Předmět A3B31TES Př. 2 B
|
|
- Miroslav Neduchal
- před 5 lety
- Počet zobrazení:
Transkript
1 Předmět A3B31TES Př. 2 B PS,TB,OK 1 1 Katedra teorie obvodů Přednáška 2: Systémy PS,TB,OK Předmět A3B31TES Př. 2 B únor / 56
2 Obsah 1 Úvod 2 Typy systémů 3 Stabilita systémů 4 Příklady systémů 5 Základní bloky systémů 6 Postup získání schematu z diferenční rovnice 7 Modelování spojitých systémů a jejich simulace 8 Formální popis systémů 9 Diferenciální rovnice 10 Příklady řešení diferenciálních rovnic 11 Soustava diferenciálních rovnic 12 Vnější a vnitřní popis systému 13 Selhání derivace PS,TB,OK Předmět A3B31TES Př. 2 B únor / 56
3 Opakování Co známe z minulé přednášky? Co je to signál a systém? Co všechno může být signálem? Jaké typy signálů známe? Které základní signály jsme poznal a jaký je jejich význami? Co je energie/výkon signálu, vzájemná energie a korelace - význam a použití? PS,TB,OK Předmět A3B31TES Př. 2 B únor / 56
4 Čím se budeme zabývat? Jaké jsou typy systémů a jejich vlastnosti... Jak lze systém popsat - modelovat - simulovat... Příklady některých modelů... Úvod do řešení diferenciálních rovnic PS,TB,OK Předmět A3B31TES Př. 2 B únor / 56
5 Úvod Příklady systémů Co nás zajímá? Biologický systém - evokované potenciály: diagnostika i výzkum činnosti mozku a vazeb signálů v těle člověka Jak získat užitečnou informaci? PS,TB,OK Předmět A3B31TES Př. 2 B únor / 56
6 Úvod Co nás zajímá? Zpracování signálu: pouze vstup/výstup (vnější popis) nebo i signály v jednotlivých místech zapojení (vnitřní popis)? Jak kdy PS,TB,OK Předmět A3B31TES Př. 2 B únor / 56
7 Úvod Co nás zajímá? VSTUPNÍ SIGNÁL SYSTÉM VÝSTUPNÍ SIGNÁL Vnější popis: systém=černá skříňka; systém přijímá vstupní signál (buzení), produkuje výstupní signál (odezvu) Ovšem: odezva závisí i na (počátečním) stavu systému (el. obvod, člověk a jeho rozpoložení) Vnitřní - stavový popis: umožňuje nahlédnout do struktury systému, popsat vnitřní (stavové) signály PS,TB,OK Předmět A3B31TES Př. 2 B únor / 56
8 Úvod Reálný systém a jeho model reálný systém - saturace, nelinearity, zpozdění, hystereze,... - obtížné řešení model systému matematické zjednodušení fyzikálního systému schéma - znázornění systému diferenciálních rovnice (DR) a její řešení - popis chování systému přenos - stabilita, frekvenční vlastnosti... identifikace systému - klasifikace systému a stanovení parametrů DR nebo přenosu např. měření vstup/výstup PS,TB,OK Předmět A3B31TES Př. 2 B únor / 56
9 Úvod Diferenciální rovnice - DR - chování systémů Většina systémů je nelineárních a vykazuje saturaci hodnot signálů Chování systémů popisuje diferenciální rovnice (DR): dy dt = f (u, y) & okrajové (počáteční) podmínky Řešení dáno vstupním signálem vlastnostmi systému množina řešení počátečními podmínkami (počáteční stav systému) jediné řešení Řešení y(t) nelineární DR analytické metody (symbolické): tužka a papír, MAPLE, MATLAB (Symbolický toolbox: dsolve), transformace,... numerické metody (MATLAB - symbolický toolbox: např. ode45): mohou vést k chybnému řešení při nevhodné volbě kroku!!! linearizace: určení pracovního bodu a řešení linearizované DR pozor! linearizace platí pouze v malém okolí pracovního (rovnovážného) bodu, tedy pro malé změny hodnot signálu PS,TB,OK Předmět A3B31TES Př. 2 B únor / 56
10 Úvod Diferenční rovnice Získáme ji diskretizací diferenciální rovnice nebo modelováním diskrétního systému Chování systémů popisuje diferenční rovnice (DR): y[n + 1] = f (y[n], u[n]) s poč. podmínkou u[0] = konst. Řešení y[n] dáno vstupním signálem vlastnostmi systému množina řešení počátečními podmínkami (počáteční stav systému) jediné řešení Řešení nelineární DR: analytické metody (symbolické), transformace rekurentní metody - diferenciální rovnice takto řešit nelze linearizace a řešení lineární DR PS,TB,OK Předmět A3B31TES Př. 2 B únor / 56
11 Typy systémů Typy - klasifikace systémů Systémy rozlišujeme = identifikujeme podle rovnice, která je popisuje způsobu odezvy na vhodně zvolený vstupní signál Typy systémů Lineární X Nelineární Bez paměti X S pamětí Deterministický X Stochastický Stabilní X Nestabilní Stacinární X Nestacionární Bez zpětné vazby X Zpětnovazební Kauzální X Nekauzální Podle počtu vstupů a výstupů... PS,TB,OK Předmět A3B31TES Př. 2 B únor / 56
12 Stabilita systémů Stabilita a kauzalita systémů definice Stabilita = schopnost sytému udržet po poruše parametry uvnitř daných mezí Základní typy stability 1. BIBO 1 stabilita omezený 2 vstup generuje omezený výstup u(t) < x(t) < 2. asymptotická stabilita = stabilita soustavy, která se po poruše vrátí do původního stavu v nekonečném čase Kauzalita systém je kauzální, pokud jeho reakce nepředbíhá podnět: výstupní signál se může objevit nejdříve v okamžiku, kdy začne působit vstupní signál Úkol: Zkuste zjistit, jak je to s kauzalitou derivace a integrace 1 Bounded input bounded output 2 V amplitudě PS,TB,OK Předmět A3B31TES Př. 2 B únor / 56
13 Příklady systémů Příklady systémů Lineární X Nelineární: kyvadlo s malým a velkým rozkmitem Další příklad: limitér 3 x[n] y[n] yn 0.1, xn , xn 0.1 xn, 0.1 xn Zvukova ukazka: moneyzkreslenylimitace.mp3 PS,TB,OK Předmět A3B31TES Př. 2 B únor / 56
14 Příklady systémů Limitér omezuje hodnoty signálu a tím jej tvarově zkresluje a generuje ve výstupu složky signálu, které ve vstupu nebyly (viz přiložené spektrogramy u záznamů) PS,TB,OK Předmět A3B31TES Př. 2 B únor / 56
15 Příklady systémů Příklady systémů Diskrétní systém lineární: y[n] = x[n] + x[n 1] nelineární: y[n] = (2x[n] x 2 [n]) 2 diferenční rovnice - neobsahují derivace ale rozdíly v indexech: n, n 1,... PS,TB,OK Předmět A3B31TES Př. 2 B únor / 56
16 Příklady systémů Bez paměti X S pamětí: paměť prvek akumulující energii nebo klopný obvod; brzda - lanko X voda - přehrada; odporový dělič X RC článek; Deterministický X Stochastický Stabilní X Nestabilní - PS,TB,OK při stejných podmínkách alternativy (překvapení) kyvadlo X inverzní kyvadlo (kladivo na obr., večerníček na kole...) Předmět A3B31TES Př. 2 B únor / 56
