《SIMULINK仿真基础》PPT课件

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1、本章主要教学内容本章介绍的是一种将连续系统模型离散化为与之等效的离散模型的方法,通过本章的学习,读者应掌握以下内容:l离散相似法的基本概念及其仿真原理l典型环节的离散相似模型转换原理及其应用l以系统动态结构图作为数学模型的仿真过程及程序设计方法l线性系统及非线性系统的离散相似法仿真应用l采样系统的特点及其离散相似法仿真应用第7章离散相似法仿真7.1离散相似法原理第7章离散相似法仿真7.2典型环节的离散模型7.3线性系统离散相似法仿真7.4非线性系统离散相似法仿真7.7采样系统仿真分析7.1离散相似法原理7.1.1仿真算法描述所谓离散相似法,就是将一个连续系统进行离散化处理,从而得

2、到等价的系统离散模型,此种方法按系统的动态结构图建立仿真模型。在计算过程中,按各典型环节离散相似模型,根据环节的输入来计算环节的输出。1.环节的离散化模型将连续系统按图7-1所示对其进行离散化处理,在系统的输入、输出端加上虚拟采样开关,T为采样周期。为保证输入信号复现原信号,在输入端加上一个保持器。图7-1连续系统模型的离散化使用零阶保持器,可得到离散化状态方程的解:若使用三角保持器,离散化状态方程解的形式为:上式称为环节的离散系数2.仿真算法实现过程当给定连续系统的动态结构图后,将其等效为各典型环节的组合,按前面讨论的典型环节离散系数表达式,经程序处理,事先将各环节的类型、参数

3、、初始条件、各环节连接关系矩阵、输入输出连接矩阵等参量送入程序中,既可通过离散相似的模型求出在特定信号作用下,系统中各环节输出变量的变化情况,从而得到系统的仿真结果。7.1.2离散模型的精度及稳定性离散化模型近似等效于原来的连续系统模型,要考虑仿真精度与哪些因素有关;还要考虑引入保持器后,其相位滞后带来的使离散化模型的稳定性变差等问题。1.采样周期对仿真精度的影响引入了虚拟采样开关后,其采样周期原则上应该满足香农采样定理:,而采样周期TS通常是按照系统的动态响应的时间关系来选择的。按经验公式,一般情况下,采样周期TS按照系统的最小时间常数T的十分之一来加以选择,即:如果给定系统开

4、环截止频率时,系统的采样周期也可以按下式进行选择:保持器特性对仿真精度的影响为使经采样后的信号无失真地复现,要在系统中加入保持器。虽然零阶保持器比较容易实现,但其精度较低。为了提高控制精度,可以采用三角保持器,它复现信号的高频部分失真较小,并且无相位滞后,可以得到比较满意的结果。此外,为了提高精度还可以采用校正补偿措施,在离散模型中加入一个确定的校正环节,适当调整参数,可使离散模型尽可能地接近原型。3.离散化模型的稳定性离散化模型与原系统相比较,除了信号是离散的以外,还多了一个保持器。由于保持器本身具有的特性,对离散化模型会带来一定的影响。比如,零阶保持器具有相位滞后,对系统的稳

5、定性带来不利影响,尤其是当系统由多个离散化模型组成时,这种相位滞后的影响更为严重。而三角保持器的特性对系统的稳定性影响不大,故常使用三角保持器。7.2典型环节的离散模型按照前面的讨论,我们将常见的典型环节由传递函数表达式推导出其离散系数及离散状态方程,分别处理如下。1.积分环节的离散方程为:2.比例积分环节离散方程为:3.惯性环节的离散方程为:比例惯性环节的离散方程为:7.3线性系统离散相似法仿真仿真源程序设计面向结构图的线性系统离散相似法仿真程序具备以下特点:(1)面向控制系统的动态结构图仿真。(2)按控制系统的环节离散相似原则建立仿真模型。(3)系统中各环节之间的关系由连接矩

6、阵、输入矩阵和输出矩阵表示。(4)程序中规定采用四种典型环节:H=0积分环节;H=1比例积分环节H=2惯性环节;H=3比例惯性环节其余环节可经过转换得到上述四种典型描述。(7)输入各环节类型、参数、初值、连接矩阵等,可求出特定信号作用下各环节的输出结果。(7)采用人机对话形式输入仿真参数,容易调整参数和重复运行。7.4非线性系统离散相似法仿真7.4.1典型非线性特性实际的控制系统中常含有一些非线性元件,呈现出特定的非线性特性,当其作用不明显时,可采用控制理论中提供的小偏差方法将非线性特性进行线性化处理,转换为线性系统。对于大多数典型的非线性特性,例如饱和、限幅、死区、齿轮间隙、磁

7、滞回环、继电、磨擦等,其影响是显而易见的,既不能忽略,也不能作线性化处理。此外,为了获得优良的静、动态特性,控制系统中常常需要引入某些特定的非线性特性,来改善原有系统的性能,这些都需要采用非线性系统仿真的处理方法。在本节中,我们主要讨论3种典型的非线性特性,即饱和非线性、死区非线性、滞环非线性,并分析其对控制系统性能的影响和仿真处理方法。1.饱和非线性特性对系统过渡过程的影响主要有:(1)使系统的稳定性变好;(2)过渡过程时间增长,快速性能降低;(3)超调量下降,动态的平衡性有所

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