Яка Формує фільтр і еквівалентна система

Яка Формує фільтр - лінійна стаціонарна система, яка при вхідному сигналі, у вигляді білого шуму, формує на виході випадковий процес X (t) з заданими статистичними характеристиками.

Для визначення передавальної функції формує фільтра скористаємося рівнянням (17):

.

дріб

Яка Формує фільтр і еквівалентна система
необхідно розкласти на два комплексно-сполучених сомножителя. З цією метою для початку визначаються коріння чисельника і знаменника, а потім розділяють їх на дві групи. В одну групу входять коріння з верхньої півплощини, в іншу - з нижньої (наприклад :).

Таким чином, квадрат модуля частотної характеристики можна буде представити у вигляді:

,

де

Яка Формує фільтр і еквівалентна система
- коріння чисельника, що належать верхній півплощині;

Яка Формує фільтр і еквівалентна система
- коріння чисельника, що належать нижній півплощині;

Яка Формує фільтр і еквівалентна система
- коріння знаменника, що належать верхній півплощині,

Яка Формує фільтр і еквівалентна система
- коріння знаменника, що належать нижній півплощині.

Помітивши, що коріння попарно комплексно-зв'язані (тобто

Яка Формує фільтр і еквівалентна система
комплексно-пов'язаний з
Яка Формує фільтр і еквівалентна система
, а
Яка Формує фільтр і еквівалентна система
комплексно-пов'язаний з
Яка Формує фільтр і еквівалентна система
), Отримують вираження для передавальної функції формує фільтра відповідно для нижньої і верхньої напівплощини комплексної площині:

,

.

Таким чином, для формування вираження передавальної функції формує фільтра

Яка Формує фільтр і еквівалентна система
можна використовувати тільки коріння верхній півплощині.

Кореляційна функція, спектральна щільність стаціонарного процесу, характеристики білого шуму

Стаціонарний процес - випадковий процес, що не змінює своїх характеристик з плином часу, і все n -мірні функції розподілу ймовірності не змінюються в залежності від зміни початку відліку часу.

Стаціонарна кореляційна функція - випадкова функція з постійним математичним очікуванням і коефіцієнтом кореляції, що залежать від різниці аргументів.

.

Спектральна щільність стаціонарного випадкового процесу X (t) - частотна функція, що характеризує спектральний склад процесу і визначається виразом:

Зв'язок між спектральної щільністю і кореляційної функцією:

.

Білий шум - стаціонарний випадковий процес, який має постійну спектральну щільність.

.

У випадкового процесу типу білого шуму завжди відсутній зв'язок між попередніми та наступними реалізаціями. У зв'язку з цим кореляційна функція білого шуму має вигляд:

.

Кореляційна функція білого шуму з точністю до const є δ-функцію - певний імпульс:

Яка Формує фільтр і еквівалентна система

Білий шум - стаціонарний випадковий процес, у якого перетином є некорельовані випадкові величини з нескінченними дисперсиями:

.

Розрізняють інтенсивність білого шуму, в цьому випадку його розглядають як нестаціонарний випадковий процес:

,

де

Яка Формує фільтр і еквівалентна система
- інтенсивність нестаціонарного білого шуму.

Побудови математичної моделі для електричної схеми

Розглянемо приклад побудови математичної моделі в просторі станів для об'єкта управління, представленого у вигляді електричної схеми (рис. 3.)

Рис.3. Електрична схема об'єкта управління

Об'єкт управління заданий у вигляді електричної схеми та для переходу до математичного опису об'єкта слід записати за другим законом Кірхгофа рівняння для всіх контурів. І знайти систему рівнянь, що описує-вающий об'єкт управління за методом контурних струмів. В якості вихідної величини використовується струм в першому контурі i1.

Для переходу до математичного опису об'єкта запишемо за другим законом Кірхгофа рівняння для всіх контурів, і знайти систему рівнянь, що описує-вающий об'єкт управління за методом контурних струмів. У нашому випадку:

У вихідній системі рівнянь слід позбутися всіх інтегралів, продифференцировав рівняння.

Позбавляються від інтеграла в останньому рівнянні:

Використовуючи метод умовного інтегрування, слід ввести фіктивні змін-ні, рівні елементам, узятим з рівнянь, але на 1 або більше порядків нижче.

У нашому випадку, використовуючи метод умовного інтегрування, вводимо фіктивні змін-ні, рівні елементам, узятим з рівняння (22) на 1 і 2 порядки нижче і з першого рівняння системи (21).

Знаходяться похідні за часом від фіктивних змінних і, застосовуючи попередні рівняння, виражаються залежностями від струмів і фіктивних змінних.

Для даного випадку:

Із системи (23) (і при необхідності (21)) виражаються струми таким чином щоб вони залежали тільки від фіктивних змінних.

Із системи (23) вирази для струмів через фіктивні змінні запишеться у вигляді:

Яка Формує фільтр і еквівалентна система

Отримані вирази струмів підставляються в систему (24) і система доповнюється виразом для вихідної величини, в результаті отримують.

Яка Формує фільтр і еквівалентна система

За отриманою системі рівнянь і рівняння для вихідної величини об'єкта регулювання записується математична модель в нормальної фор-ме Коші:

- рівняння вихідної величини об'єкта.

де А, В, С, D - матриці, X - матриця внутрішніх змінних, U - матриця вхідних змінних, в даному випадку U - ЕРС.

В даному випадку матриці матимуть вигляд:

Яка Формує фільтр і еквівалентна система
Яка Формує фільтр і еквівалентна система
Яка Формує фільтр і еквівалентна система
Яка Формує фільтр і еквівалентна система

Отримуємо математичну модель в просторі станів:

Яка Формує фільтр і еквівалентна система

Яка Формує фільтр і еквівалентна система

Схожі статті