Lineáris elosztott RC hálózatok analízise
|
|
- Alajos Kis
- 8 évvel ezelőtt
- Látták:
Átírás
1 Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Villamosmérnöki és Informatikai Kar Lineáris elosztott RC hálózatok analízise Doktori (Ph.D.) értekezés Szerző: Témavezető: Szalai Albin okleveles villamosmérnök Dr. Székely Vladimír professzor emeritusz az MTA rendes tagja Elektronikus Eszközök Tanszéke Budapest, 214.
2 Nyilatkozat önálló munkáról, hivatkozások átvételéről Alulírott Szalai Albin kijelentem, hogy ezt a doktori értekezést magam készítettem és abban csak a megadott forrásokat használtam fel. Minden olyan részt, amelyet szó szerint, vagy azonos tartalomban, de átfogalmazva más forrásból átvettem, egyértelműen, a forrás megadásával megjelöltem. Budapest, 214. február 2.
3 Nyilatkozat nyilvánosságra hozatalról Alulírott Szalai Albin hozzájárulok a doktori értekezésem Interneten történő nyilvánosságra hozatalához az alábbi formában: korlátozás nélkül elérhetőség csak magyarországi címről elérhetőség a fokozat odaítélését követően 2 év múlva, korlátozás nélkül elérhetőség a fokozat odaítélését követően 2 év múlva, csak magyarországi címről Budapest, 214. február 2.
4 Tartalomjegyzék 1. Bevezetés Célkitűzések Irodalmi áttekintés Az elektronikus és termikus rendszerek közötti analógia Villamos rendszerek tranziense Termikus rendszerek tranziense A klasszikus fogalmak kiterjesztése elosztott rendszerekre Az időállandó spektrum A dipólus intenzitás függvény A dipólus intenzitás függvény kapcsolata az impedancia függvénnyel Egyes alapösszefüggések átfogalmazása konvolúció segítségével Időtartomány frekvenciatartomány irányú transzformáció Hálózatjellemző függvények valós és képzetes része közötti összefüggés Frekvenciatartomány időtartomány irányú transzformáció Az elosztott RC hálózatok elmélete Kapcsolat az időállandó spektrum és a dipólus intenzitás függvény között Példák az időállandó spektrum dipólus intenzitás függvény transzformációkra A Bode integrál átfogalmazása A képzetes rész számítása A valós rész számítása Admittancia alapú leírás Az elosztott hálózatleíró függvények kapcsolata a komplex admittanciával RC egykapuk mérése és identifikációja az admittancia tartományban A konvolúciós eszközkészlet gyakorlati alk Az időállandó spektrum rendszeres mérési hibáinak korrekciója A nemideális gerjesztés hatása Példa: törtvonal közelítésű gerjesztés A véges sávszélességű mérőerősítő hatása A nemideális gerjesztés és a véges határfrekvencia együttes kezelése Példa: a nemidealitások együttes kezelése
5 TARTALOMJEGYZÉK RC hálózatok identifikációs algoritmusainak minősítése Az eljárás menete Időtartománybeli összehasonlítás Direkt struktúra függvény összehasonlítás A struktúra gyártási szórása Divergáló operátorfüggvények regularizációja A frekvenciatartomány időtartomány irányú transzformációk gyakorlati problémái Zajérzékenység Összefoglalás 52 A Az irodalmi áttekintéshez szükséges levezetések 54 A.1. A (2.58) egyenlet átrendezése A.2. (2.63) belső relációi B A tézisekhez szükséges levezetések, bizonyítások 56 B.1. (3.31) bizonyítása B.2. Az E(x) függvény alkalmas alakjai B.3. Az E 2 (x) analitikus kifejezései C A disszertációban használt jelölések 59
6 1. fejezet Bevezetés Az integrált áramkörök termikus problémáinak vizsgálata miatt az elmúlt két évtizedben az RC egykapuk kérdésköre ismét jelentős kutatási területté vált. A jobb termikus tervezés érdekében létfontosságúvá vált a termikus viselkedés modellezése. Általánosabban, gyakori probléma egy hálózat struktúrájának identifikálása mérésből vagy szimulációból (pl. egy egykapu póluszérus elrendezésének vagy transzfer impedanciájának megállapítása, ekvivalens helyettesítő áramkör előállítása időtartománybeli mérésből, stb.). A legtöbb esetben a számítások célja egy pontos modell vagy a valós fizikai struktúra meghatározása mérésekből. K(x) R(z) Z(s) ln Z(s) I d (Ω) e(t) da dz R(z) Z(Ω) ln Z(Ω) Id (Ω) ReZ(Ω) ImZ(Ω) di dz G(z) Y(Ω) ln Y(Ω) I dy (Ω) Az elosztott RC hálózatelmélet főbb függvényeinek kapcsolata. Disszertációmban a vastag szedéssel jelzett transzformációkat és függvényeket egészítettem ki, illetve definiáltam. 3
7 1. FEJEZET. BEVEZETÉS Célkitűzések A témában született korábbi cikk [1] szerzője bemutatta, hogy az elosztott RC hálózatok sok esetben nem írhatóak le a klasszikus hálózatelméleti fogalmakkal pólus-zérus elrendezés, időállandók, az elosztott rendszerekre kiterjesztett párjukat kell használni. RC hálózatok esetén ezek a kiterjesztések a komplex sík negatív valós tengelyén értelmezett, valóst valósra képező két függvényként nyilvánulnak meg, amiket a továbbiakban összefoglalóan leíró függvényeknek nevezek. A hálózatelméletben elvárt a különböző tartományok (idő, frekvencia, stb.) rendszerjellemző függvényeinek egyértelmű viszonya, ezért természetes igény ezen új elosztott leíró függvények viszonyát tisztázni. Első téziscsoportomban ezzel a kérdéskörrel foglalkozom. Az időállandó spektrum, a dipólus intenzitás függvény, valamint az általános hálózatleíró függvények valós és képzetes része közötti kapcsolatot fejezem ki konvolúciós formalizmussal. A hálózatelmélet matematikai apparátusa döntően impedancia alapú, a vizsgált rendszereket azok impedanciájával jellemzi, ezek gerjesztő és válaszfüggvényeivel operál. A teljesség igényén túl bizonyos esetekben gyakorlati előnyökkel is jár egyes összefüggések admittancia alapú megfogalmazása. Második téziscsoportomban az előzőekben már tárgyalt időállandó spektrum és dipólus intenzitás függvény admittancia tartományú megfelelőjét tárgyalom, és megadom a tranziens mérésekre használt NID* módszer admittancia alapú alapegyenletét is. A NID módszerre épülő méréstechnikai eljárás egy szabványban rögzített módszer az integrált áramköri tokok félvezető átmenet-tok (junction-to-case) hőellenállásának megállapítására [2, 3]. Ennek a hőellenállásnak az ismerete különösen fontos a készüléktervezők számára, akiknek ez alapján kell megfelelő hűtőrendszert méretezni az adott áramkörhöz. Az áramkörgyártó cégek a termikus tranziens mérési eredmények kiértékelésével kapják meg a hőellenállás értéket, amit aztán az áramkör adatlapján közölnek. Ez a kiértékelés egy hálózatidentifikációs eljárás, ami az elosztott termikus rendszert leíró, diszkretizált RC hálózatot eredményez Cauer kanonikus alakban. Az [1, 4, 5] munkákban kifejtett elméletekre támaszkodva, a Mentor Graphics cég T3Ster-Master [6] kereskedelmi szoftvere egy ilyen eljárást valósít meg, ez a legszélesebb körben elterjedt megoldás a termikus tranziens mérések kiértékelésére. Harmadik téziscsoportomban több, gyakorlati szempontból fontos kiegészítéssel láttam el ezt a méréstechnikai eljárást. Az NID módszer alkalmazásakor azzal a feltételezéssel élünk, hogy egzakt a termikus válaszfüggvényünk, ami természetesen mérés esetén soha nem lehet igaz, kezelnünk kell az eltéréseket. Az eltérések több fizikai okra vezethetőek vissza. Az egységugrás gerjesztés bekapcsolási pillanata nem esik egybe a t = időpillanattal, ahol ez az időpillanat a mért válaszunk időskálájának zérus pontja, ezáltal már a mérések kezdetén információt veszíthetünk. A gerjesztő ugrásfüggvény felfutási ideje véges, vagyis a gerjesztés frekvenciaeloszlása nem egyenletes. A használt mérőerősítő vágási frekvenciája véges. Rendkívül fontos ezen nemidealitások hatásának vizsgálata, hogy megállapíthassuk a jelenleg használt mérési és identifikációs eljárás pontosságát és korrigálhassuk ezeket a rendszeres hibákat. Mivel a szabvány nem rögzíti azt, hogy milyen eszközt kell használni a méréshez és * Network Identification by Deconvolution
8 1. FEJEZET. BEVEZETÉS 5 identifikációhoz, ezért bárki alkalmazhat saját algoritmust és megvalósítást a probléma megoldására. Abban az esetben, ha ez az egyéni eljárás pontatlan, akkor a szabványosítási törekvés ellenére is pontatlan szélsőséges esetben teljesen hamis hőellenállás adatokat közölhetnek a gyártók. Ennek megelőzésére egy olyan eljárást dolgoztam ki, amivel a méréstől függetlenül vizsgálható és minősíthető az identifikációs módszer. Az NID módszer alapját képező konvolúciós hálózatelméleti apparátus egyes műveleteket regularizált divergáló operátorfüggvényeket vezet be. Negyedik téziscsoportom a regularizáció hatását vizsgálja az alkalmazott impulzusfüggvény félértékszélességének függvényében.