17 Příklady systémů Převzato z upraveno PS,TB,OK Předmět A3B31TES Př. 2 B únor / 56
18 Příklady systémů Stacinární X Nestacionární - parametry systému = koeficienty dif. rovnice konstantní X proměnné (hubnutí) Bez zpětné vazby X Zpětnovazební - např. stabilizace systému: večerníček bez záporné zpětné vazby spadne Kauzální X Nekauzální - vypínač, schody v metru X zpracování obrázků (data uložena v paměti!!!) Podle počtu vstupů a výstupů - SISO (Single Input Single Output), SIMO, MISO, MIMO (Multiple Inputs Multiple Outputs) Kauzální zesilovač digitální a analogový (spojitý v čase) +Un R1 RC Uout x[n] y[n] Uin R2 RE y[n] = 2x[n] Au = -RC/RE PS,TB,OK Předmět A3B31TES Př. 2 B únor / 56
19 Příklady systémů Kauzální digitální filtr typu dolní propust a pásmová propust (naučíte se navrhovat a používat) x[n] + + y[n] x[n] D y[n] + D 0.98 D D - + D 1.97 D yn 0.98yn 1 xn xn 1 y = filter([1 1], [1-0.98], x); yn 1.97yn yn 2 xn xn 2 y = filter([1 0 1], [ ], x); Námět: poslech součtu a rozdílu vzorků 4 (viz dopředné cesty obou filtrů) Nekauzální diferenční filtr: y[n] = x[n + 1] x[n 1] zpožděním výstupu o 1 vzorek lze použít pro výpočet v reálném čase bez uložení vzorků signálu Systémy bez paměti jsou vždy kauzální Pokud máme signály uloženy v paměti (magnetický pásek, CD,...) lze je zpracovat i nekauzálními systémy (off-line zpracování = ne v reálném čase) 4 Zvukova ukazka: piratidp.mp3=součet, piratihp.mp3=rozdíl; původní záznam: piratioriginal.mp3 PS,TB,OK Předmět A3B31TES Př. 2 B únor / 56
20 Příklady systémů Nekauzální zpracování obrazu - vzorky uloženy v paměti nekauzální zpracování je možné Metoda hledání hran HH 2 VH 2 Obrázky: originál a hrany Další příklady systémů na přednášce PS,TB,OK Předmět A3B31TES Př. 2 B únor / 56
21 Základní bloky systémů Základní bloky systémů Základní stavební bloky systémů - vysvětlení, symboly a ilustrace na přednášce násobení signálu reálným číslem - potenciometr, koeficient, gain,... součet signálů - sčítací člen paměťové prvky - t - integrační člen, d dt - derivační člen, digitální paměť D (klopný obvod) nelineární funkce Poznámka: integrační člen t je určitý (!) integrál PS,TB,OK Předmět A3B31TES Př. 2 B únor / 56
22 Postup získání schematu z diferenční rovnice Postup získání schematu z diferenční rovnice Diferenční rovnice systému bez zpětné vazby: y[n] = 1/2(x[n] + x[n 1]) Z této rovnice lze bez úpravy kreslit schema diskrétního systému: výstup=koeficient*(vstup+minulý vstup) Schema systému: Pozn1.: tento systém je VŽDY stabilní neboť pro omezený vstup generuje omezený výstup PS,TB,OK Předmět A3B31TES Př. 2 B únor / 56
23 Postup získání schematu z diferenční rovnice Pozn1.: pro a = 1 představuje systém diskrétní integrátor (kumulační součet) často používaný systém ve zpracování signálů Pozn2.: pro a > 1 je systém nestabilní neboť i omezený vstup generuje neomezený výstup PS,TB,OK Předmět A3B31TES Př. 2 B únor / 56 Postup získání schematu z diferenční rovnice Diferenční rovnice systému se zpětnou vazbou: x[n] = u[n] + ax[n 1] Z této rovnice lze bez úpravy kreslit schema diskrétního systému: výstup=vstup+koeficient * minulý výstup Schema systému:
24 Modelování spojitých systémů a jejich simulace Modelování systémů a jejich simulace Co pro to musíme udělat? Zjednodušit problém, pokud je to přínosné - např. linearizace... Popsat vlastnosti systému (fyzikální popis systému)... Popsat vstupní signál... Určit stav systému... Určit výstupní signál... PS,TB,OK Předmět A3B31TES Př. 2 B únor / 56
25 Modelování spojitých systémů a jejich simulace Model jedoucího automobilu Referenční příklad 1 AUTO - pohyb automobilu v pomalé rychlosti(modifikace příkladu z učebnice B. Franklina) Hlavní myšlenka: rovnováha sil & použijeme 2. Newtonův zákon: F = ma Podmínky a zjednodušení použité pro získání modelu - viz přednáška Lineární diferenciální rovnice 1. řádu popisující pohyb vozu s(t) + b m ṡ(t) = F m, kde F je hnací síla, m hmotnost vozu a b součinitel odporu pro malé rychlosti (laminární proudění vzduchu) přepis rovnice vzhledem k rychlosti v(t) + b m v(t) = F m Nutné znát počáteční podmínku, tedy v(0) = konst Na přednášce uvedeno: schéma - pro simulaci komplexní frekvence výstup systému pro δ(t) a 1(t) - řešení DR PS,TB,OK Předmět A3B31TES Př. 2 B únor / 56
26 Modelování spojitých systémů a jejich simulace Model volného pádu Na přednášce uvedeny modely: volného pádu: v = g, g-tíhové zrychlení volného pádu s odporem vzduchu: v = g b/mv(t), podmínky pro získání modelu schéma komplexní frekvence řešení DR - příklady PS,TB,OK Předmět A3B31TES Př. 2 B únor / 56
27 Modelování spojitých systémů a jejich simulace Čarodějnice na pružině = model tlumiče Definice problému: Jak se bude čarodějnice pohybovat, když za ní budeme tahat? PS,TB,OK Předmět A3B31TES Př. 2 B únor / 56
28 Modelování spojitých systémů a jejich simulace Zjednodušení problému - podmínky pro získání modelu: Uvažujme jen vertikální pohyb Považujme čarodějnici za hmotný bod :-) Pružina se bude chovat hezky (tedy lineární vztah pro vratnou sílu F = kz) Ztráty pouze třením v pružině Žádné rušení, apod. PS,TB,OK Předmět A3B31TES Př. 2 B únor / 56
29 Modelování spojitých systémů a jejich simulace Fyzikální popis sytému z k m β PS,TB,OK Předmět A3B31TES Př. 2 B únor / 56
30 Modelování spojitých systémů a jejich simulace Fyzikální popis systému z k m β Hlavní myšlenka: rovnováha sil použijeme 2. Newtonův zákon: F = ma Jaké působí síly? Budící, tlumící, vratná PS,TB,OK Předmět A3B31TES Př. 2 B únor / 56
31 Modelování spojitých systémů a jejich simulace Fyzikální popis systému z k m β Hlavní myšlenka: rovnováha sil použijeme 2. Newtonův zákon: F = ma Jaké působí síly? Budící, tlumící 5, vratná F o (t) β dz dt kz = ma = m d2 z dt 2 (1) 5 pro malé rychlosti je síla lineárně závislá na rychlosti (laminární proudění)=stokesův vztah, pro větší rychlosti kvadratická závislost (turbulentní proudění), pro rychlosti větší než Machovo číslo kubická závislost (rázová vlna) PS,TB,OK Předmět A3B31TES Př. 2 B únor / 56
