🗒️「自控原理」2.2 控制系统图示
2023-1-16
| 2026-2-3
Words 1157Read Time 3 min
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本节引入了函数方框图,并介绍其绘制方法
本节介绍了方框图的等效化简方法,可以将由多个环节连接成的复杂系统化简成一般形式
本节引入了信号流图

方框图

方框图在第1.1节已经接触过。 把元件的名称或实现的物理功能写在方框内,称为结构方框图。是对于具体系统的图解表示。 把一个元件或环节的传递函数写在方框内,称为函数方框图。函数方框图可以表达各环节的数学模型及各变量间的相互关系,可以认为是系统数学模型的一种图解表示
「也有教材叫结构方框图为“方框图”,叫函数方框图为“结构图”或“方块图”,在本文中兼而有之」

方框图的绘制

方法一:绘制结构方框图,再将每一个环节的传递函数填入,就得到了函数方框图。
下面用函数记录仪为例:
notion image
notion image
方法二: 有时难以从实际系统直接抽象出结构方框图,因此可以由微分方程来代数求取
  1. 列微分方程,拉氏变换,分别解出各个环节的传递函数,画出各个环节的方框图
  1. 根据信号流向,依次连接各个环节成整体的结构图
notion image

方框图等效变换规则

notion image
这些变换规则,可以从基础的运算规则里面推导
比如比较点前移:
这样就能够比较容易理解了
接下来的等效规则需要一点点记忆
notion image
反馈等效可以通过之前的内容推导出来: 展开移项可以解出传递函数:

方框图等效变换举例

最后需要化简成比例环节或反馈环节的形式
看以下结构图:(实际是前例中函数记录仪的结构图)
notion image
  1. 利用串联、并联等效完成初步化简
    1. notion image
  1. 移动比较点和引出点 一般来说后移比较点前移引出点会比较简便,因为是乘法
    1. notion image
      (重复第一步)
      notion image
  1. 减少内反馈回路 把小的反馈利用反馈等效解决掉
    1. notion image
      然后进一步做一些化简的就可以:
      notion image
      有一个小窍门:拿到图之后首先观察比较点和引出点的分布,如果是同类相邻就可以利用串联并联等效化简,如果是二者交错(就是比较点-引出点-比较点这样),就需要交换比较点与引出点
结构图的化简步骤比较繁琐所以一般用得比较少。更加常用的是梅逊增益公式,将在下一节进行介绍.

信号流图

信号流图的基本概念

  1. 节点: 表示变量的点。也就是一个物理量。只出不入的节点叫做源节点,只入不出的点叫做阱节点
  1. 支路和增益: 连接两个节点的有向线段称为支路,支路上方标注增益。输出信号等于输入信号乘以增益
  1. 源点和阱点: 用源节点表示输入信号、阱节点表示输出信号
  1. 混合节点: 既有输入又有输出的节点。1出2入为比较点,1入2出为引出点
  1. 通路: 沿支路箭头方向穿过各相连支路的路径
  1. 前向通路: 从源点到阱点的通路通过任一节点不多于一次,称这个通路为前向通路
  1. 回路: 通路的起点就是终点,称这个通路为回路

信号流图与方框图的关系

从结构图绘制信号流图

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第一步画出节点。也就是有多少变量画多少个小圈 然后按照传递函数,写增益。注意反馈的地方,如果是负反馈那么整体的增益需要写上-号,而不能在信号比较的地方画-号。
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注意和c并不是合并为一个点,因为在信号流图里面是只入不出表示输出,所以需要单独添加一个阱点

从信号流图绘制结构图

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根据信号流图先画各个环节。注意要识别比较点和引出点。把箭头变成方框,把圈变成箭头信号。
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  • 自控原理
  • 「自控原理」2.1 控制系统建模「自控原理」2.3 Mason公式
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