9 2. fejezet Irodalmi áttekintés A lineáris RC hálózatok tárgyalása a termikus rendszerek vizsgálata kapcsán került ismét előtérbe a 8-as években. Konkrét matematikai és fizikai vizsgálatok nélkül, pusztán a tapasztalatra hagyatkozva is felismerhető, hogy az elektromos hálózatok és termikus rendszerek időtartománybeli viselkedése hasonló, hiszen hasonló kiegyenlítődési folyamatok zajlanak le. Egy feltöltött majd egy ellenálláson keresztül földelt kapacitás feszültség függvénye hasonló egy felmelegített anyagdarab szobahőmérsékletre hűlésének függvényéhez. E hasonlóság egzakt vizsgálata oda vezetett, hogy az elektromos rendszerek vizsgálatára kifejlesztett módszerek megfelelő peremfeltételek esetén alkalmazhatóvá váltak termikus rendszerek vizsgálatára is, valamint a meglévő eszközkészlet alkalmazhatóságának korlátait megfelelő módosítás segítségével ki lehetett terjeszteni. Ebben a fejezetben irodalmi forrásokra támaszkodva foglalom össze azokat az elméleti alapokat, amelyekre saját munkámban támaszkodtam. Az [1, 4, 5] munkák egyes szakaszait részben szó szerint vettem át, a szerző hozzájárulásával Az elektronikus és termikus rendszerek közötti analógia Első ránézésre egy termikus rendszer tranziens analízise igen bonyolult feladatnak tűnik. Egy parciális differenciálegyenlet-rendszer megoldásával tudunk csak eljutni a kívánt eredményhez. Szerencsére már rendelkezésünkre áll egy jól kidolgozott matematikai apparátus egy hasonló probléma megoldására, a villamos rendszerek analízisére. Lényegesen könnyebb lenne a dolgunk, ha találnánk valamilyen összefüggést a két rendszert leíró összefüggések között Villamos rendszerek tranziense A villamos rendszerek tranziensének vizsgálatához a távíró egyenletekből indulhatunk ki (2.1. ábra): x u(x, t) = ri(x, t) l i(x, t) (2.1) t x i(x, t) = gu(x, t) c u(x, t), (2.2) t 6
10 2. FEJEZET. IRODALMI ÁTTEKINTÉS 7 i(x, t) i(x + dx, t) ldx rdx u(x, t) cdx gdx u(x + dx, t) 2.1. ábra. A távvezeték egy elemi szakaszának helyettesítő képe ahol r, c, l, g a hosszegységre eső ellenállás, kapacitás, induktivitás és átvezetés. l = g = peremfeltételek esetén a következő módon egyszerűsödnek az egyenleteink (2.2. ábra): u(x, t) = ri(x, t) (2.3) x x i(x, t) = c u(x, t) (2.4) t i(x, t) i(x + dx, t) rdx u(x, t) cdx u(x + dx, t) 2.2. ábra. Az egyszerűsödött RC modell Termikus rendszerek tranziense A termikus rendszerek vizsgálatához az egydimenziós hővezetés egyenletéből indulhatunk ki: λ 2 x 2 T(x, t) ϱc f T(x, t) =, (2.5) t ahol λ a termikus vezetőképesség, c f a fajhő, ϱ a sűrűség és T a hőmérséklet. Olyan rendszerekről beszélünk, ahol a hővezetés a domináns, a konvekció és a sugárzás pedig elhanyagolható. Fourier törvénye alapján felírható a hőáram összefüggése, így a következő egyenletrendszer adódik: q = λ T(x, t) (2.6) x x q(x, t) ϱc f T(x, t) =, (2.7) t
11 2. FEJEZET. IRODALMI ÁTTEKINTÉS 8 ahol q a hőáram. Az x szerinti parciális deriváltakra rendezve az egyenleteket: T(x, t) = x ( ) 1 q(x, t) (2.8) λ x q(x, t) = (ϱc f ) T(x, t) (2.9) t q(x, t) T(x, t) R th C th Új jelöléseket bevezetve: 2.3. ábra. Termikus rendszerek modellje x T(x, t) = R thq(x, t) (2.1) x q(x, t) = C th T(x, t), t (2.11) ahol R th = 1 λ a hőellenállás és C th = ϱc f a hőkapacitás. A (2.3), (2.4) illetve (2.1), (2.11) között egyértelműen felfedezhető az analógia u T illetve i q megfeleltetéssel (2.3. ábra). Mivel sikerült megtalálnunk a megfeleltetést, a hővezetésdomináns* termikus problémák vizsgálatát visszavezethetjük villamos RC hálózatok vizsgálatára A klasszikus fogalmak kiterjesztése elosztott rendszerekre A hálózatelméletben használt fogalmaink hosszú múltra tekintenek vissza. Mind valamilyen módon azt tükrözi, hogy a tárgyalt hálózat diszkrét elemeket tartalmaz, hiszen akár egy rendszer időállandói kerülnek szóba, akár a pólus-zérus elrendezés, ezek már magukban hordozzák azt, hogy véges számú időállandóról vagy pólusról beszélünk. Az egész matematikai apparátus erre rendezkedett be, ami tökéletesen elegendő a koncentrált paraméteres áramköri hálózatok tárgyalásakor. Az előzőekben bemutatott analógiából látható, hogy elméletileg minden nehézség nélkül tárgyalhatjuk a termikus rendszerek viselkedését is úgy, mint egy egyszerű áramköri hálózatét. Az egyetlen feladatunk az, hogy valamilyen módon megalkossunk egy olyan ekvivalens áramköri kapcsolást, ami viselkedésében hűen visszaadja a termikus * Kisjelű közelítésben az áramlás és a hősugárzás esetén is.
12 2. FEJEZET. IRODALMI ÁTTEKINTÉS 9 rendszerünk viselkedését. Ha jobban elkezdjük vizsgálni az analógiában felfedett fogalompárokat, akkor arra a megállapításra jutunk, hogy a helyzet nem ilyen egyszerű. Ha például veszünk egy egyszerű áramköri struktúrát, mint amilyen egy integrált áramköri tok, ami tartalmaz egy áramkört, ami az egész rendszer hőforrása, már ezen is látszik, hogy a hőellenállás és a hőkapacitás tokon belüli eloszlása nem határolható be egzakt módon. A hőáramunk forrástól csak a tok széléig tartó útját vizsgálva is belátható, hogy ezen az úton a hőellenállás és hőkapacitás nem koncentráltan jelentkezik, ennek köszönhetően a rendszerünk időállandói folytonosan változnak, tehát egy elosztott rendszer. Abban az esetben, ha már induláskor nem akarunk valamilyen önkényes diszkretizálást végrehajtani, akkor valamilyen módon definiálnunk kell az egyes fogalmak elosztott struktúrákra is használható változatát, ezzel új fogalmakat kell bevezetnünk. Praktikussági okokból arra törekedünk, hogy a lineáris hálózatelméletből megszokott összefüggéseket konvolúciós összefüggések formájában írjuk fel. Ehhez csak egy dolog szükséges, valamennyi változónkat át kell skáláznunk logaritmikus léptékbe. A t időt, ω körfrekvenciát valamint az s komplex körfrekvenciát a következő jelöléssel használjuk: z = ln t (2.12) Ω = ln ω (2.13) S = ln s (2.14) Frekvencia esetén ez egy széles körben elterjedt megoldás, pl. a Bode diagram, amit Bode az 194-es évek elején mutatott be [7]. A módszert időnként időre is alkalmazzák, pl. Siegal cikke logaritmikus időskálát javasol a termikus tranziens válaszok kezelésére [8], vagy Wiese és Weil megoldása egy olyan Fourier transzformációra, ahol a minták logaritmikus időközönként állnak rendelkezésre [9]. A következőekben feltételezzük a linearitást és a passzivitást Az időállandó spektrum Mikrostruktúrák dinamikus termikus viselkedésének modellezéséhez egy RC kétpólust használhatunk [1]. Ez a kétpólus tulajdonképpen magát a hőelvezetést jellemzi, vagyis azt, hogy a hő keletkezésének helyétől milyen út vezet el a külvilágig. Egy ilyen kétpólus jellemzésének a hálózatelméletből jól ismert módja, hogy valamilyen módon információt szerzünk az időállandóiról. Elsődlegesen az érdekel minket, hogy milyen időállandói vannak a rendszernek, és azoknak milyen az erőssége, intenzitása. Ezek meg fognak jelenni a kétpólusunk válaszfüggvényében. Az időállandó fogalma arra a tényre épít, hogy az adott rendszer amit jellemez, diszkrét pólusokkal, diszkrét elemekkel rendelkezik. A termikus rendszerek azonban nem ilyen diszkrét rendszerek, elosztott paraméteres RC hálózatokkal írhatóak csak le. Valamilyen módon le kell írnunk egy ilyen rendszer időállandóit. Erre szolgál az időállandó spektrum. Ha egy egyszerű RC tag egységugrásra adott válasza a(t), akkor azt a következő formában írhatjuk fel: ( ( a(t) = R 1 exp t )) (2.15) τ
13 2. FEJEZET. IRODALMI ÁTTEKINTÉS 1 a a R τ τ (a) Egy tagú RC R 2 R 1 τ 1 τ 2 (b) Több tagú RC τ 2.4. ábra. RC kétpólusok diszkrét időállandó spektruma Ebben az esetben az időállandó spektrum egy R magasságú vonal (2.4. a) ábra). Ha a kétpólusunk bonyolultabb és több időállandóval is rendelkező koncentrált paraméteres RC hálózat, akkor az ugrásválaszát a (2.15) formájú tagok összegeként adhatjuk meg. n )) a(t) = R i (1 exp ( tτi (2.16) i=1 Ennek spektruma sok, különböző időállandójú és különböző nagyságú vonalból áll (2.4. b) ábra). Az időállandókhoz tartozó R i tényezőket az adott időállandó intenzitásának nevezzük. Ez azt adja meg, hogy az adott időállandó milyen intenzitással fog megjelenni az ugrásválaszban. Ez az R i tag meg fog egyezni az i-ik időállandóhoz tartozó RC tag R ellenállásával. R i C i 2.5. ábra. RC kétpólus Foster helyettesítése Ha ismert az ugrásválasz (2.16) alakja, akkor egyértelműen meghatározhatjuk az ezen függvényt megvalósító Foster hálózat (2.5. ábra) elemeinek az értékét. Az R i intenzitások megegyeznek a Foster hálózat ellenállásaival, a kapacitásokat az időállandóból és az intenzitásból határozhatjuk meg: C i = τ i /R i. Ha az elosztott paraméteres hálózatok irányába terjesztjük ki ezt a leképezést, akkor a 2.5. ábrán látható Foster hálózat elemeinek a számát kell növelnünk oly módon, hogy a meglévő időállandók közé újakat hozunk be, és ügyelünk arra, hogy az ellenállások összege ne változzon. Ha a hálózatunk elemeinek száma a végtelenhez tart, akkor a τ tengely mentén folytonossá válik az időállandók spektruma. Azonban ha figyelembe vesszük azt a kitételt, hogy az ellenállások összegének változatlannak kell lennie, akkor az egyes τ értékekhez tartozó intenzitások nullához tartanak. Véges nagyságú intenzitás
14 2. FEJEZET. IRODALMI ÁTTEKINTÉS 11 egy τ intervallumhoz tartozik. Ezek alapján definiálhatjuk az időállandók sűrűségét: a τ és τ + τ közé eső időállandók intenzitása D(τ) = lim τ τ (2.17) (2.16) analógiájára ezzel a sűrűségfüggvénnyel felírhatjuk az elosztott paraméteres RC kétpólusunk ugrásválaszát. ( ( a(t) = D(τ) 1 exp t )) dτ (2.18) τ A számításoknál célszerű áttérni a logaritmikus időtartományba. A logaritmikus idő változó (2.12) alapján logaritmikus, ennek megfelelően az időállandókat is transzformálnunk kell: ζ = ln τ (2.19) és le kell cserélnünk a D(τ) időállandó sűrűség függvényt az R(ζ) logaritmikus időállandó sűrűség függvényre: a ζ és ζ + ζ közé eső időállandók intenzitása R(ζ) = lim ζ ζ A logaritmikus időállandó sűrűséggel előállított ugrásválasz: d(t) = Az időállandó spektrum meghatározása ( ( R(ζ) 1 exp t exp ζ (2.2) )) dζ (2.21) Az időállandó spektrum meghatározásának problémája több oldalról is megközelíthető, annak függvényében, hogy milyen információk állnak a rendelkezésünkre. Tegyük fel, hogy jelen esetben az ugrásválasz áll rendelkezésünkre (pl. mérésből), így abból kell meghatároznunk az időállandó spektrumot. Írjuk be (2.12)-t (2.21) összefüggésbe. a(z) = ( R(ζ) 1 exp ( exp(z ζ) )) dζ (2.22) Ez egy konvolúciós típusú integrálegyenlet. Deriváljuk a fenti integrálegyenletet z szerint: d dz a(z) = R(ζ) exp ( z ζ exp (z ζ) ) dζ (2.23) Az alábbi módon definiáljuk a w t (z) függvényt: (2.23) és (2.24) összefüggésből: w t (z) = exp ( z exp(z) ) (2.24) d dz a(z) = R(z) w t(z) (2.25) Vagyis az ugrásválasz ismeretében egy dekonvolúciós lépéssel meghatározható az időállandó spektrum. Ez képzi a NID módszer alapját.
15 2. FEJEZET. IRODALMI ÁTTEKINTÉS A dipólus intenzitás függvény Egy elosztott RC hálózatnak sok esetben folytonos időállandó spektruma van, ezért a szokásos pólus-zérus leírás nem alkalmazható a mért impedancia függvény leírására. Általánosítva a pólus-zérus reprezentációt feloldható ez a probléma. Egy koncentrált paraméteres RC egykapu általánosan leírható egy valós együtthatós racionális függvénnyel, Z(s) = R (1 + s/σ z 1 )(1 + s/σ z 2 ) (1 + s/σ z n 1 ) (1 + s/σ p 1 )(1 + s/σ p 2 ) (1 + s/σ p n ) (2.26) ahol s a komplex frekvenciát, R a teljes ellenállást, σ p a pólusokat és σ z a zérusokat jelöli. A pólusok és zérusok a teljes ellenállással minden információt tartalmaznak az egykapu jellemzéséhez. Ezt az egyértelmű reprezentációt nevezzük pólus-zérus reprezentációnak. (2.26) átrendezhető a következő formára: Z(s) = n i=1 R i 1 + s/σ p i = n i=1 R i 1 + sτ i (2.27) ahol τ i = 1 σ p i. (2.28) (2.27) a (2.16) alakú ugrásválasszal rendelkező RC hálózat impedanciája. Elosztott paraméteres egykapuk esetén az impedancia már nem írható le racionális függvénnyel. Néhány esetben azonban a pólus-zérus illetve az időállandó reprezentációval is leírható egy ilyen áramkör. Erre példa a véges hosszúságú, végén rövidzárral lezárt RC tápvonal. Az impedancia analitikus kifejezése [11]: Z(s) = 1 sk th R sk (2.29) ahol K = c/r, R = r L, r a hosszegységre eső ellenállás, c a hosszegységre eső kapacitás és L a tápvonal hossza. Ennek a függvénynek a pólusai és zérusai a bal komplex félsíkon, a σ tengelyen vannak, de számuk végtelen. A pólus és zérus frekvenciák: σ n = n 2 π2 4 1 R 2 K, n = 1, 2, 3,... (2.3) ahol a páros n indexek jelentik a zérusokat, a páratlanok a pólusokat. Hasonló módon leírhatóak a válasz időállandói és azok intenzitásai: τ n = R 2 K 4 1 π 2 n 2 R n = R 8 π 2 1 n 2, n = 1,3,5,7,.... (2.31) Vagyis ennek az áramkörnek létezik mind pólus-zérus mind időállandó reprezentációja, de az időállandók és a pólusok, zérusok száma végtelen.