32 Modelování spojitých systémů a jejich simulace Výsledná DR m d2 z dt 2 + β dz dt + kz = F o(t) Lineární diferenciální rovnice 2. řádu! m, β, k jsou koeficienty diferenciální rovnice nejvyšší derivace udává řád Musíme znát ještě stav systému, tedy počáteční podmínky z(0) = c 1, dz dt (0) = c 2 rovnice 2. řádu 2 počáteční podmínky Řešení rovnice potom platí pro dané počáteční podmínky c 1, c 2 buzení (vstupní signál) F o (t) Na přednášce uvedeno: schéma komplexní frekvence řešení DR pro Diracův impuls a jednotkový skok PS,TB,OK Předmět A3B31TES Př. 2 B únor / 56
33 Modelování spojitých systémů a jejich simulace Matematické kyvadlo - oscilátor T c θ l mglsinθ mg Rovnice (rovnost momentů) má tvar T c mgl sin θ = J θ nebo přehledněji θ + g l sin θ = T c ml 2 (2) Nelineární! diferenciální rovnice 2. řádu ( θ je úhlové zrychlení) PS,TB,OK Předmět A3B31TES Př. 2 B únor / 56
34 Modelování spojitých systémů a jejich simulace Nelineární diferenciální rovnice se nám nelíbí! :-( V určitých případech můžeme problém zjednodušit linearizací: sin(θ) θ, tedy θ + g l θ = T c ml 2 (3) Linearizace funguje jen pro malé výchylky kolem rovnovážné polohy = pracovního bodu Všimněme si, že chybí tlumení (člen u první derivace) - dáno zjednodušením problému matematické kyvadlo (zanedbali jsem tlumení - ztráty) Opět musíme znát ještě stav systému, tedy počáteční podmínky θ(0) = c 1, θ(0) = c 2 Na přednášce uvedeno: schéma komplexní frekvence řešení DR pro Diracův impuls a jednotkový skok PS,TB,OK Předmět A3B31TES Př. 2 B únor / 56
35 Modelování spojitých systémů a jejich simulace Jednoduchá realizace kyvadla (už ne matematického) Co představuje jednotkový skok? zanedbání nehomogenit proudu vzduchu A jak to vlastně kmitá? Pro lineární model platící pro malé výchylky je to v ustáleném tvaru sinusový průběh vyzkoušíte si na cvičení PS,TB,OK Předmět A3B31TES Př. 2 B únor / 56
36 Modelování spojitých systémů a jejich simulace Model kyvadla bez tlumení pro SIMULINK Model poskytuje numerické řešení diferenciální rovnice - pro nás velmi příjemné :-) Step 2 Gain1 Add 1 s Integrator 1 s Integrator1 Scope Gain Trigonometric Function -K- sin Add1 1 s Integrator2 1 s Integrator3 Gain2 -K- PS,TB,OK Předmět A3B31TES Př. 2 B únor / 56
37 Modelování spojitých systémů a jejich simulace Numerické řešení diferenciální rovnice pro daný vstup a počáteční podmínky = výstup modelu PS,TB,OK kyvadla Předmět A3B31TES Př. 2 B únor / 56 Řešení DR - výstup modelu kyvadla pro jednotkový skok Porovnání řešení nelineární a lineární diferenciální rovnice
38 Modelování spojitých systémů a jejich simulace ALE POZOR :-x i mistr tesař se utne numerické řešení diferenciální rovnice nemusí vždy dát správný výsledek :-x Porovnání řešení nelineární a lineární diferenciální rovnice Proč?????? Numerické řešení diferenciální rovnice závisí na volbě diskretizačního kroku :-o - vysvětlíme si to PS,TB,OK Předmět A3B31TES Př. 2 B únor / 56
39 Formální popis systémů Formální popis systémů Dále už budeme požívat jen formální popis systémů Tedy např. místo budeme psát m d2 z dt 2 + β dz dt + kz = F o(t) a 0 ÿ + a 1 ẏ + a 2 y = u Proč formální popis? Protože různé systémy/úlohy mnohdy vedou na stejné rovnice. Nehledě na fyzikální pozadí nám pak bude stačit znát kvalitativní chování příslušné formální rovnice PS,TB,OK Předmět A3B31TES Př. 2 B únor / 56
40 Formální popis systémů Postup získání schematu z DR - shrnutí Proč je důležité umět nakreslit schema (diagram) z DR? je to grafické znázornění systému a umožnňuje jeho numerické řešení (simulaci) v SIMULINKu - ukázali jsme si Dáno: Diferenciální rovnice ÿ(t) + a 1 ẏ(t) + a 2 y(t) = b 0 u(t) Cíl: získat schema/diagram systému Řešení získáme postupnou integrací: 6 i když vlastní integrování nemusíme provádět to za nás provede SIMULINK Jednoduchý postup kreslení schematu : vyjádřit nejvyšší derivaci (určuje počet použitých integrátorů) ÿ(t) = a 1 ẏ(t) a 2 y(t) + b 0 u(t) kaskádně zapojit integrátory y(t) = ÿ(t) nakreslit symbol součtu (součtový člen) před první integrátor realizovat smyčky zpětných vazeb z výstupů integrátorů do součtu 6 Protože jsme si použití derivace zatím zakázali :-) PS,TB,OK Předmět A3B31TES Př. 2 B únor / 56
41 Formální popis systémů Korespondence DR a schematu Rovnice: ÿ(t) + a 1 ẏ(t) + a 2 y(t) = b 0 u(t) = Řešení: y(t) = (b 0 u(t) a 1 ẏ(t) a 2 y(t)) = Schema systému: PS,TB,OK Předmět A3B31TES Př. 2 B únor / 56
42 Diferenciální rovnice Diferenciální rovnice - DR DR = královna ukrývající tajemství systémů Typy DR: obyčejné - 1 nezávislá proměnná parciální - více nezávislých proměnných nelineární lineární Řád DR řád nejvyšší derivace PS,TB,OK Předmět A3B31TES Př. 2 B únor / 56
43 Příklady řešení diferenciálních rovnic Analytické řešení diferenciální rovnice Příklad obyčejné DR: y = dy dx = f (x, y) Např.: f (x, y) = 3x 2 y = dy dx = 3x 2 Příklad1: Analytické řešní DR s tužkou a papírem dy dx = 3x2 dy = 3x 2 dx rodina řešení: y = x 3 + C1 PS,TB,OK Předmět A3B31TES Př. 2 B únor / 56
44 Příklady řešení diferenciálních rovnic Příklad1: Analytické řešení DR - pokračování... Zadáme-li okrajovou (nebo počáteční) podmínku ve tvaru y(2) = 0.5 vybereme z rodiny jediné řešení: y = x 3 7, 5 Tentýž výsledek poskytne funkce dsolve (MATLAB): syms x y yf = dsolve( Dy = 3 x 2, x ); % rodina reseni y = dsolve( Dy = 3 x 2, y(2) = 1/2, x ); % jedine reseni figure(1); ezplot(y,[-3,3]) PS,TB,OK Předmět A3B31TES Př. 2 B únor / 56
45 Příklady řešení diferenciálních rovnic Numerické řešení diferenciální rovnice Proč se vlastně zabývat numerickým řešením diferenciálních rovnic? Protože se v praxi často používá a používá jej i Simulink ;-) - a my nemusíme znát metody řešení DR :-) Schema ukazuje řešení DR 2. řádu pomocí dvojnásobné integrace Hmmmmmmmm, a jak vlastně se ta integrace provádí?????????????? PS,TB,OK Předmět A3B31TES Př. 2 B únor / 56
46 Příklady řešení diferenciálních rovnic Numerické řešení diferenciálních rovnic Takto... - ale co je ta Rungova-Kuttova metoda - a jak máme vlastně nastavit její parametry? :-( PS,TB,OK Předmět A3B31TES Př. 2 B únor / 56
