标第五章线性系统的频域分析法一、频率特性二、开环系统的典型环节水解和开环频率特性曲线的绘制三、频率域平衡帕累托四、稳定裕度五、闭环系统的频域性能指标本章主要内容:1控制系统的频带宽度2系统带宽的选择3确认闭环频率特性的图解方法4闭环系统频域指标和时域指标的转换五、闭环系统的频域性能指标1控制系统的频带宽度1频带宽度当闭环幅频特性上升至频率为零时的分贝值以下3分贝时,对应的频率称作频宽频率,记为ωb。
即当ω>ωb而频率范围(0,ωb)称为系统带宽。
根据频宽定义,对低于频宽频率的正弦输出信号,系统输入将呈现出很大的膨胀,因此挑选出适度的频宽,可以遏制高频噪声的影响。
但频宽较窄又可以影响系统正弦输出信号的能力,减少瞬态积极响应的速度。
因此在设计系统时,对于频率宽度的确认必须兼具至系统的响应速度和抗炎高频阻碍的建议。
2、i型和ii型系统的频宽2、系统带宽的选择由于系统可以受到多种非线性因素的影响,系统的输出和输入端的不可避免的存有确定性扰动和随机噪声,因此控制系统的频宽的挑选须要综合考量各种输出信号的频率范围及其对系统性能的影响,即为应当并使系统对输出信号具备较好的追踪能力和对扰动信号具备较强的遏制能力。
总而言之,系统的分析应区分输入信号的性质、位置,根据其频谱或谱密度以及相应的传递函数选择合适带宽,而系统设计主要是围绕带宽来进行的。
3、确认闭环频率特性的图解方法1、尼科尔斯图线设开环和闭环频率特性为4、闭环系统频域指标和时域指标的切换工程中常用根据相角裕度γ和截止频率ω估算时域指标的两种方法。
相角裕度γ说明系统的平衡程度,而系统的平衡程度直接影响时域指标σ%、ts。
1、系统闭环和开环频域指标的关系系统开环指标截止频率ωc与闭环带宽ωb有着密切的关系。
对于两个稳定程度相仿的系统,ωc大的系统,ωb也大;ωc小的系统,ωb也小。
因此ωc和系统响应速度存有正比关系,ωc需用去来衡量系统的响应速度。
第五章线性系统的频域分析法
一、频率特性四、稳定裕度
二、开环系统的典型环节分解
五、闭环系统的频域性能指标
和开环频率特性曲线的绘制
三、频率域稳定判据
本章主要容:
1 控制系统的频带宽度
2 系统带宽的选择
3 确定闭环频率特性的图解方法
4 闭环系统频域指标和时域指标的转换
五、闭环系统的频域性能指标
1 控制系统的频带宽度
1 频带宽度
当闭环幅频特性下降到频率为零时的分贝值以下3分贝时,对应的频率称为带宽频率,记为ωb。
即当ω>ωb
而频率围(0,ωb)称为系统带宽。
根据带宽定义,对高于带宽频率的正弦输入信号,系统输出将呈现较大的衰减,因此选取适当的带宽,可以抑制高频噪声的影响。
但带宽过窄又会影响系统正弦输入信号的能力,降低瞬态响应的速度。
因此在设计系统时,对于频率宽度的确定必须兼顾到系统的响应速度和抗高频干扰的要求。
2、I型和II型系统的带宽
2、系统带宽的选择
由于系统会受多种非线性因素的影响,系统的输入和输出端不可避免的存在确定性扰动和随机噪声,因此控制系统的带宽的选择需综合考虑各种输入信号的频率围及其对系统性能的影响,即应使系统对输入信号具有良好的跟踪能力和对扰动信号具有较强的抑制能力。
总而言之,系统的分析应区分输入信号的性质、位置,根据其频谱或谱密度以及相应的传递函数选择合适带宽,而系统设计主要是围绕带宽来进行的。
3、确定闭环频率特性的图解方法
1、尼科尔斯图线
设开环和闭环频率特性为
4、闭环系统频域指标和时域指标的转换
工程中常用根据相角裕度γ和截止频率ω估算时域指标的两种方法。
相角裕度γ表明系统的稳定程度,而系统的稳定程度直接影响时域指标σ%、ts。
1、系统闭环和开环频域指标的关系
系统开环指标截止频率ωc与闭环带宽ωb有着密切的关系。
对于两个稳定程度相仿的系统,ωc大的系统,ωb也大;ωc小的系统,ωb也小。
因此ωc和系统响应速度存在正比关系,ωc可用来衡量系统的响应速度。
又由于闭环振荡性指标谐振Mr和开环指标相角裕度γ都能表征系统的稳定程度。
系统开环相频特性可表示为
2、开环频域指标和时域指标的关系典型二阶系统开环传递函数为
例2 已知一单位反馈系统,其开环传函为
试用奈氏判据判定系统稳定性
当K>1时,奈氏曲线逆时针包围点(-1,j0)半圈,开环传递函数右半平面有一个极点。
根据奈氏判据P=1 N=1/2,Z=P2N, 系统稳定。
当K<1时,奈氏曲线逆时针不包围点(-1,j0),但有一个极点,系统不稳定。
奈氏曲线如下。
例3 某最小相角系统的开环对数幅频特性如图所示。
要求:
(1)写出系统开环传递函数;
(2)利用相位裕量判断系统稳定;
(3)将其对数幅频特性向右平移十倍频程,试讨论对系统性能的影响
解:(1)由系统开环对数幅频特性曲线可知,系统存在
两个交接频率0.1和20,故
(2)系统开环对数幅频特性为
从而解得ωc=1
系统开环对数相频特性为
故系统稳定。
(3)将系统开环对数幅频特性向右平移十倍程,可得系统新的开环传递函数
其截止频率ωc1=10ωc=10
而
系统的稳定性不变
由时域估计指标公式ts=Kπ/ωc
得 ts1=0.1ts
即调节时间缩短,系统动态响应加快。
由
得
即系统超调量不变。
例4 已知单位反馈系统得开环频率特性如下图(a)、(b)所示,图(a)中,A点对应的频率ω=2rad/s ,a为大于零的常数,求ω1 ,ω2,ω3及闭环系统的阻尼比和无阻尼自然振荡频率。