16 2. FEJEZET. IRODALMI ÁTTEKINTÉS 13 A hálózatok egy következő osztályát képezik azok, ahol a leírás diszkrét pólusokkal és zérusokkal (vagy diszkrét időállandókkal) nem lehetséges. Erre példa a végtelen hosszú uniform RC tápvonal. Ennek bemeneti impedanciája a vonal karakterisztikus impedanciája: r Z(s) = sc. (2.32) Ennek az impedancia függvénynek nincsenek pólusai és zérusai a negatív valós (σ) tengelyen. Ez az általános eset, amikor egy komplex nem uniform hálózatot vizsgálunk, ami végtelen hosszú. Jellemző tulajdonsága ezeknek az impedancia függvényeknek, hogy jω szorzók jelennek meg bennük. Ennek eredményeként a hálózat Bode diagramjában 1 db/dekád meredekségű szakaszok jelennek meg [11]. A 2.6. ábrán egy ilyen amplitúdó menet látható. Ezt közelíteni tudjuk diszkrét pólusokkal és zérusokkal. Ha az ω 1 pontba egy pólust helyezünk, akkor a Bode diagram 2 db/dekád meredekséggel fog csökkenni, ami túl meredek. Ha ezek után egy zérust helyezünk el, akkor a menet ismét zérus meredekségűvé válik. Ha váltogatjuk a pólusokat és zérusokat úgy, hogy azok meredekség átlaga az amplitúdómenten az előírt meredekséget adja, akkor elméletileg tetszőleges meredekséget közelíteni tudunk. a(ω) ω 1 ln(ω) 1 db/dekád 2.6. ábra. 1 db/dekád meredekségű szakasz közelítése az amplitúdó meneten Az előző példa esetében, ha a zérusok egyenlő távolságra vannak a szomszédos pólusoktól, akkor az eredő meredekség az előírt 1 db/dekád lesz. A közelítés pontosságát a pólusok és zérusok sűrűsége határozza meg, növelésével javíthatunk a pontosságon. Ebben az esetben a hálózatot jellemző információt nem a pólusok és zérusok száma hordozza (számuk a végtelenhez tart), csak a szomszédos pólus-zérus párok egymáshoz képesti helyzete: hatástalanítják-e egymás hatását vagy hagyják érvényesülni azt. A 2.7. ábrán látható módon, ha az első pólust δ távolságban követi zérus, akkor az a pólus kompenzálódik, de ha az első zérus a második pólushoz van közel, akkor az első pólus hatásos. Egy másik megközelítés is lehetséges. Tekintsünk egy szomszédos pólus-zérus párt egy dipólusnak. Az intenzitása ennek a dipólusnak az őt alkotó pólus-zérus pár távolságától függ. Abban az esetben, ha a kettő egybeesik és kioltják egymást, akkor az intenzitás A hosszegységre eső ellenállás és kapacitás változatlan a teljes tápvonalon.
17 2. FEJEZET. IRODALMI ÁTTEKINTÉS 14 δ σ Első pólus Második pólus 2.7. ábra. A zérusok relatív pozíciója két szomszédos pólus között zérus. Ha a pólus-zérus távolság maximális (a zérus a következő pólusnál van), akkor az intenzitás is maximális. Válasszuk ezt a intenzitást egységnyinek. Kényelmi megfontolásokból térjünk át logaritmikus változóra a negatív σ tengelyen: Σ = ln( σ). (2.33) Vizsgáljunk meg egy két pólus által határolt Σ intervallumot a logaritmikus Σ tengelyen (2.8. ábra). A bal oldali pólus és a zérus távolsága δσ. Tegyük fel, hogy a pólusok és zérusok sűrűsége végtelenhez tart. Ezt úgy is megfogalmazhatjuk, hogy Σ végtelenül kicsi lesz. Ebben az esetben a dipólus intenzitás függvény: δσ I d (Σ) = lim Σ Σ. (2.34) Σ δσ 2.8. ábra. A zérusok relatív pozíciója két szomszédos pólus között a Σ tengelyen Σ Ha figyelembe vesszük, hogy egy RC kapu impedanciájában a pólusok és zérusok alternálnak, abból egyenesen következik, hogy I d 1. (2.35) Egy végtelen, elosztott RC kétpólus esetén a dipólus intenzitás függvénynek általánosan olyan tartományai vannak, ahol I d értéke és 1 között változik. A 2.6. ábrán látható Bode diagram esetén, ahol 1 db/dekád a meredekség, I d értéke.5. Koncentrált paraméteres hálózatok esetén I d csak vagy 1 lehet. Ezt szemlélteti a 2.9. ábra, ahol a felfutó él pólust, a lefutó zérust jelent A dipólus intenzitás függvény kapcsolata az impedancia függvénnyel A fentebb bevezetett függvények azáltal válnak alkalmazhatóvá, hogy egyértelmű a kapcsolatuk az impedancia függvénnyel. Koncentrált paraméteres esetben (2.26) és (2.27)
18 2. FEJEZET. IRODALMI ÁTTEKINTÉS 15 hatástalan dipólusok Σ 1 I d (Σ) Σ 2.9. ábra. Koncentrált paraméteres hálózat távírójelre emlékeztető dipólus intenzitás függvénye biztosítja ezt a kapcsolatot. Ilyen kapcsolat megállapítható a két elosztott leíró függvény és az impedancia függvény között is. Külön érdemes kiemelni az összefüggések nagyfokú szimmetriáját. Ha ismerjük a Z(s) impedancia függvényt, az időállandó spektrum és a dipólus intenzitás függvény a következő két összefüggéssel számítható [1]: R(ζ) = 1 π Im {Z ( s = exp( ζ) )} (2.36) és I d (Σ) = 1 π Im {ln Z ( s = exp(σ) )}. (2.37) Ha adott az egyik a két reprezentáció közül, akkor a másik számítható: vagy Z(S) = Z(S) = R ln Z(S) = ln R R( x) dx (2.38) 1 + exp(s x) exp(s x) R( x) dx (2.39) 1 + exp(s x) exp(s x) I d (x) dx, (2.4) 1 + exp(s x) ahol S = ln s, lásd (2.14). Az egyértelmű összefüggések ellenére az egyes számítások csak nagy körültekintéssel végezhetőek el. (2.36) azt mutatja, hogy az impedancia képzetes részét a komplex sík negatív valós tengelyén haladva kell kiszámítani. A tengely mentén rendszerint szingularitások vannak, pl. a koncentrált paraméteres hálózatok pólusai vagy szinguláris vonalak elosztott rendszerek esetén. Ezek a szingularitások megnehezítik (2.36) használatát az időállandó spektrum számításához. Ezek a problémák megkerülhetőek egy közelítés alkalmazásával. A veszélyes területek elkerülése érdekében kerülnünk kell a negatív valós tengelyt (2.1. ábra). Egy a tengelyhez megfelelően közeli vonalat kell használnunk [12], s = ( cos ϕ + j sin ϕ ) exp( z), (2.41)
19 2. FEJEZET. IRODALMI ÁTTEKINTÉS 16 jω jω s = σ σ ϕ σ 2.1. ábra. Az s(z) vonal a komplex síkon így az integrálások elvégezhetővé válnak. Természetesen a ϕ szögnek kicsinek kell lenni, nem lehet több, mint 2 5. Még ilyen kis szögek esetén is hibát viszünk a számításba. Bizonyítható, hogy a számított R c (z) időállandó spektrum kifejezhető az egzakt spektrum és egy hibafüggvény konvolúciójával: ahol e r (z) = R c (z) = π ϕ π R(z) e r(z), (2.42) 1 sin ϕ exp( z) π ϕ 1 2 cos ϕ exp( z) + exp( 2z). (2.43) Ez a függvény egy keskeny impulzus egységnyi területtel. Csökkenő ϕ mellett e r (z) egyre keskenyebb lesz, vagyis tetszőleges pontosság elérhető megfelelően kis ϕ szög alkalmazásával. A félértékszélesség, ami a felbontás mértéke, a következő: e = 2 ln ( 2 cos ϕ + (2 cos ϕ) 2 1 ) 2ϕ. (2.44) Ha pl. ϕ = 2, akkor a felbontás.1 oktáv, ami azt jelenti, hogy két pólus akkor megkülönböztethető, ha a frekvenciáik aránya nagyobb, mint Az előzőekben bemutatott számítási probléma a (2.36) időállandó spektrum meghatározásakor a dipólus intenzitás függvény (2.37) egyenletének kiértékelésekor is megjelenik. A bemutatott módszer a szingularitások elkerülésére ebben az esetben is alkalmazható Egyes alapösszefüggések átfogalmazása konvolúció segítségével Az előző fejezetben bevezetett logaritmikus változók felhasználásával több lineáris hálózatelméleti összefüggés konvolúciós egyenletté alakítható. Például vizsgáljuk meg az a(t) egységugrásra adott időtartománybeli válaszfüggvény kapcsolatát a Z(ω) frekvenciatartománybeli impedancia függvényével, ha alkalmazzuk a Laplace transzformációt: da Z(ω) = exp( jωt)dt. (2.45) dt
20 2. FEJEZET. IRODALMI ÁTTEKINTÉS 17 Behelyettesítve a da/dt = da/dz dz/dt, ω = exp(ω), t = exp(z) és x = z tagokat a következő formára jutunk: Z(Ω) = da dz exp ( j exp(ω x) ) dx, (2.46) x= z ami egy konvolúciós egyenlet az időtartománybeli válasz és egy W(Ω) súlyfüggvény között: Z(Ω) = da dz W(Ω), (2.47) Ω= z ahol W(Ω) = exp ( j exp(ω) ). (2.48) A W(Ω) egy operátorként viselkedik. Mivel a tárgyalt hálózatok lineáris, passzív áramkörök, amik leírhatóak a meghajtási pontjukkal vagy transzfer impedanciájukkal, a Z(s) komplex impedancia szingularitásai a σ < félsíkon helyezkednek el, ahol s = σ + jω. (2.49) Időtartomány frekvenciatartomány irányú transzformáció A (2.47) egyenlettel már bemutatásra került egy konvolúciós megközelítés. Először az a(t) választ transzformáljuk: a(z) = a ( t = exp(z) ) (2.5) ahol a (2.12) egyenletet alkalmaztuk. Szétválasztva a valós és képzetes tagokat: Re {Z(Ω)} = W R (Ω) da dz Ω= z (2.51) Im {Z(Ω)} = W I (Ω) da dz Ω= z (2.52) ahol W R (Ω) = cos ( exp(ω) ) (2.53) W I (Ω) = sin ( exp(ω) ). (2.54) Ha ismerjük az a(t) időtartománybeli választ, a frekvenciatartománybeli viselkedés kiszámítható a (2.51) és (2.52) konvolúciós egyenletek alkalmazásával Hálózatjellemző függvények valós és képzetes része közötti összefüggés Konvolválva a (2.51) egyenletet a W I (Ω) függvénnyel és a (2.52) egyenletet W R (Ω)- val W I (Ω) Re {Z(Ω)} = W I (Ω) W R (Ω) da dz (2.55) Ω= z
21 2. FEJEZET. IRODALMI ÁTTEKINTÉS 18 W R (Ω) Im {Z(Ω)} = W R (Ω) W I (Ω) da dz. (2.56) Ω= z Az egyenletek jobb oldala természetesen egyenlő, ha figyelembe vesszük a konvolúció kommutatív és asszociatív tulajdonságát. Ebből következik, hogy W I (Ω) Re {Z(Ω)} = W R (Ω) Im {Z(Ω)}. (2.57) Frekvenciatartomány időtartomány irányú transzformáció A levezetéshez a Riemann-Mellin inverziós integrált kell felhasználnunk. σ =, < ω < + integrálási utat alkalmazva az integrál felírható, mint da dt = 1 2πj lim σ+jω ω σ jω Z(s) exp(st)ds. (2.58) Ez az egyenlet a következő alakra hozható (részletes levezetés az A.1 függelékben): da dz = 1 ζ= z π 1 π Re {Z(Ω)} exp(ω ζ) cos ( exp(ω ζ) ) dω Im {Z(Ω)} exp(ω ζ) sin ( exp(ω ζ) ) dω. (2.59) (2.59) olyan integrálokat tartalmaz, amik a súlyfüggvények tükrözésével az Ω tengelyen konvolúciós alakra hozhatóak. Átírva az egyenletet: da dz = 1 (exp( Ω) z= Ω π Re {Z(Ω)} cos ( exp( Ω) )) (2.6) 1 π Im {Z(Ω)} (exp( Ω) sin ( exp( Ω) )). A tömörebb írásmód érdekében további két súlyfüggvény vezethető be: W R (Ω) = exp(ω) sin( exp(ω) ) (2.61) W I (Ω) = exp(ω) cos( exp(ω) ). (2.62) Ezek a függvények (2.53) és (2.54) deriváltjai. Felhasználva ezeket a súlyfüggvényeket (2.6) átírható: da dz = 1 z= Ω π Re {Z(Ω)} W I ( Ω) + 1 π Im {Z(Ω)} W R ( Ω). (2.63) Ez az egyenlet azt sugallja, hogy mindkét tagra, Re {Z(Ω)}-ra és Im {Z(Ω)}-ra szükség van az a(t) időtartománybeli válasz meghatározásához. Szerencsére a helyzet ennél
22 2. FEJEZET. IRODALMI ÁTTEKINTÉS 19 egyszerűbb. A valós és képzetes rész közötti alkalmas összefüggés levezetésével bizonyítható, hogy (2.63) egyenletben az összeg két tagja a jobb oldalon egyenlő (lásd A.2). Így da dz = 2 z= Ω π Re {Z(Ω)} W I ( Ω) (2.64) vagy da dz = 2 z= Ω π Im {Z(Ω)} W R ( Ω). (2.65) Ez azt jelenti, hogy az impedancia függvény valós vagy képzetes részének ismeretében az időtartománybeli válasz meghatározható a két konvolúciós egyenlet ( ) valamelyike segítségével.