47 Příklady řešení diferenciálních rovnic Rovnice: dy dt = f (x, y) Cíl: získat hodnoty f (x, y) v bodech x n Hodnoty f (x, y) v bodech x n poskytují metody numerické integrace, hodnoty i mimo body x n poskytuje např. Rungova-Kuttova metoda volba kroku T (vzdálenost bodů x n+1 a x n): pevná velikost (volí uživatel) X proměnná (řízená velikostí chyby a ) vyjádření rozdílu hodnot funkce y v bodech x n+1 a x n následně lze získat soustavu rovnic pro určení f (x, y) v bodech x n Tento postup se postupně opakuje pro vybrané diskrétní hodnoty nezávislé proměnné x n a Obě volby umožňuje SIMULINK Důležité: numerické řešení je citlivé 7 na volbu diskretizačního kroku T = x n+1 x n Ukažme si to 7 Proto jsme při simulaci kyvadla pomocí SIMULINKu a pevného kroku T získali chybné řešení viz Př.2 část 1 PS,TB,OK Předmět A3B31TES Př. 2 B únor / 56
48 Příklady řešení diferenciálních rovnic Příklad2: Numerická integrace pomocí ode45 Nutné zadat: tvar DR (zde y = 3 x 2 ) & interval integrace (zde < 3, 3 >) & poč. podmínku y(x 0 ) = ( 3) 3 7.5: Pozn.: přesnost je veliká: modrá čára=analytické řešení, zelená=numerické řeš. MATLAB: x0=-3; xf=3; tspan = [x0 xf ]; y0 = x ; [T, Y ] = ode45(@rigid, tspan, y0); %integruje DR od t0 do tf s poc. podm. y0... function dy = rigid(x, y) dy = 3 x 2 ; PS,TB,OK Předmět A3B31TES Př. 2 B únor / 56
49 Příklady řešení diferenciálních rovnic Příklad3: Numerická integrace pomocí ode45 vliv velikosti kroku integrace Pozn.: přesnost řešení klesá s rostoucím krokem a a Funkce ODExy automaticky volí optimální krok, proto v případě pevného a velkého externě zadaného kroku nejsou výsledky správné PS,TB,OK Předmět A3B31TES Př. 2 B únor / 56
50 Soustava diferenciálních rovnic Soustava diferenciálních rovnic 1. řádu Proč převádět DR vyššího řádu na soustavu diferenciálních rovnic řádu 1? Motivace: chceme-li použít funkce ODExy k nalezení numerického řešení nelineární diferenciální rovnice vyššího řádu je třeba tuto rovnici nahradit soustavou rovnic 1. řádu 8 chceme-li získat náhled do vnitřní strukury systému a znát souvislosti mezi signály uvnitř systému a tím získat větší množství informací Jedná se úlohu nalezení vnitřního (stavového) popisu z popisu vnějšího 8 při použití SIMULINKu stačí sestavit model přímo z rovnice PS,TB,OK Předmět A3B31TES Př. 2 B únor / 56
51 Vnější a vnitřní popis systému Stavový popis pro nelineární systém Převod diferenciální rovnice 2. řádu na 2 dif. rovnice prvního řádu = získání stavového popisu z DR Příklad kyvadlo: θ + g l sin θ = Tc ml 2 (4) Tato nelineární diferenciální rovnice je vnějším popisem kyvadla Zavedeme nové proměnné x 1 a x 2 pomocí substituce: x 1 = θ x 2 = θ Vyjádříme rovnici (4) pomocí proměnných x 1 a x a 2 : x 2 + g sin x l 1 = Tc ml 2 získali jsme první rovnici 1. řádu Nalezněme vztah mezi x 1 a x 2 : θ = x 2 = ẋ 1 získali jsme druhou rovnici 1. řádu Tedy rovnici θ + g sin θ = Tc l ml 2 lze zapsat soustavou dvou diferenciálních rovnic 1. řádu (jedna z nich je nelinární) ẋ 1 = x 2 x 2 = Tc ml 2 g sin x l 1 PS,TB,OK Předmět A3B31TES Př. 2 B únor / 56
52 Vnější a vnitřní popis systému Vnější a vnitřní popis systému - shrnutí Shrnutí příkladu získání stavového popisu z DR: Nelineární diferenciální rovnici 2. řádu (vnější popis systému) θ + g l sin θ = Tc ml 2 lze zapsat soustavou dvou rovnic 1. řádu (vnitřní - stavový popis ) ẋ 1 = x 2 x 2 = Tc ml 2 g sin x l 1 s počátečními podmínkami: θ(0) = x 1 (0) = c 1 θ(0) = x 2 (0) = c 2 a použít funkci ODExy nebo SIMULINK a k numerickému výpočtu a SIMULINK používá k numerickému výpočtu funkce ODExy PS,TB,OK Předmět A3B31TES Př. 2 B únor / 56
53 Vnější a vnitřní popis systému Vnější a vnitřní popis SISO 9 systému 2. řádu Lineární DR pro SISO systém 2. řádu (vnější popis) ÿ(t) + a 1 ẏ(t) + a 0 y(t) = bu(t), poč. podm.: y(0) = C 1 a ẏ(0) = C 2 Postup získání stavového popisu lineárního systému(vnitřní popis) 1 volba stavových proměnných (nejednoznačná) doporučení: x 1 (t) = y(t) a x 2 (t) = ẏ(t) 2 přepočítáme poč. podm.: y(0) = x 1 (0) a ẏ(0) = x 2 (0) 3 dosazením x 2 (t) = ẏ(t) do původní DR získáme ẋ 2 (t) + a 1 x 2 (t) + a 0 x 1 (t) = bu(t) ẋ 2 (t) = a 1 x 2 (t) a 0 x 1 (t) + bu(t) 4 pomocí bodu 1 určíme vztah mezi x 1 (t) a x 2 (t) ẋ 1 (t) = ẏ(t) = x 2 (t) 9 Jeden vstup i výstup PS,TB,OK Předmět A3B31TES Př. 2 B únor / 56
54 Vnější a vnitřní popis systému Maticový zápis pro lineární systém Soustavu lineárních diferenciálních rovnic ẋ 1 (t) = x 2 (t), ẋ 2 (t) = a 1 x 2 (t) a 0 x 1 (t) + bu(t) a y(t) = x 1 (t) lze zapsat maticově 1 Vztah mezi stavovými proměnnými, jejich derivacemi a vstupem [ ] [ ] [ ] [ ] ẋ1 (t) 0 1 x1 (t) 0 =. + u(t) ẋ 2 (t) a 0 a 1 x 2 (t) b(t) 2 Vztah mezi stavovými proměnnými a výstupem y(t) = [ 1 0 ] [ x1 (t). x 2 (t) Schema (diagram) z maticového zápisu ] + [0]u(t) PS,TB,OK Předmět A3B31TES Př. 2 B únor / 56
55 Vnější a vnitřní popis systému Maticový zápis pro lineární systém Obecný maticový tvar stavového popisu pro lineární systém s jedním vstupem a jedním výstupem (SISO systém) libovolného řádu 10 ẋ(t) = A.x(t) + Bu(t) y(t) = C.x(t) + Du(t), kde A je matice systému, B je matice řízení C, D jsou výstupní matice Pro náš [ příklad platí ] [ ] A =, B =, C = [ 1 0 ], D = [0] a 0 a 1 b(t) [ ] [ ] x1 (t) ẋ1 (t) x(t) =, ẋ(t) = x 2 (t) ẋ 2 (t) 10 Pro systém řádu 3 budou mít vektory i matice rozměr 3, pro vyšší řád pak příslušně větší rozměr PS,TB,OK Předmět A3B31TES Př. 2 B únor / 56
56 Selhání derivace... a na závěr ukázka simulace systému 2. řádu... a proč jsme si zakázali používání derivace, i když by se s ní schema kreslilo lépe než s integrátory zkuste si to :-) PS,TB,OK Předmět A3B31TES Př. 2 B únor / 56
Flexibilita jednoduché naprogramování a přeprogramování řídícího systému
Téma 40 Jiří Cigler Zadání Číslicové řízení. Digitalizace a tvarování. Diskrétní systémy a jejich vlastnosti. Řízení diskrétních systémů. Diskrétní popis spojité soustavy. Návrh emulací. Nelineární řízení.
