J-94110

More documents

Recommendations

Info

származó összetevő - amelynek különválasztása lenne az ideális megoldás a járulékos görbe). eloszlásokból származó részekkel együtt jelentkezik (y H Egyes frekvenciatartományok kiszűrése az ábrán egy ideál is szűrővel a főeloszlást is csonkítja. A megmaradó spektrum még y(0)=0 esetén is különbözik y(jw)-tól, mivel abban az oldalsávok hatása is jelen van. A frekvenciatarto mányban így tükröződik az időtartományban triviális jelenség, hogy a mintavételezett jel információtartalmából általában nem lehet a mintavételi pontok közötti jelenségekre következtetni. A feladat közelítő megoldására használt szűrő - a tartószerv - frekvencia karakter i szt i kajának az o>=0 és 0/2 között i sávban nagyjából alakhű átvitelt és T^-szeres erősítést, nagyobb frekvenciákon viszont erőteljes szűrést kel 1 biztosítania. A szűrési karakterisztika pontos alakja attól függ, hogy a visszaál1ított jel y (jo>) spektruma milyen módon közelíti y(jw)-t. A Jrl különböző rendszámú tartószervek ebben különböznek egymástól. A magasabbrendű tartószervek a nagyobb frekvenciákat erőteljesen elnyomják, ezért a visszaál1ított jel nem követ i y( t) hirtelen változásait. A zérusrendű tartószerv a nagyobb frekvenciákat mérséke1tebben szűri, de nagyobb torzítást ad a kisebb frekvenciájú összetevőkben is. Minél kisebbek y(jw) függvényében a nagyfrekvenciás összetevők és minél nagyobb 0, annál kevésbé fedik át egymást a fő és a járulékos eloszlások, és y(0)=0 esetén az o> < 0/2 tartományban annál inkább helytál ló az y d(jw) ~ i y(j«) (6.73) s közelítés. Ha y(jw) spektruma csak a közé eső véges tartományra terjedne (6.22a ábra), elegendően nagy 0 esetén az oldalsávok teljesen elkülönülnének és nem befolyásolnák a fősáv eloszlását, amely így arányos lenne y( jw)-val. Ekkor mód nyí Ina y( j 2c^) s tehát még a hat ár f re kve nc i ás összetevőből is periódusonként kettőnél több mintát kel 1 venni (b ábra). 2. ) A visszaál1ítást olyan ideál is aluláteresztő szűrő végzi, amely az w< u). sávot T -szeres erősítéssel torzítatlanul viszi át, az 0/2 h s felett i tartományt pedig tökéletesen szűri (c ábra). Ekkor az 142
y^Cjo>)-ból kivágott spektrum (y(0)=0) éppen y(ju>)-val egyezne. A Shannon tételek a valóságban elő nem ál1ítható elméleti határeset megfogalmazásai. Egyrészt hartárfrekvenciája csak állandósult véges számú harmonikus tagból ál ló jelnek van. Egyoldalas (valamikor bekapcsolt) jel frekvencia spektruma sohasem korlátozódik a véges frekvencia tartományra. Másrészt az ideál is aluláteresztő szűrő karakterisztika is csak megközelíthető. Ezért a mintavételezett jel teljes hűséggel nem rekonstruá1ható, az elszenvedett információveszteség annál kisebb, minél jelentéktelenebb része esik az y(ju>) spektrumnak az o) > 0/2 tartományba. 6.22 ábra 143
Page 1 and 2:
J-94110 BUDAPESTI MŰSZAKI ES GAZDA
Page 3 and 4:
5. 3 Kanonikus transzfomáció 75.
Page 5 and 6:
1. ALAPFOGALMAK Az irányítás egy
Page 7 and 8:
Információ az irányítási célr
Page 9 and 10:
1.4 ábra A továbbiakban a d. ) á
Page 11 and 12:
jellemzőjét, a módosított jelle
Page 13:
Az előre- és a visszacsatolást i
Page 16 and 17:
2 S t S l 2 3 4^ y^Ck^kgt+^t )e ' '
Page 18 and 19:
A szorzótényezővel korrigált eg
Page 20 and 21:
t c.) Eltolási tételek L | j y (t
Page 22 and 23:
az eredmény a konvolűciós integr
Page 24 and 25:
yít) , 1 -2(t-x) 3 -4(t-xh . 1 1 -
Page 26 and 27:
első jelekkel - ál lapotváltozó
Page 28 and 29:
Az ál lapotváltozókat fizikai al
Page 30 and 31:
Mindegyik bemenő jelhez (a kezdeti
Page 32 and 33:
hozzáadódik a p 2 teljesítményb
Page 34 and 35:
_^2 _J_ , , *2 %_ dt " G ^ 2 + G 2
Page 36 and 37:
A frekvencia tartományba az állap
Page 38 and 39:
X D1= a ll X + a lD 21 X + C 2D 11
Page 40 and 41:
A kimenő jel a (3.16b) és a (3.22
Page 42 and 43:
Ezzel a paraméter mátrixok sI-A -
Page 44 and 45:
Mivel az A mátrix a 3.4 példabeli
Page 46 and 47:
la) Stabi1 is rendszer visszatér a
Page 49 and 50:
4. LINEÁRIS DISZKRÉT IDEJŰ FOLYA
Page 51 and 52:
diszkrét idejével függ össze. E
Page 53 and 54:
adaptációs idő T g/2. Más típu
Page 55 and 56:
z abszolút értéke az egységnél
Page 57 and 58:
Ennek abszolút értéke a esetén
Page 59 and 60:
z + l akkor az egyenletet átrendez
Page 61 and 62:
a.) A rekurziós eljárással szám
Page 63 and 64:
4.4 Folytonos idejű rendszer diszk
Page 65 and 66:
tárgyaljuk. 4.4.2 Folytonos idejű
Page 67 and 68:
Y kimenő jel lel. Ugyanilyen eljá
Page 69 and 70:
Hatásuk figyelembevételére két
Page 71 and 72:
w (s) w d (z) 1 s 1 2 s 1 3 s 1 1 +
Page 73:
W f ) = 0,095(z-0,9608) U i dll = (
Page 76 and 77:
A részrendszerek áliapotegyenlete
Page 78 and 79:
ahol '11 "12 P= (5.11) K 21 ^22 a k
Page 80 and 81:
Található olyan X=V vektor is, am
Page 82 and 83:
endszer egy-egy pólusához rendelh
Page 84 and 85:
5.4 Jordán alak Ha a karakteriszti
Page 86 and 87:
- = W(S)= 1 1 1 , —~T—r- - W ,(
Page 88 and 89:
u *1 -16 -65 -50 p-1 c-1 © © ,-1
Page 90 and 91:
u(s) 1 u(s) s + 1 x^ls) 1 *,(s) 1 s
Page 92 and 93:
u(s) s + 1 s + 2 Az állapotegyenle
Page 94 and 95:
-0,5 -0,2 1 0 -0, 1 0 0 0 1 | B 1 \
Page 96 and 97: Az 5.8a ábra szerinti közelítő
Page 98 and 99: Mivel kanonikus alakban egy állapo
Page 100 and 101: A rendszer megfigyelhető, ha a t Q
Page 102 and 103: i11. A-val szorozva n + 1 A +n . A
Page 104 and 105: A rendszer nem állapot irányithat
Page 106 and 107: amelynek állapotváltozói az ered
Page 108 and 109: P2 1.2s 1.s x 5 x 3(0)
Page 111 and 112: 6. LINEÁRIS TAGOK JELÁTVIVŐ TULA
Page 113 and 114: alábbi alakba írható: d 2 2 n (1
Page 115 and 116: súlyfüggvényből integrálással
Page 117 and 118: n m k T( E T.-E T.)S+S r(s) F _ lim
Page 119 and 120: Kimutatható továbbá, hogy ha az
Page 121 and 122: ugrásfüggvényt ál 1ít elő. É
Page 123 and 124: A diszkrét átviteli -függvényt
Page 125 and 126: u 1 u 1 w 1 w 0 w 2 © © 6.5 ábra
Page 127 and 128: Mivel jw=s helyettesítéssel a (6.
Page 129 and 130: kielégítő pontossággal határoz
Page 131 and 132: egyenlet szerinti alakban van szük
Page 133 and 134: 6.6 példa Határozzuk meg a nem mi
Page 135 and 136: aloldali félsíkja kerül a görbe
Page 137 and 138: aszimptotájávai közelíthető, a
Page 139 and 140: 6.17 ábra A fázisszögre az aszim
Page 141 and 142: 6.10 példa Határozzuk meg az 6.6
Page 143 and 144: 6.11 példa A ..-hv^'te 1 r ! es. j