23 3. fejezet Az elosztott RC hálózatok elméletének konvolúciós megfogalmazása 1. tézis. Az elosztott RC hálózatok elméletének konvolúciós megfogalmazása terén az alábbi eredményeket értem el: 1.1. tézis. Meghatároztam az időállandó spektrum és a dipólus intenzitás függvények kapcsolatát adó transzformációs egyenleteket. Megállapítottam, hogy ezek az összefüggések a konvolúción túl nemlineáris műveletet is tartalmaznak, a két rendszerjellemző függvény kapcsolata tehát nemlineáris. [JN1] I d (x) = 1 ) (R π arcus 1 M (x) 1 exp(x) R M (x) = 1 { ( π R Im exp I d (x) exp(x) )} 1 exp(x) 1.2. tézis. Megállapítottam, hogy a hálózatleíró függvények valós és képzetes része közötti összefüggést megadó Bode integrál megfelelő átfogalmazással beilleszthető az elosztott hálózatelmélet konvolúciós eszköztárába. Meghatároztam az ehhez szükséges operátorfüggvényeket. [J1] W Re Im (x) = 1 π W Im Re (x) = 1 π 1 sh(x) exp( x) sh(x) 2
24 3. FEJEZET. AZ ELOSZTOTT RC HÁLÓZATOK ELMÉLETE Kapcsolat az időállandó spektrum és a dipólus intenzitás függvény között A 2. fejezetben láthattuk, hogy lineáris és elosztott passzív RC egykapuk leírhatóak az R(ζ) időállandó spektrummal vagy az I d (Σ) dipólus intenzitás függvénnyel. Mivel mindkét leírásmód teljes és kölcsönösen egyértelmű, ezért az egyikből következik a másik. Következésképpen léteznie kell egy direkt útnak, hogy az egyik ismeretében a másikat meghatározzuk. Ennek az elvárásnak első sorban elméleti jelentősége van, hiszen a kölcsönösen egyértelmű megfeleltetés a két leíró függvény között egy erős elvárás. Gyakorlati előnye akkor várható egy ilyen algoritmusnak, ha csak az I d (Σ) függvényt ismerjük és szükségünk van R(ζ)-ra vagy fordítva. A kapcsolat levezetéséhez (2.37) és (2.38) egyenletekből érdemes kiindulni, mivel mindkét függvény kapcsolata ismert a Z(s) impedancia függvénnyel. Komplex függvényekre igazak a következő logaritmikus azonosságok: Ezek alapján (2.37) átalakítható az ln(z) = ln ( abs(z) ) + j arcus(z), (3.1) Im {ln(z)} = arcus(z). (3.2) I d (Σ) = 1 π arcus (Z ( s = exp(σ) )) (3.3) alakra. Z(s) helyére a (2.38) egyenletet helyettesítve egy olyan összefüggést kapunk, ami megadja a dipólus intenzitás függvény és az időállandó spektrum egyirányú kapcsolatát. Figyelembe kell vennünk ugyanakkor, hogy a (3.3) alkalmazásakor s helyett exp(σ) írandó, mivel a negatív valós tengelyen megyünk és Σ logaritmikus léptékezésű, S = ln(s), ezért S helyére ln ( exp(σ) ) = Σ + jπ írandó. Ezek alapján: I d (Σ) = 1 π arcus I d (Σ) = 1 π arcus R( x) dx (3.4) 1 exp(σ + jπ x) R( x) dx (3.5) 1 exp(σ x) Ez egy korrelációs integrál. Ha az integrandus számlálóját tükrözzük, akkor konvolúcióra jutunk: I d (Σ) = 1 π arcus R M (x) dx (3.6) 1 exp(σ x) I d (x) = 1 π arcus (R M (x) ) 1 1 exp(x) (3.7)
25 3. FEJEZET. AZ ELOSZTOTT RC HÁLÓZATOK ELMÉLETE 22 ahol R M (x) = R( x) a tükrözött időállandó spektrum. Az időállandó spektrum dipólus intenzitás függvény transzformációs sémát ezzel megkaptuk. A másik irány meghatározásához induljunk ki a (2.4)-es egyenletből. Vegyük mindkét oldal exponenciális függvényét: ( exp ln ( Z(s) )) = Z(S) = R exp Behelyettesítve S = Σ + jπ-t: Z(Σ) = R exp Behelyettesítve (3.9)-t a (2.36) egyenletbe: R(Σ) = 1 π Im R exp exp(s x) I d (x) 1 + exp(s x) dx (3.8) exp(σ + jπ x) I d (x) 1 + exp(σ + jπ x) dx (3.9) exp(σ x) I d (x) 1 exp(σ x) dx Az R és egy negatív előjel kiemelése után a R(Σ) = 1 π R Im exp exp(σ x) I d (x) 1 exp(σ x) dx alakra jutunk. A (3.7) esetén alkalmazott tükrözéssel ismét konvolúciós egyenletre jutottam: R M (x) = 1 { ( π R Im exp I d (x) exp(x) )} 1 exp(x) (3.1) (3.11) (3.12) A (3.7) és (3.12) egyenletekből jól látszik, hogy ezek az összefüggések nemlinárisak az arcus() és exp() függvények miatt. A konvolúciós lépés lineáris, vagyis a transzformációk egy lineáris és egy azt követő nemlineáris lépésből állnak. A (3.6) és (3.11) egyenletek kiértékelésekor több gyakorlati problémába ütközünk. Ezek improprius integrálok, szakadásuk van, ha a nevező zérus. Ez a probléma feloldható, mivel az 1/ ( 1 exp(x) ) integráljának létezik zárt alakú kifejezése, és a szakadásos tartományban alkalmazható Cauchy főérték tétele [13]. Egy másik praktikus megoldás az eredeti egyenlet módosítása: 1 I d (Σ) = lim ϕ π ϕ arcus R( x) 1 exp(σ jϕ x) dx (3.13) Az így behozott hiba megegyezik egy keskeny impulzussal való konvolúció eredményével [14]: 1 sin ϕ exp(z) e(z) =, ( π) π ϕ 1 2 cos ϕ exp(z) + exp(2z) ahol a keskeny impulzus integrálja egységnyi, félértékszélessége közel 2ϕ. Ez az impulzus tulajdonképpen megegyezik (2.43) impulzussal egy z = z tükrözéstől eltekintve. Az időállandó spektrum számításakor ugyanez a technika alkalmazható.
26 3. FEJEZET. AZ ELOSZTOTT RC HÁLÓZATOK ELMÉLETE Példák az időállandó spektrum dipólus intenzitás függvény transzformációkra r λ, c 3.1. ábra. Az elosztott termikus RC struktúra Ahhoz, hogy demonstrálni tudjuk gyakorlati példákkal is az előző rész eredményeit, egy olyan tesztstruktúrát választottam, aminek analitikusan ismert leíró függvényei vannak. Ez a struktúra egy elosztott termikus RC hálózat, a gömbszerű hőterjedés végtelen féltérben (3.1. ábra) [15]. A bemeneti kapu egy r sugarú félgömb. Felhasználva a probléma analitikus megoldását [16] a bemeneti impedancia Z(s) = 1 1 (3.15) 2πλr 1 + r sc/λ ahol λ és c az egységnyi térfogatra vett hővezetőképesség és hőkapacitás..6.5 Analitikus Számított Dipólus intenzitás Σ = ln( σ) 3.2. ábra. A R(ζ) I d (Σ) transzformáció eredménye Felhasználva a (2.36) és (3.3) egyenleteket a két leíró függvény analitikusan meghatározható: R(σ) = 1 1 σc/λ 2π 2 λ 1 + r 2σc/λ (3.16)
27 3. FEJEZET. AZ ELOSZTOTT RC HÁLÓZATOK ELMÉLETE 24 I d (σ) = 1 ( π arctg r c/λ ) σ. (3.17) Időállandó intenzitás Analitikus Számított ζ = ln(τ) 3.3. ábra. Az I d (Σ) R(ζ) transzformáció eredménye Az eredmények teszteléséhez a transzformációkat C programozási nyelven valósítottam meg. Először a R(ζ) I d (Σ) irányt teszteltem (3.6) numerikus megoldásával. Az alkalmazott mintavételezési gyakoriság.2. Az integrandus szakadását ϕ =.2 korrekcióval kerültem el. Az analitikus és a numerikusan számított eredmény a 3.2. ábrán látható. Jól látható, hogy az egyezés a számított és az analitikus eredmények között nagyon jó. A transzformáció I d (Σ) R(ζ) teszteléséhez a (3.11) integrált határoztam meg numerikusan. A mintavételezés szintén.2, ϕ =.2. Az analitikus függvény és a numerikus számítás eredménye látható a 3.3. ábrán. Látható, hogy az egyezés ebben az esetben is rendkívül jó. Az R(ζ) és I d (Σ) rendszerjellemző függvények elsődleges felhasználása az elosztott hálózatok területe, de természetesen használhatóak koncentrált paraméteres hálózatok jellemzésére is. Ebben az esetben az időállandó spektrum csak diszkrét spektrum vonalakat fog tartalmazni. A dipólus intenzitás függvény egy távíró jelre emlékeztet, ahol a 1 átmenet pólust, az 1 átmenet zérust jelent [1]. Második példa egy koncentrált paraméteres RC hálózat. Ebben az esetben (3.6) és (3.11) transzformációk szummázással helyettesíthetőek: 1 I d (Σ) = lim ϕ π ϕ arcus R i 1 exp(σ + jϕ x i i ), (3.18) ahol R i, τ i az időállandó spektrum diszkrét vonalai és x i = ln(1/τ i ) = ln(τ i ). A vizsgált koncentrált paraméteres hálózat négy pár RC tagot tartalmaz.* Az elemértékek a 3.1. * A példahálózat egy a témában megjelent korábbi publikáció teszthálózata [15].
