ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА МЕТОДОВ АНАЛИЗА МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ СРЕДСТВ ИЗМЕРЕНИЙ

Составление математической модели — это один из важных эта­пов исследования СИ.

Математические модели в зависимости от степени идеализации и преследуемых целей (гл. 3, 4) могут быть самыми различными как по виду уравнений, так и по их сложности. Возможность представ­ления динамических свойств СИ во временной, частотной и комп­лексной областях разнообразит типаж их описаний. А необходи­мость решения таких задач, как определение статических и дина­мических характеристик или погрешностей, исследование вопросов преобразования квазидетерминированных и случайных сигналов, определение информационных характеристик, согласование сопро­тивлений и т. д., увеличивает разнообразие математических моделей разрабатываемых СИ.

Поэтому для решения многоплановых задач необходим доста­точно разнообразный математический аппарат анализа математи­ческих моделей СИ.

Так, в соответствии с динамическими характеристиками, а также разновидностями описания динамических свойств СИ (гл. 3) можно выделить следующие наиболее часто применяемые подходы к иссле­дованию математических моделей.

Во-первых, можно основываться на характере протекания про­цессов преобразования сигналов во времени и для формирования по­казателей качества СИ использовать, например, переходную или импульсную характеристику.

Во-вторых, можно исходить из частотных свойств СИ, характе­ризующих его поведение в установившемся режиме при действии на входе гармонического сигнала. Следует заметить, что оба эти под­хода получили в настоящее время большое распространение и ис­пользуются параллельно. Их выбор определяется удобством при­менения для СИ конкретного вида, а также сложившимися тради­циями в данной области приборостроения.

В-третьих, следует выделить обширный класс методов, напри­мер [11, 18, 19], корреляционного и спектрального анализа преоб­разования случайных сигналов в измерительных цепях. При этом представление статистических характеристик также возможно как во временной, так и в частотной областях.

И наконец, в настоящее время все чаще возникает необходимость [5] определения информационных характеристик СИ. Эти методы исследования основываются на использовании теории вероятностей.

Наиболее общей математической моделью является дифференци­альное уравнение, поскольку передаточная функция, частотная ста­тическая характеристики и т. д. могут быть получены из него путем соответствующих преобразований.

Уравнения, описывающие динамические свойства СИ, могут от­носиться к одному из классов: линейные дифференциальные урав­нения с постоянными коэффициентами; линейные дифференциаль­ные уравнения с переменными коэффициентами; нелинейные урав­нения; дифференциальные уравнения в частных производных; разностные уравнения. Для каждого из этих классов имеются оп­ределенные методы анализа с представлением результата во времен­ной, комплексной или частотной областях.

Прямой путь нахождения зависимости между выходным и вход­ным сигналами во временной области — решение од­ного или системы дифференциальных уравнений. Если систему уравнений аналитически разрешить не удается, то, по крайней ме­ре, необходимо найти те характеристики СИ, определение которых является одной из основных задач в процессе их исследования и раз­работки. При этом, например если определена переходная или им­пульсная характеристика, то при помощи интеграла свертки может быть найдена также зависимость .

Методы решения дифференциальных уравнений, а следователь­но, и анализа математических моделей можно условно разделить на точные, приближенные и численные.

К точным относятся методы, позволяющие выразить решение че­рез элементарные или специальные функции. Для решения линей­ных дифференциальных уравнений широко используют классический метод и преобразования Лапласа или Карсона — Хевисайда. Однако в связи со сложностью и громоздкостью применение этих методов ограничивается использованием уравнений сравнительно невысокого порядка.

Для анализа сложных математических моделей все большее рас­пространение получают численные методы Эйлера, Рунге — Кутта. Адамса, ускоренной сходимости и др. Численные методы — это ал­горитмы вычисления значений искомого решения у на некоторой выбранной сетке аргумента. Решение при этом имеет вид таблицы. Численные методы не позволяют найти общего решения, но зато они применимы к очень широким классам уравнений. С появлением быстродействующих ЭВМ численные методы стали одними из ос­новных для решения задач анализа математической модели СИ. Они являются практически единственным методом анализа, исполь­зуемым в системах автоматизированного проектирования [1, 2].

