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楼主: PEN

闭环传递函数和特征方程

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发表于 2018-2-20 21:17:36 | 显示全部楼层
本帖最后由 数字液压 于 2018-2-20 21:47 编辑

ysx317说的才是最实际的问题而不是假设一大堆条件来计算与实际并不吻合的东西。很想问问Pen先生,您这些复杂计算完成后的结果与实际应用中的有效概率是多少?您能给出具体的百分数吗?如果不是100%,那么就证明你的计算无法完美解决问题,依然要依靠无法计算的因素,而ysx317提到的恰恰就是这些你无法计算的,它没有价值吗?你的这些计算书本本上写得清清楚楚,但有谁敢说自己仅凭仿真计算就够了?Pen先生敢说吗?

请你不要动不动就定义数字液压这个不能那个不能,能不能不是靠你说说就可以了,数字液压的传递函数早就公开在那里,你非要说因为你不知道怎么选择适合的特征参数去实现它而它就不行,这显然是你自己的问题而不是数字液压的问题。就如同你列出的这些公式早就写在书上了,你研究的深入因此你能给出更好的参数,让你的计算更接近实际,但并不是每个人都有全面深入的研究,因此可能给出的参数不如你,那他可以说你写的这些计算公式不对吗?这显然是错误的!

因此不要轻易用自己的经验和认知去否定别人,更不要在事实面前还在坚持自己的主观而不去认真思索提高。

再次希望Pen先生不要仅仅列点公式搞个仿真就结束了,希望将这些仿真与实践结合起来,看看您的仿真中某个可能影响计算结果0.01%的参数重要,还是某个经验参数影响10%的效果哪个更重要?哪个更有意义?看看您的仿真计算与实践到底有多大差距更有说服力。


记得Pen先生提到从好到完美的价值巨大(大概意思)。或许Pen先生在力求完美过程中也花费巨大吧?以Pen先生之前贴过的这张图看,经过这么多复杂的计算可能某个参数甚至是算式影响大约千分之一或者万分之一的结果看,误差依然超过25毫米,那么这样的计算意义何在?这样的巨大花费值得吗?一个弹性模量的取值可能就已经影响了足够大的精度误差,更复杂更包罗万象的参数取值计算到底能提高还是降低精度呢?先解决小数点前面的精度来得更有实际价值,小数点前面的精度都满足了再去研究那些细枝末节的变量吧。





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 楼主| 发表于 2018-2-17 01:55:59 | 显示全部楼层
如果你不添加知识,不要在这里发帖。
我已经在视频中展示了我们可以计算参数来代替方程式。
所有控制器增益都可以计算出来 我已经表明,我们可以在移动时改变收益。
数字液压缸尚未解决问题。 数字液压缸比例增益是固定的。 数字液压缸忽略了这个问题,并希望它消失。
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发表于 2018-2-16 09:46:22 | 显示全部楼层
PEN先生如果在大学当老师一定是一个非常优秀的教授,工作这么多年了还能熟练运用这些复杂的方程式很了不起。但遗憾的是这些书上的标准方程式都是符号在真正应用时必须代入具体的数值而问题就是这些数值的取舍却没有定式,尤其是一些系数,结果是再复杂精确的计算也可能建立民的不准确的数据基础上的,这才是液压的真正难点,也是无法实现指哪打哪的精确速度控制和位置控制的真正原因。这也是传统液压的致命缺陷。而数字液压从根本上解决了这一难题。
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 楼主| 发表于 2018-1-22 05:40:59 | 显示全部楼层
本帖最后由 PEN 于 2018-1-22 05:42 编辑

最后,使用拉普拉斯逆变换函数产生作为时间函数的位置和速度方程。

r是位置变化的大小。

很容易看出,不管r有多小,误差都会由exp(-λ* t)和exp(-⍺* t)衰减。 它将一直花费相同的时间将错误降低到0.01 * r。 我们希望λ和values的值越高,误差越快衰减,但λ不会增加而不减小⍺,而⍺在不减小λ的情况下不能增加。 λ和best的最佳值是什么? 一旦λ被计算出来,Kp的等式就可以被用来计算只有比例控制器的最佳Kp值。
Kp Only ILT.png
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 楼主| 发表于 2018-1-19 03:16:58 | 显示全部楼层
本帖最后由 PEN 于 2018-1-19 03:17 编辑

最后,计算拉普拉斯逆变换以找到时域中的响应。
有两个术语会导致错误消失。 一个是exp(-λ* t),另一个是exp(-α* t)。 实数复数极点在-λ。 复数极点的实部在-α。 使误差减小得更快,最好使闭环极点的实数部分尽可能为负值,但是存在一个问题。 -λ不会变得更负面,而不会使-α更积极。 最佳的解决方案是-λ等于-α,所以两个指数项在相同的速率下减少。

r是移动到的新位置。 r可以是1mm,10mm或100mm,但移动的时间总是相同的。 移动的时间取决于exp(-λ* t)和exp(-α* t)。 这就是为什么只有比例控制在做短时间移动时很慢。

Screen Shot 2018-01-18 at 11.09.41.png
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 楼主| 发表于 2018-1-17 04:16:04 | 显示全部楼层
本帖最后由 PEN 于 2018-1-17 04:17 编辑

为了看到时域的响应,必须使用拉普拉斯逆函数。 拉普拉斯逆函数要求传递函数以极点和零点的形式展现。

必须进行转换。
CLTF poles.png
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 楼主| 发表于 2018-1-15 11:11:19 | 显示全部楼层
没有人质疑为什么最佳的极点位置
Optimal pole locations.png
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发表于 2018-1-12 19:59:27 | 显示全部楼层
这些都是基本的概念,建议看一下自动控制原理及线性代数,软件建议使用matlab
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 楼主| 发表于 2018-1-12 19:47:44 | 显示全部楼层
本帖最后由 PEN 于 2018-1-12 19:48 编辑

是的,我使用Debian Linux。 我是wxMaxima也会在Unbuntu上运行。 您可以使用软件包管理器添加它,或者下载最新的代码并进行编译。

wxMaxima是旧的,并显示它,但它足够好。
http://deltamotion.com/peter/Maxima/AutoTuneEquations%20T0P1.html
我仍然喜欢Mathcad和Mathematica,但是他们花了很多钱。
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发表于 2018-1-12 17:05:16 | 显示全部楼层
PEN 发表于 2018-1-12 12:39
我的话题对初中生来说太复杂了。 微积分知识,微分方程和符号数学是必要的。
下面的链接将有助于数学。
...

wxMaxima Work in linux?
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