28 3. FEJEZET. AZ ELOSZTOTT RC HÁLÓZATOK ELMÉLETE 25 táblázatban láthatóak. Ezek az értékek egyértelműen meghatározzák a példahálózat időτ[µs] Amplitúdó [kω] táblázat. A koncentrált paraméteres hálózat elemértékei állandó spektrumát. Minden RC tag egy spektrum vonalat hoz létre R i amplitúdóval a τ i helyen. A (3.18) alkalmazásával meghatározhatjuk a hálózat dipólus intenzitás függvényét. A számított eredmény az analitikussal együtt a 3.4. ábrán látható. Az alkalmazott mintavételezés gyakorisága.2, ϕ =.2. Dipólus intenzitás Analitikus Számított Σ = ln( σ) 3.4. ábra. Az R(ζ) I d (Σ) transzformáció eredménye Természetesen az I d (Σ) R(ζ) is tesztelhető koncentrált paraméteres hálózat esetén. (3.11) integrált kell numerikusan meghatározni. Az alkalmazott mintavételi gyakoriság.2, ϕ =.2 volt. A számított és az analitikus eredmény a 3.5. ábrán látható. Ennek az eredménynek a kiértékelését nagyban megkönnyíti, ha definiáljuk az időállandó spektrum kumulatív integrál függvényét. Diszkrét időállandók esetén ennek egy lépcsőfüggvény lesz az eredménye. A 3.6. ábrán látható, hogy az analitikus lépcsőfüggvényt közelíti a számított időállandó spektrumból meghatározott integrálfüggvény A Bode integrál átfogalmazása Hendrik W. Bode a több mint hat évtizede megjelent könyvében [17] írta le a villamos hálózatleíró függvények valós és képzetes része közötti kapcsolatot. Az egyik jelentős állítása, ha ismerjük a leíró függvény valós részét, az egyértelműen meghatározza
29 3. FEJEZET. AZ ELOSZTOTT RC HÁLÓZATOK ELMÉLETE 26 Időállandó intenzitás Analitikus Számított ζ = ln(τ) 3.5. ábra. Az I d (Σ) R(ζ) transzformáció eredménye Időállandó intenzitás integrálfüggvénye Analitikus Számított ζ = ln(τ) 3.6. ábra. Az I d (Σ) R(ζ) transzformáció eredményének integrálfüggvénye a képzetest és viszont. A hálózatleíró függvények kapcsolatát megfogalmazó integrálegyenletek egy része a logaritmikus frekvencia tengelyen lett megfogalmazva. Az egyik ilyen Bode integrál a következő alakú [17]: b c = 1 π da du ln cth u du (3.19) 2 Ezek az állítások akkor igazak, ha a hálózat teljesíti a minimális fázisfeltételt.
30 3. FEJEZET. AZ ELOSZTOTT RC HÁLÓZATOK ELMÉLETE 27 ahol a a valós, b c a hálózati függvény képzetes része az ω c frekvencián. u a logaritmikus frekvencia, u = ln(ω/ω c ). Ez lényegében egy konvolúciós egyenlet annak ellenére, hogy Bode ezt nem mondta ki. Ugyanez az összefüggés igaz egy Γ(ω) átviteli függvényű erősítő erősítésére és fázisára is. Ez nem meglepő, hiszen Γ logaritmusa is egy komplex függvény, ahol az erősítés mint valós, a fázis mint képzetes tag jelenik meg: ln(γ) = ln Γ + j arcus(γ), (3.2) ismét egy valós rész képzetes rész kapcsolattal kerültünk szembe. A Bode integrálok széles körben használtak az irányítástechnikai rendszerek tervezésekor. Visszacsatolt rendszerek stabilitásának vizsgálatakor szükség van a fázishatárok (fázistartalékok) meghatározására, ami (3.19) kiértékelésével elvégezhető. Számos példaalkalmazás található a szakirodalomban, pl. [18, 19, 2]. A valós és képzetes rész kapcsolatát később Solodownikow [21] és mások is vizsgálták. Solodownikow a Hilbert transzformációt használta fel a kapcsolat leírására. Az egyik egyenlete: Im {ω} = 1 π Re {u} du (3.21) u ω ahol u a lineáris frekvencia. Érdekes megfigyelni, hogy ez az összefüggés lényegében egy korrelációs integrál. Látható, hogy a valós/képzetes rész kapcsolatát több különböző módon is megfogalmazták az elmúlt évtizedekben. Célom ennek a kapcsolatnak a kifejezése a logaritmikus tartományon konvolúciós alakban. Ezzel a kiegészítéssel kívánom demonstrálni az elosztott RC hálózatok leírására használt konvolúciós hálózatelméleti apparátus kapcsolatát a Bode integrállal A képzetes rész számítása Tegyük fel, hogy a hálózatjellemző függvényünk valós része ismert. (2.64) alkalmazásával számítsuk ki a da/dz időtartománybeli választ: da dz = 2 π W I ( Ω) Re {Z(Ω)}. (3.22) Ebből a válaszból a képzetes rész kiszámítható (2.52) alkalmazásával: Im {Z(Ω)} = W I (Ω) da dz = W I(Ω) 2 π W I ( Ω) Re {Z(Ω)}. (3.23) Kihasználva a konvolúció asszociatív tulajdonságát egyesítsük a két operátorfüggvényt: Im {Z(Ω)} = W Re Im (Ω) Re {Z(Ω)} (3.24) ahol W Re Im (Ω) = 2 π W I(Ω) W I ( Ω). (3.25) W Re Im (Ω) az operátorfüggvény a Valós Képzetes transzformációhoz.
31 3. FEJEZET. AZ ELOSZTOTT RC HÁLÓZATOK ELMÉLETE 28 Annak érdekében, hogy csak egy operátorfüggvényünk legyen, végezzük el a konvolúciót az előző egyenletben (A egy Ω-hoz hasonló változó): W Re Im (A) = 2 π W Re Im (A) integrálja felírható, mint sin ( exp(ω) ) exp(ω A) cos ( exp(ω A) ) dω. (3.26) W Re Im (A)dA = 2 π sin ( exp(ω) ) sin ( exp(ω A) ) dω + konstans (3.27) A konstans elhagyható, mivel a kifejezést deriválni fogjuk az elkövetkezendő lépések során. Behelyettesítve az ω = exp(ω) kifejezést: W Re Im (A)dA = 2 π A megfelelő trigonometrikus összefüggéseket felhasználva: W Re Im (A)dA = 1 π ( ) ω dω sin(ω) sin exp(a) ω. (3.28) ( ( cos ω (1 exp( A) )) ( cos ω (1 + exp( A) ))) dω ω W Re Im (A)dA = 1 π ( cos ω (1 exp( A) )) exp( ω) ω ( cos dω (3.29) ω (1 + exp( A) )) exp( ω). ω Felhasználva, hogy (3.3) f (C) = (bizonyítás a B.1. függelékben) cos(x C) exp( x) dx = ln C (3.31) x W Re Im (A)dA = 1 ( ln ( 1 + exp( A) ) ( ) ) ln 1 exp( A) = π = 1 π ln 1 + exp( A) 1 exp( A) (3.32) W Re Im (A)dA = 1 π ln exp(a/2) + exp( A/2) exp(a/2) exp( A/2) = = 1 π ln cth(a/2) = 1 π ln cth( A /2 ). (3.33)
32 3. FEJEZET. AZ ELOSZTOTT RC HÁLÓZATOK ELMÉLETE 29 Deriválás után a Valós Képzetes transzformáció operátorfüggvénye: W Re Im (A) = 1 π 1 sh(a). (3.34) (3.33) egyenletben feltűnt ugyanaz a ln cth( A /2) függvény, mint amit az eredeti (3.19) Bode integrálban is láttunk. Első pillantásra ez az eredmény nem tűnik használhatónak, mert az 1/sh(A) függvénynek szakadása van A = -nál. Szerencsére továbbra is ki tudjuk integrálni ezt a függvényt Cauchy főérték tételének segítségével [13] A valós rész számítása Tegyük fel, hogy a hálózatjellemző függvényünk képzetes része ismert. (2.65) egyenletet felhasználva a da/dz időtartománybeli válasz kiszámítható: da dz = 2 π W R ( Ω) Im {Z(Ω)}. (3.35) Ebből a válaszból a valós rész kiszámítható (2.51) segítségével: Re {Z(Ω)} = W R (Ω) da dz = W R(Ω) 2 π W R ( Ω) Im {Z(Ω)}. (3.36) Most egyesítsük a két operátorfüggvényt, aminek az eredménye Re {Z(Ω)} = W Im Re (Ω) Im {Z(Ω)} (3.37) ahol W Im Re (Ω) = 2 π W R(Ω) W R ( Ω). (3.38) W Im Re (Ω) a Képzetes Valós transzformáció operátorfüggvénye. Ennek levezetésének lépései teljesen analóg módon elvégezhetőek, mint a részben. Ennek eredménye: W Im Re (A) = 1 exp( A). (3.39) π sh(a)
33 4. fejezet Az elosztott RC hálózatelmélet konvolúciós eszközkészletének admittancia alapú megfogalmazása 2. tézis. Az elosztott RC hálózatelmélet konvolúciós eszközkészletének egyes impedancia alapon kidolgozott összefüggéseit admittancia alapúra fogalmaztam át tézis. Definiáltam az időállandó spektrum és az dipólus intenzitás komplex admittancia alapú párját. Levezettem e két jellemző függvény kiszámításának módját. [JN1] G(ζ = x) = 1 Im {Y(s = exp(x))} π ln ( Y(S) ) = ln(g ) exp(s x) I dy (x) 1 + exp(s x) dx 2.2. tézis. A (termikus) tranziens mérések kiértékelésére használt NID módszer az impedancia tartományban működik, ahol a vizsgált rendszer áram egységugrásra adott feszültség válaszát használjuk fel. Kidolgoztam az admittancia alapú komplementer eljárást, ahol feszültség egységugrás áram válasza a számítás kiindulása. [JN1] di dz = G(z) exp( z exp(z) ) 3
34 4. FEJEZET. ADMITTANCIA ALAPÚ LEÍRÁS Az elosztott hálózatleíró függvények kapcsolata a komplex admittanciával Eddig az R(ζ) valamint I d (Σ) függvények kapcsolatát tárgyaltam. A teljesség igénye miatt érdemes megemlíteni, hogy ezen függvények Y(s) egykapu admittancia alapú párja is definiálható. Y(s) G C G 4.1. ábra. Egy RC egykapu Foster második kanonikus alakja Egyszerűen előállítható az admittancia alapú leírás Foster második kanonikus alakját felhasználva (4.1. ábra). Egy fokozat admittanciája Y = Felhasználva (2.12) és (2.14) logaritmikus változókat, Y = G 1 + G/sC = G 1 + 1/sτ. (4.1) G 1 + exp( S ζ). (4.2) Feltéve, hogy egy elosztott hálózatnak folytonos időállandó spektruma van Y(S) = G(ζ) dζ. (4.3) 1 + exp( S ζ) Alkalmazzuk (4.3) egyenletet a komplex sík egy olyan vonalán, ami nagyon közel van, de nem esik egybe a negatív valós tengellyel (az integrálási út és a tengely egy ϕ szöget zár be): s = (1 + jϕ) exp(σ) (4.4) exp( S) = 1 s = 1 (1 + jϕ) exp(σ) Y(Σ) = Y(x) = G( x) Im {W(x)} = (4.5) G( x) 1 1+jϕ 1 (4.6) exp( Σ + x)dx 1 1 exp( x) 1+jϕ = G( x) W(x) (4.7) ϕ exp(x) ( 1 exp(x) ) 2 + ϕ 2 exp(x) 2 (4.8)
35 4. FEJEZET. ADMITTANCIA ALAPÚ LEÍRÁS 32 [1] bizonyítja, hogy lim Im {W(x)} = πδ(x) (4.9) δ G(ζ = x) = 1 Im {Y(s = exp(x))} (4.1) π A G(ζ) függvény az admittancia alapú időállandó spektrum. Következő lépésként (2.4) admittancia alapú párját kell levezetni. Z(s) = 1/Y(s) helyettesítéssel ( ) 1 ln Y(S) = ln ( Y(S) ) = ln(r ) exp(s x) I d (x) dx (4.11) 1 + exp(s x) ln ( Y(S) ) = ln(g ) exp(s x) I dy (x) dx (4.12) 1 + exp(s x) ahol I dy a dipólus intenzitás függvény admittanciákra, G a hálózat DC vezetése. Fontos felismerni, hogy I dy = I d, vagyis az admittancia alapú dipólus intenzitás és az impedancia alapú dipólus intenzitás csak előjelben térnek el. Az időtartománybeli viselkedés szintén fontos, elengedhetetlen ennek szintén a vizsgálata. (4.3) az inverz Laplace transzformációval alakítható át az időtartománybeli leírássá: G( x) Y(s) = dx (4.13) 1 + exp( x)/s A feszültség gerjesztés legyen u = ε(t) egységugrás függvény 1/s Laplace transzformálttal. Az áram válasz I(s) = Y(s) 1 s = G( x) dx (4.14) s + exp( x) i(t) = G( x) exp ( t/ exp( x) ) dx (4.15) Ezt az egyenletet megvizsgálva kijelenthető, hogy az áram válasz a komponensek exponenciálisan csökkenő válaszainak összessége és G ezen exponensek spektruma RC egykapuk mérése és identifikációja az admittancia tartományban A NID módszer [1] egy dekonvolúció alapú módszer, ami egy széles körben elterjedt identifikációs módszerré vált RC egykapuk vizsgálatára az elmúlt két évtizedben. Ez a módszer az impedancia tartományban működik, a vizsgált hálózat áram egységugrás
Lineáris elosztott RC hálózatok analízise
Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Villamosmérnöki és Informatikai Kar Lineáris elosztott RC hálózatok analízise PhD értekezés tézisfüzete Szerző: Témavezető: Szalai Albin okleveles villamosmérnök
Számítógépes gyakorlat MATLAB, Control System Toolbox
Számítógépes gyakorlat MATLAB, Control System Toolbox Bevezetés A gyakorlatok célja az irányítási rendszerek korszerű számítógépes vizsgálati és tervezési módszereinek bemutatása, az alkalmazáshoz szükséges
Négypólusok tárgyalása Laplace transzformációval
Négypólusok tárgyalása Laplace transzformációval Segédlet az Elektrotechnika II. c. tantárgyhoz Összeállította: Dr. Kurutz Károly egyetemi tanár Szászi István egyetemi tanársegéd . Laplace transzformáció
RENDSZERTECHNIKA 8. GYAKORLAT
RENDSZERTECHNIKA 8. GYAKORLAT ÜTEMTERV VÁLTOZÁS Gyakorlat Hét Dátum Témakör Házi feladat Egyéb 1 1. hét 02.09 Ismétlés, bevezetés Differenciálegyenletek mérnöki 2 2. hét 02.16 szemmel 1. Hf kiadás 3 3.
