Инженерные системы управления и Цифровая обработка сигналов являются важными курсами / предметами электротехники. Но как эти два предмета / курса связаны друг с другом?
Также, пожалуйста, дайте мне знать, каковы некоторые рекомендуемые ресурсы (книги, учебные пособия, лекции и т. Д.) По разработке систем управления и как начать работу с ними на техническом уровне?
Поскольку у нас есть ответ в ссылке ниже, но этот ответ касается ресурсов dsp, я ищу ресурсы о примере разработки систем управления ответом на запрос референции
Ответы:
Существует много совпадений, но есть некоторые различия в акцентах. Control Engineering также старше, чем DSP. Если у вас есть традиционное образование в области ЭЭ, вы на самом деле ничего не делаете.
Переменные состояния - более типичная перспектива в элементах управления. В первом издании Оппенгейма и Шефера 1975 года была глава о переменных состояния, но с годами они ее отбросили. Вы должны понимать переменные состояния, чтобы выполнить фильтрацию Калмана, которая является областью перекрытия. Линейная оценка и линейное управление являются двойственными друг от друга.
Я бы также сказал, что гибридные системы с непрерывным / дискретным временем более распространены в Controls, но есть также много примеров для DSP.
DSP почти всегда делается на равномерной выборке. Переменные состояния также могут работать с неоднородной выборкой.
Я никогда не слышал об антипричинной системе управления, но прямая обратная фильтрация во времени - обычное явление в DSP. Контроль по своей сути является причинно-следственной. Одностороннее преобразование Лапласа чаще встречается в элементах управления.
Стабильность в петлях обратной связи важна в обеих областях. Класс продвинутых систем управления будет охватывать такие темы, как устойчивость по Ляпонову. Обычно вы не видите этого в DSP, но есть документы DSP, которые используют эту технику.
Теория управления проявляется в машиностроении. DSP появляется в финансах. В робототехнике много и того, и компьютерного зрения.
В RADAR осциллограммы и фильтрация - больше DSP на внешнем интерфейсе, но системы слежения на заднем конце больше похожи на элементы управления.
Если бы мне пришлось использовать одно слово для описания каждого.
Управление: обратная связь
Обработка сигналов: зондирование
или, возможно, используя фразу
Управление: в настоящем
DSP: в канавке
источник
Я сделал свою обработку сигналов Ph.D. в отделе систем управления . Я полагаю, что обработка сигналов - это разомкнутый контур; Системы управления замкнуты.
Кроме того, математика позади обоих очень похожа. Это приложения, которые, как правило, очень разные.
источник
Обе основаны на теории линейных систем ( «Сигналы и системы» ). Так же как и системы связи и линейные электрические цепи , электронные схемы и распределенные сети (также известные как линии передачи). ).
Оба беспокоятся о стабильности системы. Поляки должны быть внутри круга устройства. DSP на самом деле шире, чем Controls или Communications.
Системы управления обычно больше интересуются поведением во временной области; импульсный отклик и пошаговый отклик. Критерии Рауса-Гурвица (или его аналога с дискретным временем) и методы Root-Locus - это то, о чем беспокоятся парни из Control. Я никогда не беспокоился об этом.
Раньше системы с переменными состояниями входили в компетенцию Controls, но с момента появления фильтра Калмана я видел представления с переменными состояниями (с A, B, C, D матрицами ), которые чаще появляются в DSP.
Многие проблемы DSP за пределами элементов управления меньше заботятся о поведении во временной области и больше касаются поведения в частотной области.
Обработка изображений более тесно связана с DSP, чем с Controls.
Я не знаю, парни из Controls вообще беспокоятся о БПФ и тому подобном.
Все эти дисциплины имеют практический конец, который становится электроникой. Беспокоясь о том, как DSP или ЦП подключаются к аналого-цифровым и цифро-аналоговым преобразователям, а также к памяти и другим периферийным устройствам. Я не знаю, насколько парни из Controls беспокоятся об ошибке квантования, но они должны.
источник
Есть довольно простое различие.
Обработка сигналов - это набор инструментов, которые можно использовать для управления.
Инженерия управления заключается в том, чтобы заставить что-то двигаться так, как вы хотите. Некоторые инструменты обработки сигналов помогут в этом (а некоторые нет; обратная фильтрация не происходит в режиме реального времени без ТАРДИС).
Обработка сигналов в значительной степени связана с частотной характеристикой (усилением), потому что именно это влияет на то, что вы слышите. Фаза и групповая задержка являются проблемами, но часто не основными.
В контроле, тем не менее, вы обычно хотите, чтобы что-то переместилось в позицию, а затем не двигалось. При этом есть фундаментальный принцип - если вы не можете видеть это, вы не можете исправить это . Если измерение вашего положения фильтруется способами, которые сильно задерживают измерение, контур управления не знает, где он находится (или не получает эту информацию достаточно быстро), и поэтому не может двигаться соответствующим образом. Или, что еще хуже, если он получает информацию слишком поздно, он может даже попытаться двигаться в неправильном направлении.
Таким образом, в технике управления используются фильтры типа Баттерворта, которые могут не справляться с фильтрацией, но которые оказывают гораздо более благоприятное воздействие на сигналы. Или он может вообще не использовать фильтры, потому что шум на сигналах может не влиять на движение системы, если у вас медленный контур управления или система с большой инерцией.
Лучший учебник, о котором я знаю, - « Современная техника управления» Огаты. Я могу полностью рекомендовать это. Он останавливается чуть ли не на контроле в пространстве состояний, но для большинства контрольных работ вам это редко понадобится.
источник
Инженерия управления часто преподаются на схожих или даже одинаковых курсах обучения, вплоть до степени магистра. В общем подходе моделирования системы, где входы (я ) и выходы (О ) связаны через системы (S ), Я бы сказал, что для цели О они либо работают на S или я :
Как следствие, их инструменты очень похожи, и похоже, что они иногда используют их по-двойственному. Даже если они очень близки, я заметил некоторые трудности в их общении. В некоторой степени эта ситуация напоминает мне о Джордж Бернард Шоу:
Следовательно, обработка сигналов / изображений и управление ими являются двумя близкими дисциплинами, разделенными набором общих инструментов .
источник
Требование для причинных реализаций системы в реальном времени (где время является независимым параметром), которые постоянно минимизируют ошибку вывода относительно эталонного критерия , отличает дисциплину систем управления.
Вы можете искать MIT Open Courseware , такие как https://ocw.mit.edu/courses/aeronautics-and-astronautics/16-30-feedback-control-systems-fall-2010/
Бесплатный рабочий класс MATLAB Scilab ( https://scilab.org ) предоставляет доступ ко многим проверенным библиотекам, поддерживающим проектирование и анализ систем управления.
Python NumPy и SciPy ( https://scipy.org ) могут заменить Scilab , если вы предпочитаете, в то время как SymPy ( https://sympy.org ) может помочь с символическими (система компьютерной алгебры) манипуляциями. Записные книжки Anaconda Jupyter ( https://anaconda.org ) позволят вам задокументировать свою разработку с помощью верстки Markdown и рендеринга выражений LaTeX , а также интерактивного кода и блоков вывода.
Для отображения графиков потока сигналов , которые часто обобщают системы управления, вы можете использовать Graphviz ( https://graphviz.org ).
Роджер Лаббе очень эффективно объясняет фильтры Калмана: https://github.com/rlabbe/Kalman-and-Bayesian-Filters-in-Python Расчетное состояние системы является объектом управления для фильтра Калмана.
источник