采样与保持仿真实验(计控实验一simulink)

简介: 采样与保持仿真实验(计控实验一simulink)

一、实验目的与要求


1、了解数/模转换器的零阶保持器作用。

2、验证零阶保持器在控制系统中的作用。

3、验证采样周期对系统稳定性的影响。

4、学习控制系统计算机辅助设计软件MATLAB及其仿真环境SIMULINK的使用。


二、仿真软硬件环境


PC机,MATLAB R2012b。


三、实验原理



25f529cf1e634a11a6a66718cc3d17e9.png

其中零阶保持器描述回路的采样功能和D/A转换器的保持功能。


四、SIMULINK仿真结构图


34921f09a9994bc0a40f470909202d02.png


五、仿真实验记录



50c10caf03404ccba672dca0403682e9.pngc35015b976774b2c9785594a78046fe5.png


六、思考题


1、在微机控制系统中采样周期T的选择应注意哪些方面?

答:采样周期取越小值,复现精度就越高,也就是说“越真”。若采样周期太长。计算机控制系统受到的干扰就得不到及时克服而带来很大误差,使系统动态品质恶化,甚至导致计算机控制系统的不稳定。


2、若模拟量在A/D转换时变化较大,是否要加保持器?为什么?

答:从启动信号转换到转换结束的数字输出,经过一定时间,而模拟量转换期间,要求模拟量信号保持不变,所以必须用采样保持器。


3、D/A转换器为什么会具有零阶保持器的作用?

答:在这种结构中每-一个通道都有一个D/A转换器。D/A转换器是按照采样周期T对控制器输出的数字量进行D/A转换的,但由于D/A转换器具有数据输入锁存功能,它 能够在接收下一组数字量之前,一直保持前一组数字量不变,因而D/A转换器的输出模拟量,能够在一个采样周期内保持不变,即D/A转换器本身就具有零阶保持器的功能。


4、计算机控制系统模拟量输出通道中若无零阶保持器会出现什么问题?

答:模拟量输出通道中要有输出保持器,这是因为计算机控制是分时的,每个输出回路只能周期地在一个时间片上得到输出信号,即这时执行部件得到的是时间上离散的模拟信号,而实际的执行部件却要求连续的模拟信号,因此为了使执行部件在两个输出信号的间隔时间内仍然能得到输出信号,就必须有输出保持器,通过它将前一采样控制时刻的输出信号保持下来,直到下一个采样控制时刻到来,重新得到新的输出信号计算机控制系统中通常采用零阶保持器,即前一采样时刻的输出值原封不动的(理想化的)保持到下一采样时刻到来。零阶保持器通常用和模拟量输入通道中的采样保持器一样的电容保持电路来实现。


5、系统的平滑性与什么有关?

答:计算机控制系统平滑性与采样周期有关。当一个连续被控过程由计算机控制时,计算机产生的指令信号是通过零阶保持器输出的,因此,它是一组阶梯信号。在这组阶梯信号作用下,被控过程的输出是一组彼此相连的阶跃响应。由于信号阶梯的大小与采样周期成正比,在采样周期较大时,信号阶梯增大,使被控对象的输出响应不平滑,产生不允许的高频波动。为了减小这种波动,采样周期应取得小些为好,以保证在响应过程中有足够多的采样点数。


相关文章
大林算法控制仿真实验(计控实验六simulink)
大林算法控制仿真实验(计控实验六simulink)
大林算法控制仿真实验(计控实验六simulink)
|
计算机视觉
直方图均衡化
直方图均衡化是一种图像处理技术,通过改变图像灰度级分布,增强图像对比度。手动实现包括计算灰度直方图、像素总数、灰度分布频率、累积分布频率,然后归一化映射到新灰度级,最终得到增强对比度的图像。该方法适用于改善灰度集中或明暗对比不明显的图像,但全局处理可能导致背景干扰增强,丢失细节,且某些图像可能过度增强。局部直方图均衡化可作为改进方案。
865 1
[simulink] --- simulink模块(二)
[simulink] --- simulink模块(二)
3235 0
|
机器学习/深度学习 并行计算 PyTorch
利用谷歌colab跑github代码AttnGAN详细步骤 深度学习实验(colab+pytorch+jupyter+github+AttnGAN)
Google Colab,全名Colaboratory,是由谷歌提供的免费的云平台,可以使用pytorch、keras、tensorflow等框架进行深度学习。其GPU为Tesla T4 GPU,有很强的算力,对于刚入门机器学习或深度学习的用户,这个平台是不二之选。
利用谷歌colab跑github代码AttnGAN详细步骤 深度学习实验(colab+pytorch+jupyter+github+AttnGAN)
|
3月前
|
人工智能 自然语言处理 API
千问最新图像基座模型,正式发布!
阿里巴巴发布Qwen-Image-2.0:全球领先的图文多模态模型,支持1K token长文本与2K高分辨率,集图像生成与编辑于一体,在AI Arena评测中生图/编辑分列全球第三、第二。中文文字渲染精准,已开放API邀测及Qwen Chat免费体验。
|
10月前
|
存储 监控 物联网
RFID技术让赛鸽管理更具乐趣性
RFID技术在赛鸽管理中实现精准计时、数据化训练、防作弊认证及智能繁育,提升赛事公平性与趣味性,助力信鸽运动科技化发展。
最小拍有纹波系统仿真实验(计控实验四simulink)
最小拍有纹波系统仿真实验(计控实验四simulink)
最小拍有纹波系统仿真实验(计控实验四simulink)
|
Python
Scipy 高级教程——控制系统分析与设计
Scipy 高级教程——控制系统分析与设计【1月更文挑战第14篇】
366 2
|
Unix Java 程序员
总结了一下程序员们都应该知道的各类开源许可证及合规相关的知识
总结了一下程序员们都应该知道的各类开源许可证及合规相关的知识
总结了一下程序员们都应该知道的各类开源许可证及合规相关的知识
|
机器学习/深度学习 算法
深度强化学习中Double DQN算法(Q-Learning+CNN)的讲解及在Asterix游戏上的实战(超详细 附源码)
深度强化学习中Double DQN算法(Q-Learning+CNN)的讲解及在Asterix游戏上的实战(超详细 附源码)
1158 0