L-transzformáltja: G(s) = L{g(t)}.
Tartalom 1. Stabilitáselmélet stabilitás feltételei inverz inga egyszerűsített modellje 2. Zárt, visszacsatolt rendszerek stabilitása Nyquist stabilitási kritérium Bode stabilitási kritérium 2018 1 Stabilitáselmélet
Digitális jelfeldolgozás
Digitális jelfeldolgozás Átviteli függvények Magyar Attila Pannon Egyetem Műszaki Informatikai Kar Villamosmérnöki és Információs Rendszerek Tanszék magyar.attila@virt.uni-pannon.hu 2011. október 13. Digitális
Jelek és rendszerek 1. 10/9/2011 Dr. Buchman Attila Informatikai Rendszerek és Hálózatok Tanszék
Jelek és rendszerek 1 10/9/2011 Dr. Buchman Attila Informatikai Rendszerek és Hálózatok Tanszék 1 Ajánlott irodalom: FODOR GYÖRGY : JELEK ÉS RENDSZEREK EGYETEMI TANKÖNYV Műegyetemi Kiadó, Budapest, 2006
Jelek és rendszerek - 4.előadás
Jelek és rendszerek - 4.előadás Rendszervizsgálat a komplex frekvenciatartományban Mérnök informatika BSc (lev.) Pécsi Tudományegyetem, Pollack Mihály Műszaki Kar Műszaki Informatika és Villamos Intézet
DINAMIKAI VIZSGÁLAT OPERÁTOROS TARTOMÁNYBAN. 2003.10.30. Dr. Aradi Petra, Dr. Niedermayer Péter: Rendszertechnika segédlet 1
DINAMIKAI VIZSGÁLAT OPERÁTOROS TARTOMÁNYBAN 2003.10.30. Dr. Aradi Petra, Dr. Niedermayer Péter: Rendszertechnika segédlet 1 Differenciálegyenlet megoldása u(t) diff. egyenlet v(t) a n d n v m dt a dv n
Villamosságtan szigorlati tételek
Villamosságtan szigorlati tételek 1.1. Egyenáramú hálózatok alaptörvényei 1.2. Lineáris egyenáramú hálózatok elemi számítása 1.3. Nemlineáris egyenáramú hálózatok elemi számítása 1.4. Egyenáramú hálózatok
Segédlet a gyakorlati tananyaghoz GEVAU141B, GEVAU188B c. tantárgyakból
Segédlet a gyakorlati tananyaghoz GEVAU141B, GEVAU188B c. tantárgyakból 1 Átviteli tényező számítása: Lineáris rendszer: Pl1.: Egy villanymotor 100V-os bemenő jelre 1000 fordulat/perc kimenő jelet ad.
1. Egy lineáris hálózatot mikor nevezhetünk rezisztív hálózatnak és mikor dinamikus hálózatnak?
Ellenörző kérdések: 1. előadás 1/5 1. előadás 1. Egy lineáris hálózatot mikor nevezhetünk rezisztív hálózatnak és mikor dinamikus hálózatnak? 2. Mit jelent a föld csomópont, egy áramkörben hány lehet belőle,
1. Példa. A gamma függvény és a Fubini-tétel.
. Példa. A gamma függvény és a Fubini-tétel.. Az x exp x + t )) függvény az x, t tartományon folytonos, és nem negatív, ezért alkalmazható rá a Fubini-tétel. I x exp x + t )) dxdt + t dt π 4. [ exp x +
Fourier transzformáció
a Matematika mérnököknek II. című tárgyhoz Fourier transzformáció Fourier transzformáció, heurisztika Tekintsük egy 2L szerint periodikus függvény Fourier sorát: f (x) = a 0 2 + ( ( nπ ) ( nπ )) a n cos
Bevezetés az állapottér-elméletbe Dinamikus rendszerek állapottér reprezentációi
Tartalom Bevezetés az állapottér-elméletbe Irányítható alak Megfigyelhetőségi alak Diagonális alak Állapottér transzformáció 2018 1 A szabályozáselmélet klasszikus, BODE, NICHOLS, NYQUIST nevéhez kötődő,
Határozatlan integrál (2) First Prev Next Last Go Back Full Screen Close Quit
Határozatlan integrál () First Prev Next Last Go Back Full Screen Close Quit 1. Az összetett függvények integrálására szolgáló egyik módszer a helyettesítéssel való integrálás. Az idevonatkozó tétel pontos
ÉRZÉKELŐK ÉS BEAVATKOZÓK II. 5. DC MOTOROK SZABÁLYOZÁS FORDULATSZÁM- SZABÁLYOZÁS
ÉRZÉKELŐK ÉS BEAVATKOZÓK II. 5. DC MOTOROK SZABÁLYOZÁS FORDULATSZÁM- SZABÁLYOZÁS Dr. Soumelidis Alexandros 2019.03.13. BME KÖZLEKEDÉSMÉRNÖKI ÉS JÁRMŰMÉRNÖKI KAR 32708-2/2017/INTFIN SZÁMÚ EMMI ÁLTAL TÁMOGATOTT
Hálózatok számítása egyenáramú és szinuszos gerjesztések esetén. Egyenáramú hálózatok vizsgálata Szinuszos áramú hálózatok vizsgálata
Hálózatok számítása egyenáramú és szinuszos gerjesztések esetén Egyenáramú hálózatok vizsgálata Szinuszos áramú hálózatok vizsgálata Egyenáramú hálózatok vizsgálata ellenállások, generátorok, belső ellenállások
Gibbs-jelenség viselkedésének vizsgálata egyszer négyszögjel esetén
Matematikai modellek, I. kisprojekt Gibbs-jelenség viselkedésének vizsgálata egyszer négyszögjel esetén Unger amás István B.Sc. szakos matematikus hallgató ungert@maxwell.sze.hu, http://maxwell.sze.hu/~ungert
Megoldott feladatok november 30. n+3 szigorúan monoton csökken, 5. n+3. lim a n = lim. n+3 = 2n+3 n+4 2n+1
Megoldott feladatok 00. november 0.. Feladat: Vizsgáljuk az a n = n+ n+ sorozat monotonitását, korlátosságát és konvergenciáját. Konvergencia esetén számítsuk ki a határértéket! : a n = n+ n+ = n+ n+ =
Pontműveletek. Sergyán Szabolcs Óbudai Egyetem Neumann János Informatikai Kar február 20.
Pontműveletek Sergyán Szabolcs sergyan.szabolcs@nik.uni-obuda.hu Óbudai Egyetem Neumann János Informatikai Kar 2012. február 20. Sergyán (OE NIK) Pontműveletek 2012. február 20. 1 / 40 Felhasznált irodalom
Ellenőrző kérdések a Jelanalízis és Jelfeldolgozás témakörökhöz
Ellenőrző kérdések a Jelanalízis és Jelfeldolgozás témakörökhöz 1. Hogyan lehet osztályozni a jeleket időfüggvényük időtartama szerint? 2. Mi a periodikus jelek definiciója? (szöveg, képlet, 3. Milyen
LNM folytonos Az interpoláció Lagrange interpoláció. Lineáris algebra numerikus módszerei
Legkisebb négyzetek módszere, folytonos eset Folytonos eset Legyen f C[a, b]és h(x) = a 1 φ 1 (x) + a 2 φ 2 (x) +... + a n φ n (x). Ekkor tehát az n 2 F (a 1,..., a n ) = f a i φ i = = b a i=1 f (x) 2
Határozatlan integrál
Határozatlan integrál Boros Zoltán Debreceni Egyetem, TTK Matematikai Intézet, Anaĺızis Tanszék Debrecen, 207. február 20 27. Primitív függvény, határozatlan integrál A továbbiakban legyen I R intervallum.
10.1. ANALÓG JELEK ILLESZTÉSE DIGITÁLIS ESZKÖZÖKHÖZ
101 ANALÓG JELEK ILLESZTÉSE DIGITÁLIS ESZKÖZÖKHÖZ Ma az analóg jelek feldolgozása (is) mindinkább digitális eszközökkel történik A feldolgozás előtt az analóg jeleket digitalizálni kell Rendszerint az
Átmeneti jelenségek egyenergiatárolós áramkörökben
TARTALOM JEGYZÉK 1. Egyenergiatárolós áramkörök átmeneti függvényeinek meghatározása Példák az egyenergiatárolós áramkörök átmeneti függvényeinek meghatározására 1.1 feladat 1.2 feladat 1.3 feladat 1.4
6. Függvények. Legyen függvény és nem üreshalmaz. A függvényt az f K-ra való kiterjesztésének
6. Függvények I. Elméleti összefoglaló A függvény fogalma, értelmezési tartomány, képhalmaz, értékkészlet Legyen az A és B halmaz egyike sem üreshalmaz. Ha az A halmaz minden egyes eleméhez hozzárendeljük
1.1. Feladatok. x 0 pontban! b) f(x) = 2x + 5, x 0 = 2. d) f(x) = 1 3x+4 = 1. e) f(x) = x 1. f) x 2 4x + 4 sin(x 2), x 0 = 2. általános pontban!
. Egyváltozós függgvények deriválása.. Feladatok.. Feladat A definíció alapján határozzuk meg a következő függvények deriváltját az x pontban! a) f(x) = x +, x = 5 b) f(x) = x + 5, x = c) f(x) = x+, x
KOVÁCS BÉLA, MATEMATIKA I.
KOVÁCS BÉLA MATEmATIkA I 6 VI KOmPLEX SZÁmOk 1 A komplex SZÁmOk HALmAZA A komplex számok olyan halmazt alkotnak amelyekben elvégezhető az összeadás és a szorzás azaz két komplex szám összege és szorzata
2 (j) f(x) dx = 1 arcsin(3x 2) + C. (d) A x + Bx + C 5x (2x 2 + 7) + Hx + I. 2 2x F x + G. x
I feladatsor Határozza meg az alábbi függvények határozatlan integrálját: a fx dx = x arctg + C b fx dx = arctgx + C c fx dx = 5/x 4 arctg 5 x + C d fx dx = arctg + C 5/ e fx dx = x + arctg + C f fx dx
Numerikus integrálás április 20.