Приближенными называются методы, при которых решение по­лучается как предел некоторой последовательности , выра­женной через элементарные функции. Если ограничиться конеч­ным числом п, получим приближенное выражение для . К при­ближенным относят обширный, часто используемый на практике, класс методов линеаризации, или упрощения, и идеализации мо­дели с целью приведения ее к линейной и виду, для которого воз­можно применение точных методов. Примерами могут быть метод последовательных приближений, разложение в степенной ряд и др. Приближенные методы находят широкое применение для линеари­зации и отыскания решения нелинейных уравнений.

Частотные методы анализа математической модели довольно хо­рошо разработаны и широко используются в теории автоматическо­го управления. Это, например, критерии устойчивости Михайлова, Найквиста, логарифмических амплитудно-фазочастотных харак­теристик или частотных динамических характеристик. К ним отно­сят полосу пропускания частот, граничную частоту и др., определе­ние которых связано с допустимой частотной погрешностью. Поэто­му определение амплитудно-фазочастотной характеристики и на ее основании частных динамических характеристик и составляет пред­мет анализа математической модели в частотной области.

Точных методов анализа нелинейных уравнений математической модели, позволяющих получить общее решение, не существует, за исключением метода припасовывания.Поэтому в процессе разра­ботки СИ стремятся исключить нелинейности или, где это допусти­мо, выполняется линеаризация уравнений и задача сводится к ана­лизу линейных уравнений. В частности, метод припасовывания [11] также предполагает разделение процесса на интервалы (участ­ки), которые могут быть описаны линейными уравнениями. «Сшива­ние», или припасовывание, получаемых решений линейных урав­нений и дает общее решение.

И наконец, в общем случае могут быть использованы приближен­ные и численные методы решения уравнений. Кроме того, для оцен­ки устойчивости нелинейных СИ можно также воспользоваться из­вестными в теории автоматического управления методами фазовых траекторий, точечных преобразований Ляпунова и др.

Методы анализа математических моделей СИ с распределенными параметрами, которые, как правило, представлены уравнениями в частных производных, базируются как на классических методах точного решения различных уравнений математической физики, так и на приближенных методах. К точным методам анализа можно- отнести [34]: метод разделения переменных, метод преобразова­ния Лапласа, методы конечных интегральных преобразований и др. Однако в связи с тем, что уравнения СИ с распределенными пара­метрами, например [57], весьма разнообразны и сложны, а их ана­лиз связан с решением краевых задач, довольно часто пользуются приближенными методами с заменой преобразователей с распреде­ленными параметрами эквивалентными элементами с сосредоточен­ными параметрами. Весьма эффективны для анализа также модели­рование на ЭВМ и использование метода конечных разностей, ме­тодов конечных и граничных элементов.

Даже из весьма краткой характеристики методов анализа мате­матических моделей СИ можно сделать вывод о существовании довольно большого количества разнообразных методов и путей ана­лиза. Поэтому рассмотрим некоторые из них, наиболее часто ис­пользуемые на практике для исследования и определения основных характеристик СИ.

 

5.2. ТОЧНЫЕ МЕТОДЫ АНАЛИЗА МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ СРЕДСТВ ИЗМЕРЕНИЙ








Дата добавления: 2015-11-18; просмотров: 788;


Поиск по сайту:

При помощи поиска вы сможете найти нужную вам информацию.

Поделитесь с друзьями:

Если вам перенёс пользу информационный материал, или помог в учебе – поделитесь этим сайтом с друзьями и знакомыми.
helpiks.org - Хелпикс.Орг - 2014-2024 год. Материал сайта представляется для ознакомительного и учебного использования. | Поддержка
Генерация страницы за: 0.005 сек.