1 Modelování systémů 2. řádu
OBSAH Obsah 1 Modelování systémů 2. řádu 1 2 Řešení diferenciální rovnice 3 3 Ukázka řešení č. 1 9 4 Ukázka řešení č. 2 11 5 Ukázka řešení č. 3 12 6 Ukázka řešení č. 4 14 7 Ukázka řešení č. 5 16 8 Ukázka
Úvod do zpracování signálů
1 / 25 Úvod do zpracování signálů Karel Horák Rozvrh přednášky: 1. Spojitý a diskrétní signál. 2. Spektrum signálu. 3. Vzorkovací věta. 4. Konvoluce signálů. 5. Korelace signálů. 2 / 25 Úvod do zpracování
Analýza lineárních regulačních systémů v časové doméně. V Modelice (ale i v Simulinku) máme blok TransfeFunction
Analýza lineárních regulačních systémů v časové doméně V Modelice (ale i v Simulinku) máme blok TransfeFunction Studijní materiály http://physiome.cz/atlas/sim/regulacesys/ Khoo: Physiological Control
Modelování a simulace Lukáš Otte
Modelování a simulace 2013 Lukáš Otte Význam, účel a výhody MaS Simulační modely jsou nezbytné pro: oblast vědy a výzkumu (základní i aplikovaný výzkum) analýzy složitých dyn. systémů a tech. procesů oblast
Lineární a adaptivní zpracování dat. 1. ÚVOD: SIGNÁLY a SYSTÉMY
Lineární a adaptivní zpracování dat 1. ÚVOD: SIGNÁLY a SYSTÉMY Daniel Schwarz Investice do rozvoje vzdělávání Osnova Úvodní informace o předmětu Signály, časové řady klasifikace, příklady, vlastnosti Vzorkovací
U Úvod do modelování a simulace systémů
U Úvod do modelování a simulace systémů Vyšetřování rozsáhlých soustav mnohdy nelze provádět analytickým výpočtem.často je nutné zkoumat chování zařízení v mezních situacích, do kterých se skutečné zařízení
Předmět A3B31TES/Př. 13
Předmět A3B31TES/Př. 13 PS 1 1 Katedra teorie obvodů, místnost č. 523, blok B2 Přednáška 13: Kvantování, modulace, stavový popis PS Předmět A3B31TES/Př. 13 květen 2015 1 / 28 Obsah 1 Kvantování 2 Modulace
Opakování z předmětu TES
Opakování z předmětu TES A3B35ARI 6..6 Vážení studenti, v následujících měsících budete každý týden z předmětu Automatické řízení dostávat domácí úkol z látky probrané v daném týdnu na přednáškách. Jsme
Modelov an ı syst em u a proces
Modelování systémů a procesů 13. března 2012 Obsah 1 Vnější popis systému 2 Vnitřní popis systému 3 Příklady na stavový popis dynamických systémů Obsah 1 Vnější popis systému 2 Vnitřní popis systému 3
Číslicové filtry. Honza Černocký, ÚPGM
Číslicové filtry Honza Černocký, ÚPGM Aliasy Digitální filtry Diskrétní systémy Systémy s diskrétním časem atd. 2 Na co? Úprava signálů Zdůraznění Potlačení Detekce 3 Zdůraznění basy 4 Zdůraznění výšky
Automatizace je proces při němž je řídicí funkce člověka nahrazována činností
Automatizace je proces při němž je řídicí funkce člověka nahrazována činností různých přístrojů a zařízení. (Mechanizace, Automatizace, Komplexní automatizace) Kybernetika je Věda, která zkoumá obecné
Diferenciální rovnice a jejich aplikace. (Brkos 2011) Diferenciální rovnice a jejich aplikace 1 / 36
Diferenciální rovnice a jejich aplikace Zdeněk Kadeřábek (Brkos 2011) Diferenciální rovnice a jejich aplikace 1 / 36 Obsah 1 Co to je derivace? 2 Diferenciální rovnice 3 Systémy diferenciálních rovnic
25.z-6.tr ZS 2015/2016
Ústav technologie, mechanizace a řízení staveb Teorie měření a regulace Typové členy 2 25.z-6.tr ZS 2015/2016 2015 - Ing. Václav Rada, CSc. TEORIE ŘÍZENÍ třetí část tématu předmětu pokračuje. A oblastí
CW01 - Teorie měření a regulace
Ústav technologie, mechanizace a řízení staveb CW01 - Teorie měření a regulace ZS 2010/2011 SPEC. 2.p 2010 - Ing. Václav Rada, CSc. Ústav technologie, mechanizace a řízení staveb Teorie měření a regulace
Lineární a adaptivní zpracování dat. 1. ÚVOD: SIGNÁLY, ČASOVÉ ŘADY a SYSTÉMY
Lineární a adaptivní zpracování dat 1. ÚVOD: SIGNÁLY, ČASOVÉ ŘADY a SYSTÉMY Daniel Schwarz Investice do rozvoje vzdělávání Osnova Úvodní informace o předmětu Signály, časové řady klasifikace, příklady,
Odpružená sedačka. Petr Školník, Michal Menkina. TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI Fakulta mechatroniky, informatiky a mezioborových studií
Petr Školník, Michal Menkina TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI Fakulta mechatroniky, informatiky a mezioborových studií Tento materiál vznikl v rámci projektu ESF CZ.1.07/2.2.00/07.0247, který je spolufinancován
Elektronické obvody analýza a simulace
Elektronické obvody analýza a simulace Jiří Hospodka katedra Teorie obvodů, 804/B3 ČVUT FEL 4. října 2006 Jiří Hospodka (ČVUT FEL) Elektronické obvody analýza a simulace 4. října 2006 1 / 7 Charakteristika
Lineární a adaptivní zpracování dat. 1. ÚVOD: SIGNÁLY, ČASOVÉ ŘADY a SYSTÉMY
Lineární a adaptivní zpracování dat 1. ÚVOD: SIGNÁLY, ČASOVÉ ŘADY a SYSTÉMY Daniel Schwarz Investice do rozvoje vzdělávání Osnova Úvodní informace o předmětu Signály, časové řady klasifikace, příklady,
ZPĚTNOVAZEBNÍ ŘÍZENÍ, POŽADAVKY NA REGULACI
ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE, FAKULTA ELEKTROTECHNICKÁ, KATEDRA ŘÍDICÍ TECHNIKY Modelování a simulace systémů cvičení 9 ZPĚTNOVAZEBNÍ ŘÍZENÍ, POŽADAVKY NA REGULACI Petr Hušek (husek@fel.cvut.cz)
Nelineární obvody. V nelineárních obvodech však platí Kirchhoffovy zákony.
Nelineární obvody Dosud jsme se zabývali analýzou lineárních elektrických obvodů, pasivní lineární prvky měly zpravidla konstantní parametr, v těchto obvodech platil princip superpozice a pro analýzu harmonického
Diskretizace. 29. dubna 2015
MSP: Domácí příprava č. 3 Vnitřní a vnější popis diskrétních systémů Dopředná Z-transformace Zpětná Z-transformace Řešení diferenčních rovnic Stabilita diskrétních systémů Spojování systémů Diskretizace
ekologie Pavel Fibich rovnice rovnice Pavel Fibich Shrnutí Literatura
a diferenční - nalévárna pavel.fibich@prf.jcu.cz 27. září 2012 Obsah 1 2 3 4 5 6 7 Proč povídat o diferenciálních (δr) a diferenčních rovnicích ( R) v kurzu? δr a R jsou vhodné pro popisy vztahů a vývoje
Modelování systémů a procesů (11MSP) Bohumil Kovář, Jan Přikryl, Miroslav Vlček. 8. přednáška 11MSP pondělí 20. dubna 2015
Modelování systémů a procesů (11MSP) Bohumil Kovář, Jan Přikryl, Miroslav Vlček Ústav aplikované matematiky ČVUT v Praze, Fakulta dopravní 8. přednáška 11MSP pondělí 20. dubna 2015 verze: 2015-04-14 12:31
Úvod do analytické mechaniky
Úvod do analytické mechaniky Vektorová mechanika, která je někdy nazývána jako Newtonova, vychází bezprostředně z principů, které jsou vyjádřeny vztahy mezi vektorovými veličinami. V tomto případě např.
( LEVEL 2 něco málo o matematickém popisu, tvorbě simulačního modelu a práci s ním. )
( LEVEL 2 něco málo o matematickém popisu, tvorbě simulačního modelu a práci s ním. ) GRATULUJI! Pokud jste se rozhodli pro čtení této části proto, abyste se dostali trochu více na kloub věci, jste zvídaví
7. ODE a SIMULINK. Nejprve velmi jednoduchý příklad s numerických řešením. Řešme rovnici
7. ODE a SIMULINK Jednou z často používaných aplikací v Matlabu je modelování a simulace dynamických systémů. V zásadě můžeme postupovat buď klasicky inženýrsky (popíšeme systém diferenciálními rovnicemi
Lineární a adaptivní zpracování dat. 2. SYSTÉMY a jejich popis v časové doméně a frekvenční doméně
Lineární a adaptivní zpracování dat 2. SYSTÉMY a jejich popis v časové doméně a frekvenční doméně Daniel Schwarz Investice do rozvoje vzdělávání Osnova Opakování: signály a systémy Vlastnosti systémů Systémy
Řešení diferenciálních rovnic v MATLABu
Řešení diferenciálních rovnic v MATLABu Základy algoritmizace a programování Přednáška 23. listopadu 2011 Co řešíme Obyčejné diferenciální rovnice prvního řádu: separovatelné lineární exaktní druhého řádu,
MODIFIKOVANÝ KLIKOVÝ MECHANISMUS
MODIFIKOVANÝ KLIKOVÝ MECHANISMUS Michal HAJŽMAN Tento materiál je spolufinancován Evropským sociálním fondem a státním rozpočtem České republiky. Vyšetřování pohybu vybraných mechanismů v systému ADAMS
Lineární a adaptivní zpracování dat. 2. SYSTÉMY a jejich popis v časové doméně a frekvenční doméně
Lineární a adaptivní zpracování dat 2. SYSTÉMY a jejich popis v časové doméně a frekvenční doméně Daniel Schwarz Investice do rozvoje vzdělávání Osnova Opakování: signály a systémy Vlastnosti systémů Systémy
9.7. Vybrané aplikace
Cíle V rámci témat zaměřených na lineární diferenciální rovnice a soustavy druhého řádu (kapitoly 9.1 až 9.6) jsme dosud neuváděli žádné aplikace. Je jim společně věnována tato závěrečné kapitola, v níž
Praktické výpočty s komplexními čísly (především absolutní hodnota a fázový úhel) viz např. vstupní test ve skriptech.
