1. ábra. Repülő eszköz matematikai modellje ( fekete doboz )

Hasonló dokumentumok
3. gyakorlat. Kettes számrendszer: {0, 1} Tízes számrendszer: {0, 1, 2,..., 9} 16-os (hexadecimális számrendszer): {0, 1, 2,..., 9, A, B, C, D, E, F}

Assembly programozás: 2. gyakorlat

Az Informatika Elméleti Alapjai

Fixpontos és lebegőpontos DSP Számrendszerek

Analóg-digitál átalakítók (A/D konverterek)

1. előadás. Lineáris algebra numerikus módszerei. Hibaszámítás Számábrázolás Kerekítés, levágás Klasszikus hibaanalízis Abszolút hiba Relatív hiba

Bevezetés az informatikába gyakorló feladatok Utoljára módosítva:

DIGITÁLIS JELFELDOLGOZÓ ALGORITMUSOK A ROBOTIKÁBAN

Elektronika Előadás. Digitális-analóg és analóg-digitális átalakítók

Informatika Rendszerek Alapjai

2. Elméleti összefoglaló

Digitális jelfeldolgozás

Méréselmélet és mérőrendszerek 2. ELŐADÁS (1. RÉSZ)

Harmadik gyakorlat. Számrendszerek

4. Fejezet : Az egész számok (integer) ábrázolása

LEBEGŐPONTOS SZÁMÁBRÁZOLÁS

AKTUÁLIS KÉRDÉSEK - BEVEZETÉS

Bevezetés az informatikába gyakorló feladatok Utoljára módosítva:

Segédlet az Informatika alapjai I. című tárgy számrendszerek fejezetéhez

(jegyzet) Bérci Norbert szeptember 10-i óra anyaga. 1. Számrendszerek A számrendszer alapja és a számjegyek

Máté: Számítógép architektúrák

A Gray-kód Bináris-kóddá alakításának leírása

Dr. Oniga István DIGITÁLIS TECHNIKA 2

Méréselmélet és mérőrendszerek

1. Visszacsatolás nélküli kapcsolások

A TMS320C50 és TMS320C24x assembly programozására példák

Villamos jelek mintavételezése, feldolgozása. LabVIEW 7.1

SZÁMRENDSZEREK KÉSZÍTETTE: JURÁNYINÉ BESENYEI GABRIELLA

MINTA Írásbeli Záróvizsga Mechatronikai mérnök MSc. Debrecen,

Híradástechikai jelfeldolgozás

Mérési hibák

MIKRO MÉRETŰ PILÓTA NÉLKÜLI REPÜLŐK REPÜLÉSBIZTONSÁGI KÉRDÉSEI FEDÉLZETI ADATFÚZIÓ BEVEZETÉS

IRÁNYÍTÁSTECHNIKAI ALAPOK. Erdei István Grundfos South East Europe Kft.

Bevezetés az informatikába Tételsor és minta zárthelyi dolgozat 2014/2015 I. félév

Villamos jelek mintavételezése, feldolgozása. LabVIEW előadás

ÁTVÁLTÁSOK SZÁMRENDSZEREK KÖZÖTT, SZÁMÁBRÁZOLÁS, BOOLE-ALGEBRA

Matematikai alapok. Dr. Iványi Péter

Máté: Számítógép architektúrák

Mérés és adatgyűjtés

Az irányítástechnika alapfogalmai Irányítástechnika MI BSc 1

Az egységugrás függvény a 0 időpillanatot követően 10 nagyságú jelet ad, valamint K=2. Vizsgáljuk meg a kimenetet:

2. gyakorlat Mintavételezés, kvantálás

Logaritmikus erősítő tanulmányozása

5-6. ea Created by mrjrm & Pogácsa, frissítette: Félix

Sorozatok határértéke SOROZAT FOGALMA, MEGADÁSA, ÁBRÁZOLÁSA; KORLÁTOS ÉS MONOTON SOROZATOK

Adattípusok. Dr. Seebauer Márta. Budapesti Műszaki Főiskola Regionális Oktatási és Innovációs Központ Székesfehérvár

Analóg digitális átalakítók ELEKTRONIKA_2

Kvantálási torzítás mérése PCM A karakterisztika

Az Informatika Elméleti Alapjai

Műszerek tulajdonságai

5. Hét Sorrendi hálózatok

A mérés. A mérés célja a mérendő mennyiség valódi értékének meghatározása. Ez a valóságban azt jelenti, hogy erre kell

Az irányítástechnika alapfogalmai

A/D és D/A átalakítók gyakorlat

Analóg elektronika - laboratóriumi gyakorlatok

Mechatronika alapjai órai jegyzet

Laborgyakorlat Logikai áramkörök számítógéppel segített tervezése (CAD)

Mûveleti erõsítõk I.

