Преобразуйте систему дискретного времени в непрерывное время

В этом примере показано, как преобразовать систему дискретного времени в непрерывное время с помощью d2c, и сравните результаты с помощью двух различных методов интерполяции.

Преобразуйте следующую систему дискретного времени второго порядка в непрерывное время с помощью метода хранения нулевого порядка (ZOH):

G(z)=z+0.5(z+2)(z-5).

G = zpk(-0.5,[-2,5],1,0.1);
Gcz = d2c(G)
Warning: The model order was increased to handle real negative poles.
Gcz =
 
   2.6663 (s^2 + 14.28s + 780.9)
  -------------------------------
  (s-16.09) (s^2 - 13.86s + 1035)
 
Continuous-time zero/pole/gain model.

Когда вы вызываете d2c не задавая метод, функция использует ZOH по умолчанию. Метод интерполяции ZOH увеличивает порядок модели для систем, которые имеют действительные отрицательные полюса. Это увеличение порядка происходит, потому что алгоритм интерполяции сопоставляет действительные отрицательные полюса в z область к парам комплексно-сопряженных полюсов в s область.

Преобразуйте G в непрерывное время с помощью метода Тастина.

Gct = d2c(G,'tustin')
Gct =
 
  0.083333 (s+60) (s-20)
  ----------------------
     (s-60) (s-13.33)
 
Continuous-time zero/pole/gain model.

В этом случае нет никакого увеличения порядка.

Сравните частотные характеристики интерполированных систем с тем из G.

bode(G,Gcz,Gct)
legend('G','Gcz','Gct')

Figure contains 2 axes objects. Axes object 1 contains 3 objects of type line. These objects represent G, Gcz, Gct. Axes object 2 contains 3 objects of type line. These objects represent G, Gcz, Gct.

В этом случае метод Тастина обеспечивает лучшее соответствие частотного диапазона между дискретной системой и интерполяцией. Однако метод интерполяции Тастина не определен для систем с полюсами в z =-1 (интеграторы) и плохо обусловлен для систем с полюсами рядом z = 1.

Смотрите также

Функции

Задачи Live Editor

Похожие темы