Смекни!
smekni.com

Анализ случайных процессов в линейных системах радиоэлектронных следящих систем (стр. 2 из 3)

Рис.3

Пусть

;
,

где

─ дисперсия задающего воздействия;

- параметр, определяющий ширину спектра.

Определим величину дисперсии ошибки слежения

, обусловленную неточностью воспроизведения задающего воздействия.

;

,

где

;
- коэффициент передачи интегратора;

- крутизна дискриминационной характеристики.

;
;

приведем выражение к стандартному виду:

;

(jw) =(
+jw) (Kv+jw) =(jw) 2 +(
+Kv) jw+
Kv;

;
;

;
;
;
;

;
;

При увеличении

уменьшается, в то время как в первом примере
увеличивается.

Эквивалентная шумовая полоса следящих систем

Под эквивалентной шумовой полосой следящей системы понимают полосу пропускания эквивалентной системы, имеющей прямоугольную АЧХ, одинаковое с исходной системой ее значение на нулевой частоте и одинаковую дисперсию на выходе при воздействии на входы систем белого шума (рис.4).

Рис.4. АЧХ исходной и эквивалентной систем.

Чтобы определить полосу пропускания

используем условие равенства дисперсий:

Отсюда

.

Использование значения эквивалентной шумовой полосы позволяет упростить вычисление дисперсии:

;
.

Если

, то
, или
,

где

─ односторонняя спектральная плотность.

Формулы для расчета эквивалентной шумовой полосы систем приведены в табл.1

Таблица 1. Формулы для расчета эквивалентной шумовой полосы.

Оптимизация параметров следящих систем

Для решения задачи оптимизации необходимо определить структуру системы, предъявляемые требования и ограничения, накладываемые на систему, описать воздействия и возмущения, выбрать критерий оптимизации и метод.

Оптимизируем параметры kи2 и T1 в системе (рис.5), в которой задающее воздействие λ(t) – детерминированная функция, а возмущение ─ случайный процесс ξ(t).

В качестве критерия оптимизации используем критерий минимума среднего квадрата ошибки:

; (5)

где

- квадрат математического ожидания ошибки слежения.

Рис.5. Структурная схема оптимизируемой системы.

Исходные данные:

;
.

Необходимо определить

и
по критерию (5).

Величина математического ожидания (динамической ошибки) определяется выражением

.

Величина дисперсии ошибки:

. (6)

Для определения оптимальных значений параметров воспользуемся методом дифференцирования:

.

Из этого уравнения определяем

. (7)

Подставив в исходное уравнение (6) вместо T1 его оптимальное значение (7) и продифференцировав по переменной kи2, найдем ее оптимальное значение

.

Пусть задающее воздействие является случайным процессом с нулевым математическим ожиданием и спектральной плотностью

Флюктуационная составляющая характеризуется спектральной плотностью

.

В качестве фильтра используется идеальный интегратор:

.

Найдем оптимальное значение коэффициента передачи интегратора

по критерию минимума суммарной ошибки слежения:

,

где

─ величина дисперсии ошибки, обусловленная неточным воспроизведением входного воздействия;
─ величина дисперсии ошибки обусловленная воздействием флюктуационной составляющей.

. (8)

Продифференцируем (8) по

и приравняем производную нулю. В результате получим

.

Память следящих систем

Радиотехнические системы работают в условиях многолучевого распространения радиоволн, поэтому при приеме сигнала наблюдается эффект замирания сигнала. Попадание на вход приемника мощной широкополосной помехи приводит к смещению рабочей точки характеристики активного элемента на нелинейный участок характеристики и в результате – к подавлению полезного сигнала мощной помехой. Сигнал на входе следящей системы пропадает, что эквивалентно размыканию контура. На структурной схеме (Рис.6) это явление можно отобразить введением двух ключей Кл1 и Кл2. Пропадание сигнала приводит к размыканию ключа Кл1 и переводу ключа Кл2 в положение 2, поскольку меняется характер флюктуаций.