Praktické výpočty s komplexními čísly (především absolutní hodnota a fázový úhel) viz např. vstupní test ve skriptech. Neznalost amplitudové a fázové frekvenční charakteristiky dolní a horní RC-propusti
ZÁKLADY AUTOMATICKÉHO ŘÍZENÍ
VYSOKÁ ŠKOLA BÁŇSKÁ TECHNICKÁ UNIVERZITA OSTRAVA FAKULTA STROJNÍ ZÁKLADY AUTOMATICKÉHO ŘÍZENÍ 1. týden doc. Ing. Renata WAGNEROVÁ, Ph.D. Ostrava 2013 doc. Ing. Renata WAGNEROVÁ, Ph.D. Vysoká škola báňská
SIGNÁLY A LINEÁRNÍ SYSTÉMY
SIGNÁLY A LINEÁRNÍ SYSTÉMY prof. Ing. Jiří Holčík, CSc. holcik@iba.muni.cz II. SIGNÁLY ZÁKLADNÍ POJMY SIGNÁL - DEFINICE SIGNÁL - DEFINICE Signál je jev fyzikální, chemické, biologické, ekonomické či jiné
Tuhost mechanických částí. Předepnuté a nepředepnuté spojení. Celková tuhosti kinematické vazby motor-šroub-suport.
Tuhost mechanických částí. Předepnuté a nepředepnuté spojení. Celková tuhosti kinematické vazby motor-šroub-suport. R. Mendřický, M. Lachman Elektrické pohony a servomechanismy 31.10.2014 Obsah prezentace
MĚŘENÍ A ANALÝZA ELEKTROAKUSTICKÝCH SOUSTAV NA MODELECH. Petr Kopecký ČVUT, Fakulta elektrotechnická, Katedra Radioelektroniky
MĚŘENÍ A ANALÝZA ELEKTROAKUSTICKÝCH SOUSTAV NA MODELECH Petr Kopecký ČVUT, Fakulta elektrotechnická, Katedra Radioelektroniky Při návrhu elektroakustických soustav, ale i jiných systémů, je vhodné nejprve
11. přednáška 10. prosince Kapitola 3. Úvod do teorie diferenciálních rovnic. Obyčejná diferenciální rovnice řádu n (ODR řádu n) je vztah
11. přednáška 10. prosince 2007 Kapitola 3. Úvod do teorie diferenciálních rovnic. Obyčejná diferenciální rovnice řádu n (ODR řádu n) je vztah F (x, y, y, y,..., y (n) ) = 0 mezi argumentem x funkce jedné
SIGNÁLY A LINEÁRNÍ SYSTÉMY
SIGNÁLY A LINEÁRNÍ SYSTÉMY prof. Ing. Jiří Holčík, CSc. holcik@iba.muni.cziba.muni.cz II. SIGNÁLY ZÁKLADNÍ POJMY SIGNÁL - DEFINICE SIGNÁL - DEFINICE Signál je jev fyzikální, chemické, biologické, ekonomické
Biofyzikální ústav LF MU Brno. jarní semestr 2011
pro obor Ošetřovatelská péče v gerontologii Biofyzikální ústav LF MU Brno jarní semestr 2011 Obsah letmý dotyk teorie systémů klasifikace a analýza biosignálů Co je signál? Co je biosignál? Co si počít
Teoretická elektrotechnika - vybrané statě
Teoretická elektrotechnika - vybrané statě David Pánek EK 63 panek50@kte.zcu.cz Fakulta elektrotechnická Západočeská univerzita v Plzni September 26, 202 David Pánek EK 63 panek50@kte.zcu.cz Teoretická
Signál v čase a jeho spektrum
Signál v čase a jeho spektrum Signály v časovém průběhu (tak jak je vidíme na osciloskopu) můžeme dělit na periodické a neperiodické. V obou případech je lze popsat spektrálně určit jaké kmitočty v sobě
MATEMATIKA III. Olga Majlingová. Učební text pro prezenční studium. Předběžná verze
Fakulta strojního inženýrství Univerzity J. E. Purkyně v Ústí nad Labem Pasteurova 7 Tel.: 475 285 511 400 96 Ústí nad Labem Fax: 475 285 566 Internet: www.ujep.cz E-mail: kontakt@ujep.cz MATEMATIKA III
JEDNOTKY. E. Thöndel, Ing. Katedra mechaniky a materiálů, FEL ČVUT v Praze. Abstrakt
SIMULAČNÍ MODEL KLIKOVÉ HŘÍDELE KOGENERAČNÍ JEDNOTKY E. Thöndel, Ing. Katedra mechaniky a materiálů, FEL ČVUT v Praze Abstrakt Crankshaft is a part of commonly produced heat engines. It is used for converting
CITLIVOSTNÍ ANALÝZA DYNAMICKÝCH SYSTÉMŮ I
Informačné a automatizačné technológie v riadení kvality produkcie Vernár,.-4. 9. 005 CITLIVOSTNÍ ANALÝZA DYNAMICKÝCH SYSTÉMŮ I KÜNZEL GUNNAR Abstrakt Příspěvek uvádí základní definice, fyzikální interpretaci
Ústav technologie, mechanizace a řízení staveb. CW01 - Teorie měření a regulace 10.2 ZS 2010/2011. reg Ing. Václav Rada, CSc.
Ústav technologie, mechanizace a řízení staveb CW01 - Teorie měření a regulace ZS 2010/2011 10.2 reg-2 2010 - Ing. Václav Rada, CSc. Ústav technologie, mechanizace a řízení staveb Teorie měření Teorie
Abychom se vyhnuli užití diferenčních sumátorů, je vhodné soustavu rovnic(5.77) upravit následujícím způsobem
Abychom se vyhnuli užití diferenčních sumátorů, je vhodné soustavu rovnic(5.77) upravit následujícím způsobem I 1 = 1 + pl 1 (U 1 +( )), = 1 pc 2 ( I 1+( I 3 )), I 3 = pl 3 (U 3 +( )), 1 U 3 = (pc 4 +1/
Modelování a simulace
Modelování a simulace Doc Ing Pavel Václavek, PhD Modelování a simulace Úvod - str /48 Obsah a organizace Obsah a org Cíl předmětu Náplň přednášek Vyučující Hodnocení Literatura Modelování a simulace Úvod
Číslicová filtrace. FIR filtry IIR filtry. ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE Fakulta elektrotechnická
ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE Fakulta elektrotechnická Ing. Radek Sedláček, Ph.D., katedra měření K13138 Číslicová filtrace FIR filtry IIR filtry Tyto materiály vznikly za podpory Fondu rozvoje
Modelování anelastické odezvy vlastních kmitů zemětřesení v Chile 2010
Modelování anelastické odezvy vlastních kmitů zemětřesení v Chile 2010 Eliška Zábranová Katedra geofyziky MFF UK, VCDZ Úvod Vlastní kmity jsou elementy stojatého vlnění s nekonečným počtem stupňů volnosti.
teorie elektronických obvodů Jiří Petržela obvodové funkce
Jiří Petržela obvod jako dvojbran dvojbranem rozumíme elektronický obvod mající dvě brány (vstupní a výstupní) dvojbranem může být zesilovač, pasivní i aktivní filtr, tranzistor v některém zapojení, přenosový
Obyčejnými diferenciálními rovnicemi (ODR) budeme nazývat rovnice, ve kterých
Obyčejné diferenciální rovnice Obyčejnými diferenciálními rovnicemi (ODR) budeme nazývat rovnice, ve kterých se vyskytují derivace neznámé funkce jedné reálné proměnné. Příklad. Bud dána funkce f : R R.