Page 145: A komplex amplitudó minden n-re: T
Page 149 and 150: egységnyi amplitúdójú négyszö
Page 151 and 152: Az 1.) határesete Z ) V = Z ~ X (6
Page 153 and 154: A függvény zérusai és pólusai
Page 155 and 156: 6.7.1 Ideális alaptagok A (6.11) e
Page 157 and 158: ami az időtartományban az u bemen
Page 159 and 160: s i2 88 - ? wcr > o / ^ s 2 = " ±
Page 161 and 162: w c = ü o / 2 ( 1 2 ? 2 ) - w c=l
Page 163 and 164: k növelésekor a negat ív valós
Page 165 and 166: y h(s) ~ u(s); y(s)=w1 (s) yh(s) ~
Page 167 and 168: átmenő aszimptota meredeksége mu
Page 169 and 170: Arányos egytárolós tag merev neg
Page 171 and 172: 7. LINEÁRIS SZABÁLYOZÁS STABILIT
Page 173 and 174: Ezért hasznosabbak az olyan közve
Page 175 and 176: A legegyszerűbb w (s)= -J— ; w (
Page 177 and 178: A stabilitási tartalékot az erős
Page 179 and 180: W o ( s ) = -5 Megállapítandó, s
Page 181 and 182: Ebből w cTh=2n/3-n/2=n/6=0,52; (7.
Page 183 and 184: w d(z) -0, 1 20,02(l-e z-e -0, 1 +2
Page 185 and 186: 8. A SZABÁLYOZÁSI KÖR KÖVETÉSI
Page 187 and 188: (h ) a stacionárius vagy statikus
Page 189 and 190: 8.1 Példa 1. ) A felnyitott kör
Page 191 and 192: u (s) a i=0 i=l i=2 U7s A U A/s 2 A
Page 193: pólusaiból (N a(s) polinom) tevő
Page 196 and 197:
kitűzni. így a tervező valami 1y
Page 198 and 199:
A 9.1b ábrán pl. a jelformálásh
Page 200 and 201:
CJ = 0,44; (0,5);
Page 202 and 203:
9.4 ábra Az elv általános érvé
Page 204 and 205:
A kompenzáló algoritmus, amely az
Page 206 and 207:
Az CJ=1/T töréspontot az cj-nál
Page 208 and 209:
értékével. S *" A túlvezérlés
Page 210 and 211:
Annak érdekében, hogy a telítét
Page 212 and 213:
9.3.5 Különböző jelformálású
Page 214 and 215:
A holtidő akkor jut meghatározó
Page 216 and 217:
A hibajel frekvencia függvénye u
Page 218 and 219:
A hiba elhárításának ez az elh
Page 220 and 221:
Az irányító jel u(s) = w (s) r 1
Page 222 and 223:
Mivel a T=0,1 időállandó a T h=l
Page 224 and 225:
alakú komponens is megjelenik, ame
Page 226 and 227:
. ) A diszkrét ide.iű PD algoritm
Page 228 and 229:
a minőségi előírások betartás
Page 230 and 231:
z^=0,6065 pólusokat) kétszeres di
Page 232 and 233:
w d(z) = 37.25(z+3.01)(z+0.215) (z-
Page 234 and 235:
A zárt körben az ugrásalakú ala
Page 236 and 237:
folytonos idejű kimenő jelet. Gé
Page 238 and 239:
9.4.3 A mintavételezési idő kiv
Page 240 and 241:
10.2 Kaszkád szabályozás A 10.2
Page 242 and 243:
A 10.4 ábra a kaszkád szabályoz
Page 244 and 245:
w u(s)=10 (10.6) rb A belső hurokb
Page 247 and 248:
11. STATIKUS NEMLINEARITÁSOK HATÁ
Page 249 and 250:
A munkaponti linearizálás több b
Page 251 and 252:
A 11.4 ábrán feltüntetett tipiku
Page 253 and 254:
g.) Hiszterézises kétállású re
Page 255 and 256:
A határciklus akkor jön létre, h
Page 257 and 258:
11.3 Példa Vizsgáljuk meg, létre
Page 259 and 260:
Sok esetben, amikor a nagy zavaró
Page 261 and 262:
elé kimenő jele ugrásszerűen u=
Page 263 and 264:
Az új állandósult állapotba tra
Page 265 and 266:
Más megoldásban (11.15 ábra) a f
Page 267:
12. oldal (2.9) egyenlet 28. oldal
show all

J-94110

You also want an ePaper? Increase the reach of your titles

Delete template?

Save as template?