Questions tagged «control-systems»

从几个月前开始，我就开始积极参与动力系统的控制领域。 在大多数情况下，为给定的动态系统设计控制器将需要采用数字信号处理技术，尤其是在信号滤波器领域。 由于我没有控制工程专业背景，所以我想知道你们中的任何人是否可以向我提供有关声音信号教科书的建议，这些教科书涉及信号滤波器的某些细节。 理想情况下，教科书应包括： 介绍DSP领域最常见的滤波器； 解释其在频域和时域的主要特征； 它们通常在哪些情况下使用（角色或过滤器功能）。 尽管是一个幼稚的问题，但我希望您可以建议一些教科书。

17 filters  filter-design  reference-request  control-systems 

因此，在回答如何为一阶时滞系统设计PI控制器时 （问题在此处） 这是控制系统的闭环方程： GC（s ）= KŤ（1 − s T）（s ）s3+ （1Ť+ a − Kķp）s2+ （aŤ+ KķPŤ+ K一世）小号+ ķķ一世ŤGC（s）=ķŤ（1个-sŤ）（s）s3+（1个Ť+一种-ķķp）s2+（一种Ť+ķķPŤ+ķ一世）s+ķķ一世Ť G_C(s) = \frac{\frac{K}{T}(1-sT)(s)} { s^3 + (\frac{1}{T} + a - KK_p)s^2 + (\frac{a}{T} + \frac{KK_P}{T} +K_I)s+\frac{KK_I}{T}} 问题：当滤波器不稳定时，如何处理闭环传递函数中分子的归一化？（飞机的RH上的极点） 通常，您在控制器之前引入一个过滤器，该过滤器可以： 1个ķŤ（1 − s T）（s ）1个ķŤ（1个-sŤ）（s） \frac{1} {\frac{K}{T} (1-sT)(s)} 归一化分子 但是由于以下术语，过滤器本身是不稳定的： 对于阶跃响应来说是不稳定的，这将根本无法实现系统。1个（1 − s T）1个（1个-sŤ） …

16 filters  filter-design  transfer-function  analog  control-systems 

控制系统工程和数字信号处理都是电气工程的重要课程/主题，但是这两个主题/课程如何相互关联？ 还请告诉我，关于控制系统工程的一些推荐资源（书籍，教程，讲座等）是什么，以及如何在技术水平上开始使用它？ 因为我们在下面的链接中有答案，但是该答案是关于dsp资源的，所以我正在寻找有关控制系统工程实例的资源 请求参考

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线性回归和卡尔曼滤波均可用于估计数据，然后根据数据的时域序列进行预测（给定关于数据背后模型的一些假设）。 哪些方法（如果有）可能适用于使用频域数据进行预测？（例如，使用先前数据的合适FFT的输出来预测未来的步骤，而不必回到时域进行估计。） 对于频域中预测的质量或最优性（如果有），可能需要对数据或数据背后的模型有什么假设？（但是，假设数据源在FFT孔径宽度上是否严格周期性是未知的。）

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我最近偶然发现A. Megretski在MIT上有关“多变量控制系统”课程的一些笔记中有关“水床效应”的一些笔记。摘录： 通常会与开环设备的不稳定零点和极点相关联的常见效应，使得理论上不可能在所有频率上同时使某些闭环传递函数“小”：如果在一部分频谱中频率响应的幅度减小了，其他部分可能会变得更大。这种效应有时称为水床效应，可以用施加在闭环传递函数上的积分不等式进行数学解释。在这种结果的基础上，是所有可能的闭环响应的仿射特性，以及解析函数的柯西积分关系。 我想我以前从未听说过。有人可以更实际地解释这种影响吗？在实践中我何时可能会遇到这种影响？

10 feedback  control-systems