Lineární a adaptivní zpracování dat. 3. SYSTÉMY a jejich popis ve frekvenční oblasti
Lineární a adaptivní zpracování dat 3. SYSTÉMY a jejich popis ve frekvenční oblasti Daniel Schwarz Osnova Opakování: systémy a jejich popis v časové oblasti Fourierovy řady Frekvenční charakteristika systémů
SIGNÁLY A LINEÁRNÍ SYSTÉMY
SIGNÁLY A LINEÁRNÍ SYSTÉMY prof. Ing. Jiří Holčík, CSc. INVESTICE Institut DO biostatistiky ROZVOJE VZDĚLÁVÁNÍ a analýz VII. SYSTÉMY ZÁKLADNÍ POJMY SYSTÉM - DEFINICE SYSTÉM (řec.) složené, seskupené (v
ODR metody Runge-Kutta
ODR metody Runge-Kutta Teorie (velmi stručný výběr z přednášek) Úloha s počátečními podmínkami (Cauchyova) 1 řádu Hledáme aprox řešení Y(x) soustavy obyčejných diferenciálních rovnic 1 řádu kde Y(x) =
Experimentální realizace Buquoyovy úlohy
Experimentální realizace Buquoyovy úlohy ČENĚK KODEJŠKA, JAN ŘÍHA Přírodovědecká fakulta Univerzity Palackého, Olomouc Abstrakt Tato práce se zabývá experimentální realizací Buquoyovy úlohy. Jedná se o
U1, U2 vnější napětí dvojbranu I1, I2 vnější proudy dvojbranu
DVOJBRANY Definice a rozdělení dvojbranů Dvojbran libovolný obvod, který je s jinými částmi obvodu spojen dvěma páry svorek (vstupní a výstupní svorky). K analýze chování obvodu postačí popsat daný dvojbran
Diferenciální rovnice
Diferenciální rovnice Průvodce studiem Touto kapitolou se náplň základního kurzu bakalářské matematiky uzavírá. Je tomu tak mimo jiné proto, že jsou zde souhrnně využívány poznatky získané studiem předchozích
Úvod do modelování a simulace. Ing. Michal Dorda, Ph.D.
Úvod do modelování a simulace systémů Ing. Michal Dorda, Ph.D. 1 Základní pojmy Systém systémem rozumíme množinu prvků (příznaků) a vazeb (relací) mezi nimi, která jako celek má určité vlastnosti. Množinu
Fourierova transformace
Fourierova transformace EO Přednáška Pavel Máša ÚVODEM Známe Fourierovy řady v komplexním tvaru f(t) = 1X k= 1 A k e jk! t Spektrum této řady je diskrétní A k = 1 T Obvody tedy musíme řešit v HUS člen
teorie elektronických obvodů Jiří Petržela řešení nelineárních obvodů
Jiří Petržela vlastnosti lineárních obvodů přechodný děj obvodu je vždy tlumený, trvá omezenou dobu a je dán jeho vlastnostmi, počátečními podmínkami a buzením ustálený stav nezávisí na počátečních podmínkách
Matematika 2 LS 2012/13. Prezentace vznikla na základě učebního textu, jehož autorem je doc. RNDr. Mirko Rokyta, CSc. J. Stebel Matematika 2
Matematika 2 13. přednáška Obyčejné diferenciální rovnice Jan Stebel Fakulta mechatroniky, informatiky a mezioborových studíı Technická univerzita v Liberci jan.stebel@tul.cz http://bacula.nti.tul.cz/~jan.stebel
Laserová technika prosince Katedra fyzikální elektroniky.
Laserová technika 1 Aktivní prostředí Šíření optických impulsů v aktivním prostředí Jan Šulc Katedra fyzikální elektroniky České vysoké učení technické jan.sulc@fjfi.cvut.cz. prosince 016 Program přednášek
Lineární a adaptivní zpracování dat. 2. SYSTÉMY a jejich popis v časové doméně
Lineární a adaptivní zpracování dat 2. SYSTÉMY a jejich popis v časové doméně Daniel Schwarz Investice do rozvoje vzdělávání Osnova Opakování: signály Systémy: definice, několik příkladů Vlastnosti systémů
Pozorovatel, Stavová zpětná vazba
Pozorovatel, Stavová zpětná vazba Teorie dynamických systémů Obsah Úvod 2 Příklady 2 3 Domácí úlohy 6 Reference 8 Úvod Pozorovatel stavu slouží k pozorování (odhadování) zejména neměřitelných stavů systému.
Operační zesilovač, jeho vlastnosti a využití:
Truhlář Michal 6.. 5 Laboratorní práce č.4 Úloha č. VII Operační zesilovač, jeho vlastnosti a využití: Úkol: Zapojte operační zesilovač a nastavte jeho zesílení na hodnotu přibližně. Potvrďte platnost
1. Náhodný vektor (X, Y ) má diskrétní rozdělení s pravděpodobnostní funkcí p, kde. p(x, y) = a(x + y + 1), x, y {0, 1, 2}.
VIII. Náhodný vektor. Náhodný vektor (X, Y má diskrétní rozdělení s pravděpodobnostní funkcí p, kde p(x, y a(x + y +, x, y {,, }. a Určete číslo a a napište tabulku pravděpodobnostní funkce p. Řešení:
Vlastnosti členů regulačních obvodů Osnova kurzu
Osnova kurzu 1) Základní pojmy; algoritmizace úlohy 2) Teorie logického řízení 3) Fuzzy logika 4) Algebra blokových schémat 5) Statické vlastnosti členů regulačních obvodů 6) Dynamické vlastnosti členů
Elektromechanický oscilátor
- 1 - Elektromechanický oscilátor Ing. Ladislav Kopecký, 2002 V tomto článku si ukážeme jeden ze způsobů, jak využít silové účinky cívky s feromagnetickým jádrem v rezonanci. I člověk, který neoplývá technickou
Kapitola 1. Signály a systémy. 1.1 Klasifikace signálů
Kapitola 1 Signály a systémy 1.1 Klasifikace signálů Signál představuje fyzikální vyjádření informace, obvykle ve formě okamžitých hodnot určité fyzikální veličiny, která je funkcí jedné nebo více nezávisle
metody jsou proto často jedinou možností jak danou diferenciální rovnicivyřešit.
7. ODR počáteční úlohy Průvodce studiem Jen velmi málo diferenciálních rovnic, které se vyskytují při popisu praktických úloh, se dářešit exaktně, a i když dokážeme najít vzorce popisující analytickéřešení,
Dynamika soustav hmotných bodů
Dynamika soustav hmotných bodů Mechanický model, jehož pohyb je charakterizován pohybem dvou nebo více bodů, nazýváme soustavu hmotných bodů. Pro každý hmotný bod můžeme napsat pohybovou rovnici. Tedy
Vzpěr jednoduchého rámu, diferenciální operátory. Lenka Dohnalová
1 / 40 Vzpěr jednoduchého rámu, diferenciální operátory Lenka Dohnalová ČVUT, fakulta stavební, ZS 2015/2016 katedra stavební mechaniky a katedra matematiky, Odborné vedení: doc. Ing. Jan Zeman, Ph.D.,
Soustavy lineárních diferenciálních rovnic I. řádu s konstantními koeficienty
Soustavy lineárních diferenciálních rovnic I řádu s konstantními koeficienty Definice a) Soustava tvaru x = ax + a y + az + f() t y = ax + a y + az + f () t z = a x + a y + a z + f () t se nazývá soustava
I. část - úvod. Iva Petríková
Kmitání mechanických soustav I. část - úvod Iva Petríková Katedra mechaniky, pružnosti a pevnosti Osah Úvod, základní pojmy Počet stupňů volnosti Příklady kmitavého pohyu Periodický pohy Harmonický pohy,
MATEMATIKA V MEDICÍNĚ
MATEMATIKA V MEDICÍNĚ Tomáš Oberhuber Fakulta jaderná a fyzikálně inženýrská České vysoké učení technické v Praze Matematika pro život TOMÁŠ OBERHUBER (FAKULTA JADERNÁ A FYZIKÁLNĚ INŽENÝRSKÁ MATEMATIKA
Kapacita, indukčnost; kapacitor-kondenzátor, induktor-cívka
Kapacita, indukčnost; kapacitor-kondenzátor, induktor-cívka Kondenzátor je schopen uchovat energii v podobě elektrického náboje Q. Kapacita C se udává ve Faradech [F]. Kapacita je úměrná ploše elektrod
3.1. Newtonovy zákony jsou základní zákony klasické (Newtonovy) mechaniky
3. ZÁKLADY DYNAMIKY Dynamika zkoumá příčinné souvislosti pohybu a je tedy zdůvodněním zákonů kinematiky. K pojmům používaným v kinematice zavádí pojem hmoty a síly. Statický výpočet Dynamický výpočet -
SIGNÁLY A SOUSTAVY, SIGNÁLY A SYSTÉMY
SIGNÁLY A SOUSTAVY, SIGNÁLY A SYSTÉMY TEMATICKÉ OKRUHY Signály se spojitým časem Základní signály se spojitým časem (základní spojité signály) Jednotkový skok σ (t), jednotkový impuls (Diracův impuls)
r Odvoď te přenosovou funkci obvodů na obr.2.16, je-li vstupem napě tí u 1 a výstupem napě tí u 2. Uvaž ujte R = 1Ω, L = 1H a C = 1F.