Numerikus integrálás 2017. április 20. Integrálás A deriválás papíron is automatikusan elvégezhető feladat. Az analitikus integrálás ezzel szemben problémás vannak szabályok, de nem minden integrálható
Hatványsorok, Fourier sorok
a Matematika mérnököknek II. című tárgyhoz Hatványsorok, Fourier sorok Hatványsorok, Taylor sorok Közismert, hogy ha 1 < x < 1 akkor 1 + x + x 2 + x 3 + = n=0 x n = 1 1 x. Az egyenlet baloldalán álló kifejezés
Fourier-sorfejtés vizsgálata Négyszögjel sorfejtése, átviteli vizsgálata
Fourier-sorfejtés vizsgálata Négyszögjel sorfejtése, átviteli vizsgálata Reichardt, András 27. szeptember 2. 2 / 5 NDSM Komplex alak U C k = T (T ) ahol ω = 2π T, k módusindex. Időfüggvény előállítása
X. ANALÓG JELEK ILLESZTÉSE DIGITÁLIS ESZKÖZÖKHÖZ
X. ANALÓG JELEK ILLESZTÉSE DIGITÁLIS ESZKÖZÖKHÖZ Ma az analóg jelek feldolgozása (is) mindinkább digitális eszközökkel és módszerekkel történik. A feldolgozás előtt az analóg jeleket digitalizálni kell.
4. Konzultáció: Periodikus jelek soros RC és RL tagokon, komplex ellenállás Részlet (nagyon béta)
4. Konzultáció: Periodikus jelek soros és tagokon, komplex ellenállás észlet (nagyon béta) "Elektrós"-Zoli 203. november 3. A jegyzetről Jelen jegyzet a negyedik konzultációm anyagának egy részletét tartalmazza.
Jelek és rendszerek MEMO_03. Pletl. Belépő jelek. Jelek deriváltja MEMO_03
Jelek és rendszerek MEMO_03 Belépő jelek Jelek deriváltja MEMO_03 1 Jelek és rendszerek MEMO_03 8.ábra. MEMO_03 2 Jelek és rendszerek MEMO_03 9.ábra. MEMO_03 3 Ha a jelet méréssel kapjuk, akkor a jel következő
ELLENŐRZŐ KÉRDÉSEK. Váltakozóáramú hálózatok
ELLENŐRZŐ KÉRDÉSEK Váltakozóáramú hálózatok Háromfázisú hálózatok Miért használunk többfázisú hálózatot? Mutassa meg a háromfázisú rendszer fontosabb jellemzőit és előnyeit az egyfázisú rendszerrel szemben!
Folytonos rendszeregyenletek megoldása. 1. Folytonos idejű (FI) rendszeregyenlet általános alakja
Folytonos rendszeregyenletek megoldása 1. Folytonos idejű (FI) rendszeregyenlet általános alakja A folytonos rendszeregyenletek megoldásakor olyan rendszerekkel foglalkozunk, amelyeknek egyetlen u = u(t)
Matematika A1a Analízis
B U D A P E S T I M Ű S Z A K I M A T E M A T I K A É S G A Z D A S Á G T U D O M Á N Y I I N T É Z E T E G Y E T E M Matematika Aa Analízis BMETE90AX00 Az exp és ln függvények H607, EIC 209-04-24 Wettl
Q 1 D Q 2 (D x) 2 (1.1)
. Gyakorlat 4B-9 Két pontszerű töltés az x tengelyen a következőképpen helyezkedik el: egy 3 µc töltés az origóban, és egy + µc töltés az x =, 5 m koordinátájú pontban van. Keressük meg azt a helyet, ahol
Azonos és egymással nem kölcsönható részecskékből álló kvantumos rendszer makrókanónikus sokaságban.
Kvantum statisztika A kvantummechanika előadások során már megtanultuk, hogy az anyagot felépítő részecskék nemklasszikus, hullámtulajdonságokkal is rendelkeznek aminek következtében viselkedésük sok szempontból
valós számot tartalmaz, mert az ilyen részhalmazon nem azonosság.
2. Közönséges differenciálegyenlet megoldása, megoldhatósága Definíció: Az y függvényt a valós számok H halmazán a közönséges differenciálegyenlet megoldásának nevezzük, ha az y = y(x) helyettesítést elvégezve
4. Laplace transzformáció és alkalmazása
4. Laplace transzformáció és alkalmazása 4.1. Laplace transzformált és tulajdonságai Differenciálegyenletek egy csoportja algebrai egyenletté alakítható. Ennek egyik eszköze a Laplace transzformáció. Definíció:
Matematika A1a Analízis
B U D A P E S T I M Ű S Z A K I M A T E M A T I K A É S G A Z D A S Á G T U D O M Á N Y I I N T É Z E T E G Y E T E M Matematika A1a Analízis BMETE90AX00 Differenciálhatóság H607, EIC 2019-03-14 Wettl
Dr. Gyurcsek István. Példafeladatok. Helygörbék Bode-diagramok HELYGÖRBÉK, BODE-DIAGRAMOK DR. GYURCSEK ISTVÁN
Dr. Gyurcsek István Példafeladatok Helygörbék Bode-diagramok 1 2016.11.11.. Helygörbe szerkesztése VIZSGÁLAT: Mi a következménye annak, ha az áramkör valamelyik jellemző paramétere változik? Helygörbe
illetve, mivel előjelét a elnyeli, a szinuszból pedig kiemelhető: = " 3. = + " 2 = " 2 % &' + +
DFT 1. oldal A Fourier-sorfejtés szerint minden periodikus jel egyértelműen felírható különböző amplitúdójú és fázisú szinusz és koszinusz jelek összegeként: = + + 1. ahol az együtthatók, szintén a definíció
DIFFERENCIÁLEGYENLETEK. BSc. Matematika II. BGRMA2HNND, BGRMA2HNNC
BSC MATEMATIKA II. MÁSODRENDŰ LINEÁRIS DIFFERENCIÁLEGYENLETEK BSc. Matematika II. BGRMAHNND, BGRMAHNNC MÁSODRENDŰ DIFFERENCIÁLEGYENLETEK Egy explicit közönséges másodrendű differenciálegyenlet általános
Történeti Áttekintés
Történeti Áttekintés Történeti Áttekintés Értesülés, Információ Érzékelő Ítéletalkotó Értesülés, Információ Anyag, Energia BE Jelformáló Módosító Termelőeszköz Folyamat Rendelkezés Beavatkozás Anyag,
Integrálszámítás. a Matematika A1a-Analízis nevű tárgyhoz november
Integrálszámítás a Matematika Aa-Analízis nevű tárgyhoz 009. november Tartalomjegyzék I. Feladatok 5. A határozatlan integrál (primitív függvények........... 7.. A definíciók egyszerű következményei..................
ÁRAMKÖRÖK SZIMULÁCIÓJA
ÁRAMKÖRÖK SZIMULÁCIÓJA Az áramkörök szimulációja révén betekintést nyerünk azok működésébe. Meg tudjuk határozni az áramkörök válaszát különböző gerjesztésekre, különböző üzemmódokra. Végezhetők analóg
Hurokegyenlet alakja, ha az áram irányával megegyező feszültségeséseket tekintjük pozitívnak:
Első gyakorlat A gyakorlat célja, hogy megismerkedjünk Matlab-SIMULINK szoftverrel és annak segítségével sajátítsuk el az Automatika c. tantárgy gyakorlati tananyagát. Ezen a gyakorlaton ismertetésre kerül
Matematika A2 vizsga mgeoldása június 4.
Matematika A vizsga mgeoldása 03. június.. (a (3 pont Definiálja az f(x, y függvény határértékét az (x 0, y 0 helyen! Megoldás: Legyen D R, f : D R. Legyen az f(x, y függvény értelmezve az (x 0, y 0 pont
6. Folytonosság. pontbeli folytonosság, intervallumon való folytonosság, folytonos függvények
6. Folytonosság pontbeli folytonosság, intervallumon való folytonosság, folytonos függvények Egy függvény egy intervallumon folytonos, ha annak miden pontjában folytonos. folytonos függvények tulajdonságai
Egyenletek, egyenlőtlenségek X.
Egyenletek, egyenlőtlenségek X. DEFINÍCIÓ: (Logaritmus) Ha egy pozitív valós számot adott, 1 - től különböző pozitív alapú hatvány alakban írunk fel, akkor ennek a hatványnak a kitevőjét logaritmusnak
Tartalom. 1. Állapotegyenletek megoldása 2. Állapot visszacsatolás (pólusallokáció)
Tartalom 1. Állapotegyenletek megoldása 2. Állapot visszacsatolás (pólusallokáció) 2015 1 Állapotgyenletek megoldása Tekintsük az ẋ(t) = ax(t), x(0) = 1 differenciálegyenletet. Ismert, hogy a megoldás
Gauss-Jordan módszer Legkisebb négyzetek módszere, egyenes LNM, polinom LNM, függvény. Lineáris algebra numerikus módszerei
A Gauss-Jordan elimináció, mátrixinvertálás Gauss-Jordan módszer Ugyanazzal a technikával, mint ahogy a k-adik oszlopban az a kk alatti elemeket kinulláztuk, a fölötte lévő elemeket is zérussá lehet tenni.
A mérések általános és alapvető metrológiai fogalmai és definíciói. Mérések, mérési eredmények, mérési bizonytalanság. mérés. mérési elv
Mérések, mérési eredmények, mérési bizonytalanság A mérések általános és alapvető metrológiai fogalmai és definíciói mérés Műveletek összessége, amelyek célja egy mennyiség értékének meghatározása. mérési
2.Előadás ( ) Munkapont és kivezérelhetőség
2.lőadás (207.09.2.) Munkapont és kivezérelhetőség A tranzisztorokat (BJT) lineáris áramkörbe ágyazva "működtetjük" és a továbbiakban mindig követelmény, hogy a tranzisztor normál aktív tartományban működjön
Fourier-sorok. Lengyelné Dr. Szilágyi Szilvia. 2010. április 7.
ME, Anaĺızis Tanszék 21. április 7. A Taylor-polinom ill. Taylor-sor hátránya, hogy az adott függvényt csak a sorfejtés helyén ill. annak környezetében közeĺıti jól. A sorfejtés helyétől távolodva a közeĺıtés
A mérési eredmény megadása
A mérési eredmény megadása A mérés során kapott értékek eltérnek a mérendő fizikai mennyiség valódi értékétől. Alapvetően kétféle mérési hibát különböztetünk meg: a determinisztikus és a véletlenszerű
FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI
FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI statisztika 10 X. SZIMULÁCIÓ 1. VÉLETLEN számok A véletlen számok fontos szerepet játszanak a véletlen helyzetek generálásában (pénzérme, dobókocka,
Az egyenlőtlenség mindkét oldalát szorozzuk meg 4 16-al:
Bevezető matematika kémikusoknak., 04. ősz. feladatlap. Ábrázoljuk számegyenesen a következő egyenlőtlenségek megoldáshalmazát! (a) x 5 < 3 5 x < 3 x 5 < (d) 5 x
3. Lineáris differenciálegyenletek
3. Lineáris differenciálegyenletek A közönséges differenciálegyenletek két nagy csoportba oszthatók lineáris és nemlineáris egyenletek csoportjába. Ez a felbontás kicsit önkényesnek tűnhet, a megoldásra
Matematika III előadás
Matematika III. - 2. előadás Vinczéné Varga Adrienn Debreceni Egyetem Műszaki Kar, Műszaki Alaptárgyi Tanszék Előadáskövető fóliák Vinczéné Varga Adrienn (DE-MK) Matematika III. 2016/2017/I 1 / 23 paramétervonalak,
Márkus Zsolt Tulajdonságok, jelleggörbék, stb BMF -
Márkus Zsolt markus.zsolt@qos.hu Tulajdonságok, jelleggörbék, stb. 1 A hatáslánc részegységekből épül fel, melyek megvalósítják a jelátvitelt. A jelátviteli sajátosságok jellemzésére (leírására) létrehozott
Határozatlan integrál
Határozatlan integrál 205..04. Határozatlan integrál 205..04. / 2 Tartalom Primitív függvény 2 Határozatlan integrál 3 Alapintegrálok 4 Integrálási szabályok 5 Helyettesítéses integrálás 6 Parciális integrálás
x 2 e x dx c) (3x 2 2x)e 2x dx x sin x dx f) x cosxdx (1 x 2 )(sin 2x 2 cos 3x) dx e 2x cos x dx k) e x sin x cosxdx x ln x dx n) (2x + 1) ln 2 x dx
Integrálszámítás II. Parciális integrálás. g) i) l) o) e ( + )(e e ) cos h) e sin j) (sin 3 cos) m) arctg p) arcsin e (3 )e sin f) cos ( )(sin cos 3) e cos k) e sin cos ln n) ( + ) ln. e 3 e cos 3 3 cos
Digitális jelfeldolgozás
Digitális jelfeldolgozás Mintavételezés és jel-rekonstrukció Magyar Attila Pannon Egyetem Műszaki Informatikai Kar Villamosmérnöki és Információs Rendszerek Tanszék magyar.attila@virt.uni-pannon.hu 2010.