Analóg-digitális átalakítás. Rencz Márta/ Ress S. Elektronikus Eszközök Tanszék

Microsoft Excel Gyakoriság

Mintavételezés és AD átalakítók

Aritmetikai utasítások I.

M ű veleti erő sítő k I.

ÉRZÉKELŐK ÉS BEAVATKOZÓK II. 5. DC MOTOROK SZABÁLYOZÁS FORDULATSZÁM- SZABÁLYOZÁS

ÉRZÉKELŐK ÉS BEAVATKOZÓK I. 3. MÉRÉSFELDOLGOZÁS

Digitális technika VIMIAA hét

Laborgyakorlat Logikai áramkörök számítógéppel segített tervezése (CAD)

5. mérés: Diszkrét Fourier Transzformáció (DFT), Gyors Fourier Transzformáció (FFT), számítógépes jelanalízis

MÉRÉSTECHNIKA. BME Energetikai Gépek és Rendszerek Tanszék Fazekas Miklós (1) márc. 1

Két- és háromállású szabályozók. A szabályozási rendszer válasza és tulajdonságai. Popov stabilitási kritérium

I+K technológiák. Számrendszerek, kódolás

Informatikai Rendszerek Alapjai

Csoportmódszer Függvények I. (rövidített változat) Kiss Károly

Amit a törtekről tudni kell 5. osztály végéig Minimum követelményszint

Vektorok. Octave: alapok. A fizika numerikus módszerei I. mf1n1a06- mf1n2a06 Csabai István

Digitális technika VIMIAA hét

Kedves Diákok! A feladatok legtöbbször egy pontot érnek. Ahol ettől eltérés van, azt külön jelöljük.

5. KOMBINÁCIÓS HÁLÓZATOK LEÍRÁSÁNAK SZABÁLYAI

Függvény fogalma, jelölések 15

Abszolútértékes és gyökös kifejezések Megoldások

Véletlen jelenség: okok rendszere hozza létre - nem ismerhetjük mind, ezért sztochasztikus.

Jelek és rendszerek 1. 10/9/2011 Dr. Buchman Attila Informatikai Rendszerek és Hálózatok Tanszék

Mikro UAV-k vezérlő redundanciája

Gépészeti rendszertechnika (NGB_KV002_1)

Számítógépes Grafika SZIE YMÉK

6. Függvények. Legyen függvény és nem üreshalmaz. A függvényt az f K-ra való kiterjesztésének

Fázisátalakulások vizsgálata

Amit a törtekről tudni kell Minimum követelményszint

Mérés és modellezés 1

1. Fejezet. Visszacsatolt erősítők. Elektronika 2 (BMEVIMIA027)

Lineáris rendszerek stabilitása

Jel, adat, információ

INFORMATIKA MATEMATIKAI ALAPJAI

ÉRZÉKELŐK ÉS BEAVATKOZÓK I. 7. AZ AD KONVERZIÓ

KÍSÉRLET, MÉRÉS, MŰSZERES MÉRÉS

KUTATÁSI JELENTÉS. Multilaterációs radarrendszer kutatása. Szüllő Ádám

Iványi László ARM programozás. Szabó Béla 6. Óra ADC és DAC elmélete és használata

b) Ábrázolja ugyanabban a koordinátarendszerben a g függvényt! (2 pont) c) Oldja meg az ( x ) 2

Műveletek lebegőpontos adatokkal

FIR és IIR szűrők tervezése digitális jelfeldolgozás területén

Átírás:

