topics:octave
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topics:octave [2015/06/17 19:15] – [Data-Entry] anni | topics:octave [2018/07/06 11:38] (aktuell) – [Umwandlung kontinuierliche in zeitdiskrete Transferfunktion] ninux | ||
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Discrete-time model. | Discrete-time model. | ||
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+ | ==== Umwandlung kontinuierliche in zeitdiskrete Transferfunktion ==== | ||
+ | Oft ist es einfacher das Problem im Zeitkontinuerlichen zu lösen und danach einfach ins Zeitdiskrete umzuformen. Dies kann mittels unterschiedlicher Methoden erfolgen. Die bekanntesten Transformationen sind die ZOH (Zero Order Hold) und bilinieare (Tustin) Transformation. | ||
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+ | Die Transformation kann in Octave mittels der Funktion c2d() durchgeführt werden. | ||
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+ | <code octave> | ||
+ | N = [1 1]; % numerator polynomial | ||
+ | D = [1 1 1]; % denumerator polynomial | ||
+ | Ts = 1; % sampling time | ||
+ | |||
+ | G_tcont = tf(N, D); % time-continuous transfer function | ||
+ | |||
+ | G_tdisc = c2d(G_tcont, | ||
+ | </ | ||
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+ | |||
+ | <code shell> | ||
+ | Transfer function ' | ||
+ | |||
+ | | ||
+ | | ||
+ | z^2 - 0.7859 z + 0.3679 | ||
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+ | Sampling time: 1 s | ||
+ | Discrete-time model. | ||
+ | </ | ||
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+ | Wichtig ist, daran zu denken, dass die beiden Transferfunktionen nicht identisch sind. Dies lässt sich mit einem Bode-Diagramm deutlich machen. Die Transformation führt insbesondere zu Phasenverlusten je höher die Sampling-Zeit ist (je höher die Frequenz, desto weniger Abweichung). | ||
---- dataentry topic ---- | ---- dataentry topic ---- |
topics/octave.1434568531.txt.gz · Zuletzt geändert: 2015/06/17 19:15 von anni