1. Számsorok, hatványsorok, Taylor-sor, Fourier-sor
. Számsorok, hatványsorok, Taylor-sor, Fourier-sor Vizsgálja meg a következő végtelen sorokat konvergencia szempontjából. Tétel. (Cauchy-féle belső konvergenciakritérium) A a n végtelen sor akkor és csakis
17/1. Négypólusok átviteli függvényének ábrázolása. Nyquist diagram.
7/. Négypólusok átviteli függvényének ábrázolása. Nyquist diagram. A szinuszos áramú hálózatok vizsgálatánál gyakran alkalmazunk különbözı komplex átviteli függvényeket. Végezzük ezt a hálózat valamilyen
Alkalmazás a makrókanónikus sokaságra: A fotongáz
Alkalmazás a makrókanónikus sokaságra: A fotongáz A fotonok az elektromágneses sugárzás hordozó részecskéi. Spinkvantumszámuk S=, tehát kvantumstatisztikai szempontból bozonok. Fotonoknak habár a spinkvantumszámuk,
Négyszög - Háromszög Oszcillátor Mérése Mérési Útmutató
ÓBUDAI EGYETEM Kandó Kálmán Villamosmérnöki Kar Híradástechnika Intézet Négyszög - Háromszög Oszcillátor Mérése Mérési Útmutató A mérést végezte: Neptun kód: A mérés időpontja: A méréshez szükséges eszközök:
2. (b) Hővezetési problémák. Utolsó módosítás: február25. Dr. Márkus Ferenc BME Fizika Tanszék
2. (b) Hővezetési problémák Utolsó módosítás: 2013. február25. A változók szétválasztásának módszere (5) 1 Az Y(t)-re vonakozó megoldás: Így: A probléma megoldása n-re összegzés után: A peremfeltételeknek
Hőmérsékleti sugárzás
Ideális fekete test sugárzása Hőmérsékleti sugárzás Elméleti háttér Egy ideális fekete test leírható egy egyenletes hőmérsékletű falú üreggel. A fala nemcsak kibocsát, hanem el is nyel energiát, és spektrális
Tanulási cél Szorzatfüggvényekre vonatkozó integrálási technikák megismerése és különböző típusokra való alkalmazása. 5), akkor
Integrálszámítás Integrálási szabályok Tanulási cél Szorzatfüggvényekre vonatkozó integrálási technikák megismerése és különböző típusokra való alkalmazása Motivációs feladat Valószínűség-számításnál találkozhatunk
Gyakorló feladatok. Agbeko Kwami Nutefe és Nagy Noémi
Gyakorló feladatok Agbeko Kwami Nutefe és Nagy Noémi 25 Tartalomjegyzék. Klasszikus hibaszámítás 3 2. Lineáris egyenletrendszerek 3 3. Interpoláció 4 4. Sajátérték, sajátvektor 6 5. Lineáris és nemlineáris
Mérés és adatgyűjtés
Mérés és adatgyűjtés 4. óra Mingesz Róbert Szegedi Tudományegyetem 2012. február 27. MA - 4. óra Verzió: 2.1 Utolsó frissítés: 2012. március 12. 1/41 Tartalom I 1 Jelek 2 Mintavételezés 3 A/D konverterek
Gépészeti rendszertechnika (NGB_KV002_1)
Gépészeti rendszertechnika (NGB_KV002_1) 3. Óra Kőrös Péter Közúti és Vasúti Járművek Tanszék Tanszéki mérnök (IS201 vagy a tanszéken) E-mail: korosp@ga.sze.hu Web: http://www.sze.hu/~korosp http://www.sze.hu/~korosp/gepeszeti_rendszertechnika/
Fourier térbeli analízis, inverz probléma. Orvosi képdiagnosztika 5-7. ea ősz
Fourier térbeli analízis, inverz probléma Orvosi képdiagnosztika 5-7. ea. 2017 ősz 5. Előadás témái Fourier transzformációk és kapcsolataik: FS, FT, DTFT, DFT, DFS Mintavételezés, interpoláció Folytonos
BIOMATEMATIKA ELŐADÁS
BIOMATEMATIKA ELŐADÁS 6. Differenciálegyenletekről röviden Debreceni Egyetem, 2015 Dr. Bérczes Attila, Bertók Csanád A diasor tartalma 1 Bevezetés 2 Elsőrendű differenciálegyenletek Definíciók Kezdetiérték-probléma
Keresztmetszet másodrendű nyomatékainak meghatározása
BUDAPEST MŰSZAK ÉS GAZDASÁGTUDOMÁNY EGYETEM Keresztmetszet másodrendű nyomatékainak meghatározása Segédlet a Szilárdságtan c tárgy házi feladatához Készítette: Lehotzky Dávid Budapest, 205 február 28 ábra
Feladatok az 5. hétre. Eredményekkel és teljesen kidolgozott megoldásokkal az 1,2,3.(a),(b),(c), 6.(a) feladatokra
Feladatok az 5. hétre. Eredményekkel és teljesen kidolgozott megoldásokkal az 1,,3.(a),(b),(), 6.(a) feladatokra 1. Oldjuk meg a következő kezdeti érték feladatot: y 1 =, y(0) = 3, 1 x y (0) = 1. Ha egy
Számítógépes gyakorlat Irányítási rendszerek szintézise
Számítógépes gyakorlat Irányítási rendszerek szintézise Bevezetés A gyakorlatok célja az irányítási rendszerek korszerű számítógépes vizsgálati és tervezési módszereinek bemutatása, az alkalmazáshoz szükséges
Figyelem, próbálja önállóan megoldani, csak ellenőrzésre használja a következő oldalak megoldásait!
Elméleti kérdések: Második zárthelyi dolgozat biomatematikából * (Minta, megoldásokkal) E. Mit értünk hatványfüggvényen? Adjon példát nem invertálható hatványfüggvényre. Adjon példát mindenütt konkáv hatványfüggvényre.
"Flat" rendszerek. definíciók, példák, alkalmazások
"Flat" rendszerek definíciók, példák, alkalmazások Hangos Katalin, Szederkényi Gábor szeder@scl.sztaki.hu, hangos@scl.sztaki.hu 2006. október 18. flatness - p. 1/26 FLAT RENDSZEREK: Elméleti alapok 2006.
Statisztika - bevezetés Méréselmélet PE MIK MI_BSc VI_BSc 1
Statisztika - bevezetés 00.04.05. Méréselmélet PE MIK MI_BSc VI_BSc Bevezetés Véletlen jelenség fogalma jelenséget okok bizonyos rendszere hozza létre ha mindegyik figyelembe vehető egyértelmű leírás általában
DIFFERENCIÁLEGYENLETEK. BSc. Matematika II. BGRMA2HNND, BGRMA2HNNC
016.03.1. BSC MATEMATIKA II. ELSŐ ÉS MÁSODRENDŰ LINEÁRIS DIFFERENCIÁLEGYENLETEK BSc. Matematika II. BGRMAHNND, BGRMAHNNC AZ ELSŐRENDŰ LINEÁRIS DIFFERENCIÁLEGYENLET FOGALMA Az elsőrendű közönséges differenciálegyenletet
25/1. Stacionárius és tranziens megoldás. Kezdeti és végérték tétel.
25/1. Stacionárius és tranziens megoldás. Kezdeti és végérték tétel. A gerjesztı jelek hálózatba történı be- vagy kikapcsolása után átmeneti (tranziens) jelenség játszódik le. Az állandósult (stacionárius)
HÁZI FELADATOK. 2. félév. 1. konferencia Komplex számok
Figyelem! A feladatok megoldása legyen áttekinthet és részletes, de férjen el az arra szánt helyen! Ha valamelyik HÁZI FELADATOK. félév. konferencia Komple számok Értékelés:. egység: önálló feladatmegoldás
Mátrix-exponens, Laplace transzformáció
2016. április 4. 2016. április 11. LINEÁRIS DIFFERENCIÁLEGYENLET RENDSZEREK ÉS A MÁTRIX-EXPONENS KAPCSOLATA Feladat - ismétlés Tegyük fel, hogy A(t) = (a ik (t)), i, k = 1,..., n és b(t) folytonos mátrix-függvények
Meghatározás: Olyan egyenlet, amely a független változók mellett tartalmaz egy vagy több függvényt és azok deriváltjait.
Közönséges differenciálegyenletek Meghatározás: Olyan egyenlet, amely a független változók mellett tartalmaz egy vagy több függvényt és azok deriváltjait. Célunk a függvény meghatározása Egyetlen független
Példa: Tartó lehajlásfüggvényének meghatározása végeselemes módszer segítségével
Példa: Tartó lehajlásfüggvényének meghatározása végeselemes módszer segítségével Készítette: Dr. Kossa Attila (kossa@mm.bme.hu) BME, Műszaki Mechanikai Tanszék 213. október 8. Javítva: 213.1.13. Határozzuk
A brachistochron probléma megoldása
A brachistochron probléma megoldása Adott a függőleges síkban két nem egy függőleges egyenesen fekvő P 0 és P 1 pont, amelyek közül a P 1 fekszik alacsonyabban. Azt a kérdést fogjuk vizsgálni. hogy van-e
Matematikai háttér. 3. Fejezet. A matematika hozzászoktatja a szemünket ahhoz, hogy tisztán és világosan lássa az igazságot.
3. Fejezet Matematikai háttér A matematika hozzászoktatja a szemünket ahhoz, hogy tisztán és világosan lássa az igazságot René Descartes Számtalan kiváló szakirodalom foglalkozik a különféle differenciálegyenletek
Függvények vizsgálata
Függvények vizsgálata ) Végezzük el az f ) = + polinomfüggvény vizsgálatát! Értelmezési tartomány: D f = R. Zérushelyek: Próbálgatással könnyen adódik, hogy f ) = 0. Ezután polinomosztással: + ) / ) =
Gépészeti rendszertechnika (NGB_KV002_1)
Gépészeti rendszertechnika (NGB_KV002_1) 5. Óra Kőrös Péter Közúti és Vasúti Járművek Tanszék Tanszéki mérnök (IS201 vagy a tanszéken) E-mail: korosp@ga.sze.hu Web: http://www.sze.hu/~korosp http://www.sze.hu/~korosp/gepeszeti_rendszertechnika/
Határérték. prezentációjából valók ((C)Pearson Education, Inc.) Összeállította: Wettl Ferenc október 11.
Határérték Thomas féle Kalkulus 1 című könyv alapján készült a könyvet használó hallgatóknak. A képek az eredeti könyv szabadon letölthető prezentációjából valók ((C)Pearson Education, Inc.) Összeállította:
Tartalom. Soros kompenzátor tervezése 1. Tervezési célok 2. Tervezés felnyitott hurokban 3. Elemzés zárt hurokban 4. Demonstrációs példák
Tartalom Soros kompenzátor tervezése 1. Tervezési célok 2. Tervezés felnyitott hurokban 3. Elemzés zárt hurokban 4. Demonstrációs példák 215 1 Tervezési célok Szabályozó tervezés célja Stabilitás biztosítása
Elektromágneses hullámok
Bevezetés a modern fizika fejezeteibe 2. (a) Elektromágneses hullámok Utolsó módosítás: 2015. október 3. 1 A Maxwell-egyenletek (1) (2) (3) (4) E: elektromos térerősség D: elektromos eltolás H: mágneses