Wührl Tibor DIGITÁLIS SZABÁLYZÓ KÖRÖK NEMLINEARITÁSI PROBLÉMÁI FIXPONTOS SZÁMÁBRÁZOLÁS ESETÉN RENDSZERMODELL A pilóta nélküli repülő eszközök szabályzó körének tervezése során első lépésben a repülő eszköz matematikai modelljét határozzuk meg. A modell helyességét szimulációval ellenőrizzük, megvizsgáljuk, hogy a számítógépes modell működése megegyező-e, kellően megközelíti-e a valóságos működést. 1. ábra. Repülő eszköz matematikai modellje ( fekete doboz ) A repülő eszköz fizikáját helyesen leíró modellhez a repülést stabilizáló berendezést készíthetünk. A repülés stabilizáló számára a visszacsatolást a szimuláció során a repülő eszköz modellje jelenti. A rendszer visszacsatolását a valóságban a repülő eszköz fizikai viselkedése, valamint ezen jellemzőket mérő szenzorok alkotják.

2. ábra. Repülés stabilizátorral kiegészített modell A repülés tulajdonságait (pillanatnyi helyzet, -sebesség, -gyorsulás) vagy azok részhalmazát a valóságban szenzorok szolgáltatják. A repülés stabilizátorok feladata elsősorban a repülést zavaró körülmények hatásainak csökkentése, valamint a repülő eszköz instabil helyzetbe kerülésének kiküszöbölése. A stabil repülésre felkészített eszköz robotpilótával kiegészíthető: 3. ábra. Robotpilótával kiegészített modell

A 2. és a 3. ábrán látható, hogy a repülés stabilizáló, valamint a robotpilótával kiegészített rendszer többszörös visszacsatolást jelent. Minden visszacsatolás potenciális veszélyforrása a gerjedésnek. A visszacsatolt rendszerek stabilitását számos kritérium alapján vizsgálhatjuk. Visszacsatolt rendszerek esetén a rendszer stabil csak akkor lehet, ha a visszacsatolás negatív. Pozitív visszacsatolás oszcillációt (gerjedést), esetleg egy fix szélső állapotban maradást, kiakadást eredményez. DIGITÁLIS MEGVALÓSÍTÁS A szabályzó köröket manapság az esetek nagy részében digitálisan valósítjuk meg. Az időben folytonos eseményekből bizonyos időközönként mintát veszünk, vagyis az idő tengelyt diszkrétté tesszük. Ez akkor nem jelent problémát, ha betartjuk a mintavételi tételt (Shannon)[ 2.]. Ezen felül a mérési eredményeket (bejövő jel minták) és a beavatkozó jeleket (kimenő jel minták) halmazon is diszkrétté tesszük. Fix pontos számábrázolás esetén, ha a bitek száma m, akkor a számábrázolás dinamika tartományát (melyet jelöljünk D-vel) 2 m részre osztottuk. Ekkor egy minta ábrázolásánál a hiba maximálisan max = D / 2 m / 2 lesz. Az ábrázolás okozta pontatlanságot kvantálási hibának nevezzük. Az abszolút hiba a bitszám emelésével csökkenthető, de a hiba mindig jelen lesz. SZÁMÁBRÁZOLÁSBÓL EREDŐ NEMLINEARITÁSOK Túlcsordulás nemlinearitás Túlcsordulásról abban az esetben beszélünk, ha a digitális jelfeldolgozó eszköz valamely pontján -valamely művelet elvégzése során- a kapott eredmény olyan nagy szám lesz, hogy azt nem tudjuk ábrázolni (adott hardver korlát). Ha valamely szám kiesik az ábrázolási tartományból és helyette valamilyen más, hibás szám kerül ábrázolásra, akkor ez azt jelenti, hogy a rendszerbe zajt viszünk be. A zaj nagysága attól függ, hogy a ténylegesen ábrázolt szám és az ábrázolandó szám között mekkora az eltérés. Az eltérés nagysága függ attól, hogy az adott eszköz úgynevezett túlcsordulási karakterisztikája milyen jellegű.