Systé my, procesy a signály I - sbírka příkladů NEŘ EŠENÉPŘ ÍKADY r 223 Odvoď te přenosovou funkci obvodů na obr26, je-li vstupem napě tí u a výstupem napě tí Uvaž ujte Ω, H a F u u u a) b) c) u u u d)
CVIČENÍ 4 Doc.Ing.Kateřina Hyniová, CSc. Katedra číslicového návrhu Fakulta informačních technologií České vysoké učení technické v Praze 4.
CVIČENÍ POZNÁMKY. CVIČENÍ. Vazby mezi systémy. Bloková schémata.vazby mezi systémy a) paralelní vazba b) sériová vazba c) zpětná (antiparalelní) vazba. Vnější popis složitých systémů a) metoda postupného
PŘÍKLAD PŘECHODNÝ DĚJ DRUHÉHO ŘÁDU ŘEŠENÍ V ČASOVÉ OBLASTI A S VYUŽITÍM OPERÁTOROVÉ ANALÝZY
PŘÍKLAD PŘECHODNÝ DĚJ DRHÉHO ŘÁD ŘEŠENÍ V ČASOVÉ OBLASTI A S VYŽITÍM OPERÁTOROVÉ ANALÝZY A) Časová oblast integro-diferenciální rovnice K obvodu na obrázku je v čase t 0 napětí u b (t). t 0 připojen zdroj
úloh pro ODR jednokrokové metody
Numerické metody pro řešení počátečních úloh pro ODR jednokrokové metody Formulace: Hledáme řešení y = y() rovnice () s počáteční podmínkou () y () = f(, y()) () y( ) = y. () Smysl: Analyticky lze spočítat
Základy matematiky pro FEK
Základy matematiky pro FEK 12. přednáška Blanka Šedivá KMA zimní semestr 216/21 Blanka Šedivá (KMA) Základy matematiky pro FEK zimní semestr 216/21 1 / 15 Integrování jako inverzní operace příklady inverzních
Budeme hledat řešení y(x) okrajové úlohy pro diferenciální rovnici druhého řádu v samoadjungovaném tvaru na intervalu a, b : 2 ) y i p i+ 1
ODR - okrajová úloha Teorie (velmi stručný výběr z přednášek) Okrajová úloha 2. řádu Budeme hledat řešení y(x) okrajové úlohy pro diferenciální rovnici druhého řádu v samoadjungovaném tvaru na intervalu
Drsná matematika III 6. přednáška Obyčejné diferenciální rovnice vyšších řádů, Eulerovo přibližné řešení a poznámky o odhadech chyb
Drsná matematika III 6. přednáška Obyčejné diferenciální rovnice vyšších řádů, Eulerovo přibližné řešení a poznámky o odhadech chyb Jan Slovák Masarykova univerzita Fakulta informatiky 23. 10. 2006 Obsah
Obsah Obyčejné diferenciální rovnice
Obsah 1 Obyčejné diferenciální rovnice 3 1.1 Základní pojmy............................................ 3 1.2 Obyčejné diferenciální rovnice 1. řádu................................ 5 1.3 Exaktní rovnice............................................
KMS cvičení 9. Ondřej Marek
KMS cvičení 9 Ondřej Marek SYSTÉM S n DOF ŘEŠENÍ V MODÁLNÍCH SOUŘADNICÍCH Pohybové rovnice lineárního systému: U je modální matice, vlastní vektory u 1, u 2,..., u n jsou sloupce v matici U x - vektor
1 Tyto materiály byly vytvořeny za pomoci grantu FRVŠ číslo 1145/2004.
Prostá regresní a korelační analýza 1 1 Tyto materiály byly vytvořeny za pomoci grantu FRVŠ číslo 1145/2004. Problematika závislosti V podstatě lze rozlišovat mezi závislostí nepodstatnou, čili náhodnou
l, l 2, l 3, l 4, ω 21 = konst. Proved te kinematické řešení zadaného čtyřkloubového mechanismu, tj. analyticky
Kinematické řešení čtyřkloubového mechanismu Dáno: Cíl: l, l, l 3, l, ω 1 konst Proved te kinematické řešení zadaného čtyřkloubového mechanismu, tj analyticky určete úhlovou rychlost ω 1 a úhlové zrychlení
Experimentální dynamika (motivace, poslání, cíle)
Experimentální dynamika (motivace, poslání, cíle) www.kme.zcu.cz/kmet/exm 1 Obsah prezentace 1. Motivace, poslání, cíle 2. Dynamické modely v mechanice 3. Vibrace přehled, proč a jak měřit 4. Frekvenční
Frekvenční charakteristiky
Frekvenční charakteristiky EO2 Přednáška Pavel Máša ÚVODEM Frekvenční charakteristiky popisují závislost poměru amplitudy výstupního ku vstupnímu napětí a jejich fázový posun v závislosti na frekvenci
Stavový popis, linearizace
Stavový popis, linearizace Teorie dynamických systémů Obsah Úvod 2 Příklady 2 3 Domácí úlohy 4 Reference 5 Úvod Stavové rovnice nelineárního systému ẋ(t) f x(t), u(t), t () y(t) g x(t), u(t), t, kde první
D C A C. Otázka 1. Kolik z následujících matic je singulární? A. 0 B. 1 C. 2 D. 3
atum narození Otázka. Kolik z následujících matic je singulární? 4 A. B... 3 6 4 4 4 3 Otázka. Pro která reálná čísla a jsou vektory u = (,, 3), v = (3, a, ) a w = (,, ) lineárně závislé? A. a = 5 B. a
Úvod. Integrování je inverzní proces k derivování Máme zderivovanou funkci a integrací získáme původní funkci kterou jsme derivovali
NEURČITÝ INTEGRÁL Úvod Integrování je inverzní proces k derivování Máme zderivovanou funkci a integrací získáme původní funkci kterou jsme derivovali Umět pracovat s integrálním počtem Je důležité pro
Teorie měření a regulace
Ústav technologie, mechanizace a řízení staveb Teorie měření a regulace 22.z-3.tr ZS 2015/2016 2015 - Ing. Václav Rada, CSc. TEORIE ŘÍZENÍ druhá část tématu předmětu pokračuje. oblastí matematických pomůcek
Přechodné děje 2. řádu v časové oblasti
Přechodné děje 2. řádu v časové oblasti EO2 Přednáška 8 Pavel Máša - Přechodné děje 2. řádu ÚVODEM Na předchozích přednáškách jsme se seznámili s obecným postupem řešení přechodných dějů, jmenovitě pak
Nejjednodušší, tzv. bang-bang regulace
Regulace a ovládání Regulace soustavy S se od ovládání liší přítomností zpětné vazby, která dává informaci o stavu soustavy regulátoru R, který podle toho upravuje akční zásah do soustavy, aby bylo dosaženo
základní vlastnosti, používané struktury návrhové prostředky MATLAB problém kvantování koeficientů
A0M38SPP - Signálové procesory v praxi - přednáška 4 2 Číslicové filtry typu FIR a IIR definice operace filtrace základní rozdělení FIR, IIR základní vlastnosti, používané struktury filtrů návrhové prostředky
Tlumené a vynucené kmity
Tlumené a vynucené kmity Katedra fyziky FEL ČVUT Evropský sociální fond Praha & U: Е Investujeme do vaší budoucnosti Problémová úloha 1: Laplaceova transformace Pomocí Laplaceovy transformace vlastností