Kettes komplemens számábrázolás esetén[ 1.] m biten a bitek helyértékei: m 1 µ δ + δ µ 2 o µ = 1 A fenti összefüggésben a δ o előjelbit, a δ 1 pedig a legnagyobb helyértékű bit (1/2). Az ábrázolható legnagyobb pozitív szám: 1 2 m +1, valamint a legkisebb a -1. A fentiek alapján 4 biten a következő számok ábrázolhatóak: sng 1/2 ¼ 1/8 0 1 1 1 0.875 0 1 1 0 0.750 0 1 0 1 0.625 0 1 0 0 0.500 0 0 1 1 0.375 0 0 1 0 0.250 0 0 0 1 0.125 0 0 0 0 0.000 1 1 1 1-0.125 1 1 1 0-0.250 1 1 0 1-0.375 1 1 0 0-0.500 1 0 1 1-0.625 1 0 1 0-0.750 1 0 0 1-0.875 1 0 0 0-1.000 1. táblázat. Fix pontos számábrázolás 4 biten Abban az esetben, ha a következő összeadást elvégezzük: 0.875 + 0.125 = 1, akkor a +1 helyett (mivel az ábrázolási tartományon kívül esik) a -1 kerül ábrázolásra: 0 1 1 1 + 0 0 0 1 1 0 0 0 = -1.000. A túlcsordulási karakterisztika a következőképpen alakul:

4. ábra "Modulo" túlcsordulási karakterisztika A 4. ábra szerinti túlcsordulás a nulla bemenőjel stabilitást veszélyezteti [ 1.]. A "pszeudo"-passzivitás megtartható, így a stabilitás megmarad, az alábbi két túlcsordulási karakterisztika esetén (5. és 6. ábra) 5. ábra "Telítéses" túlcsordulási karakterisztika 6. ábra "Háromszög" túlcsordulási karakterisztika Kvantálásból eredő nemlinearitás Abban az esetben, ha két m biten fixpontosan ábrázolt számot összeszorzunk, akkor az eredmény ábrázolásához a legrosszabb esetet feltételezve kétszer annyi bitre van szükségünk (2 * m). Az előálló kétszeres hosszúságú mintát csakis úgy tudjuk visszavezetni a digitális jelfolyamba, ha helyreállítjuk az előző m bitből álló szóhosszúságot. Az eredeti szóhosszúság kvantálással állítható helyre, melyet technikailag matematikai kerekítéssel, csonkolással vagy abszolút érték csonkolással valósíthatunk meg.

Esettanulmányként szorozzunk össze kettő, 4 biten kettes komplemens kódban ábrázolt számot (1. táblázat figyelembevételével): 0.875 * 0.500 = 0.4375 vagyis: 0 0 1 1 1 0 0 0 t kapjuk, ezt csonkoljuk 4 bitre: 0 0 1 1, ami megfelel: 0.375-nek. Nézzük azt az esetet, ha negatív az eredmény: 0.875 * -0.500 = -0.4375 vagyis: 1 1 0 0 1 0 0 0 t kapjuk, ezt csonkoljuk 4 bitre: 1 1 0 0, ami megfelel: -0.500-nek. Az első példában az ábrázolt szám a kvantálás után a nullához közelebb, míg a második esetben a nullától távolabb került. Abban az esetben, ha a számfolyamot jelfolyamnak feleltetjük meg, akkor azt mondhatjuk, hogy a jel teljesítményét a kvantálás megemelte. Ha ez a jelteljesítmény emelkedés a visszacsatoló körben következik be, a stabilra tervezett visszacsatolást instabillá teheti, a visszacsatolt szabályzó kör begerjedhet. A gerjedt állapot még a bemenő jel lekapcsolása után is megmaradhat, ezt nevezzük határ oszcillációnak vagy határciklus jelenségnek. A fentiekből látható, hogy még a gondos tervezőmunka ellenére is előállhatnak nem kívánt, a stabilitást veszélyeztető jelenségek. Ezen jelenségek leghatékonyabban számítógépes szimulációval mutathatóak ki. A szimuláció a fejlesztés során többletmunkaként jelentkezik, de az szinte minden esetben megtérül! Irodalom: [ 1.] ALFRED FETTWEIS - KLAUS MEERKÖTTER Suppression of Parasitic Oscillation in Wave Digital Filters IEEE VOL. CAS-22, NO. 3, March 1975 [ 2.] ZOMBORY LÁSZLÓ - VESZELY GYULA Villamosságtan, Diszkrét idejü hálózatok és rendszerek Tankönyvkiadó, Budapest 1991