Karakteristike sistema automatskog upravljanja

Μέγεθος: px
Εμφάνιση ξεκινά από τη σελίδα:

Download "Karakteristike sistema automatskog upravljanja"

Transcript

1 Karakteristike sistema automatskog upravljanja Do sada je glavna tema bila matematičko modelovanje fizičkih sistema. Sada je potrebno ideju modelovanja, odnosno modele, proširiti i uključiti (obuhvatiti) karakteristike sistema automatskog upravljanja u prelaznom režimu i stacionarnom stanju. Neke od tih karakteristika su: greške rada u stacionarnom stanju, osetljivost na promene parametara (nesigurnost modela), karakteristike prelaznog režima u zavisnosti od ulaznog signala, reagovanje na poremećaje (sposobnost da se njihovo dejstvo eliminiše) itd. Veliku pažnju je potrebno posvetiti ulozi signala greške u sistemu (veoma važno!!!). Ovaj signal se koristi za upravljanje sistemom (procesom) i paralelno sa njim se uvodi i pojam povratne sprege. Uopšteno posmatrajući, cilj upravljanja jeste minimizacija (i ako je moguće eliminacija) signala greške. Sistemi automatskog upravljanja sa otvorenom i zatvorenom povratnom povratnom spregom (sa i bez povratne sprege) SAU je definisan kao skup međusobno povezanih (interaktivnih) elemenata koji obezbeđuju da se postigne željeni odziv (izlaz) sistema. Pošto je željeni odziv sistema poznat, moguće je generisati signal proporcionalan razlici između stvarnog i željenog odziva sistema, odnosno signal proporcionalan grešci rada sistema. Upotreba ovog signala u upravljanju procesom rezultuje zatvaranjem kruga operacija i formiranjem sistema koji se naziva sistem sa (zatvorenom) povratnom spregom (slika ). greška Regulator upravljanje Komparator (diskriminator) Proces merenje Senzor izlaz Slika. Sistem sa povratnom spregom Uvođenje povratne sprege u cilju poboljšanja sistema automatskog upravljanja često je neophodno i to ne samo u tehničkim sistemima. Povratna sprega postoji i u biološkim, fiziološkim, ekonomskim i drugim tipovima sistema, gde čini nerazdvojni deo celine. Sledeći primer ilustruje postojanje povratne sprege u ekonomsko-socijalnim sistemima. Primer : Adam Smit (723-79) je razmatrao slobodno nadmetanje na tržištu između učesnika u privredi. Smit je upotrebio društvenu (socijalnu) povratnu spregu za objašnjenje svoje teorije, i primetio da () svi raspoloživi radnici upoređuju ponuđene poslove i biraju onaj sa najvećom nadnicom, i (2) u svakoj profesiji nadnice opadaju ako se broj radnika koji konkurišu za posao povećava. Neka je r prosečna nadnica za sve profesije, c ukupna nadnica za jednu, određenu profesiju i q priliv radnika u jednu, određenu profesiju. Uočiti povratnu spregu u sistemu i skicirati odgovarajući blok dijagram. str. od 24

2 Rešenje: Ako je nadnica u nekoj profesiji veća od prosečne za sve profesije, tada je priliv radnika pozitivan (više ih konkuriše za ta radna mesta), tako da je: q(t)=f (c(t)-r(t)). Ako postoji povećani priliv radnika u neku profesiju, tada nadnice u toj profesiji opadaju, tako da je: c(t)=-f 2 ((qt)). Blok dijagram je: Prosečna nadnica za sve profesije + - Regulator f(c(t)-r(t)) Proces -f2(q(t)) Ukupna nadnica u određenoj profesiji Slika.. Da bi se pokazale osobine i prednosti sistema sa povratnom spregom posmatraće se jednostavan sistem sa jednostrukom povratnom spregom, iako veliki broj fizičkih sistema poseduje više od jedne povratne sprege. Temeljno proučavanje i dobro razumevanje prednosti povratne sprege se najbolje i najočiglednije može izvesti na sistemima sa jednom povratnom spregom, što se kasnije jednostavno proširuje na sisteme sa višestrukim povratnim spregama. Sistem bez povratne sprege se često zove direktan sistem ili sistem sa otvorenom petljom (slika 2). Ovaj sistem se definiše na sledeći način: sistem otvorene petlje (direktan sistem) funkcioniše bez povratne sprege (upoređivanja željenog sa stvarnim odzivom) i direktno generiše izlazni signal kao odziv na ulazni. Primeri ovakvih sistema su: prženje hleba u tosteru, pranje veša u veš mašini, regulacija saobraćaja semaforom i sl. U(s) Y(s) Slika 2. Sistem bez povratne sprege Za razliku od prethodnog, sistem sa zatvorenom petljom, odnosno sistem automatskog upravljanja sa negativnom povratnom spregom je prikazan na slici 3, i definisan na sledeći način: sistem sa zatvorenom petljom koristi merenje izlaznog signala i upoređivanje sa njegovom željenom vrednošću u cilju generisanja signala greške, koji se dalje prosleđuje do regulatora (aktuatora). U(s) + - E a (s) Y(s) H(s) Slika 3. Sistem sa povratnom spregom str. 2 od 24

3 Na slici 3 se uočavaju dva bloka, čije su funkcije prenosa i H(s). generalno predstavlja proces, a H(s) senzor povratne sprege. Blok bi se još mogao raščlaniti na upravljački deo (regulator) i sam proces (objekat upravljanja), dok bi se regulator mogao podeliti na sam regulator (upravljački, inteligentni deo) i aktuator (pokretački, energetski) deo, što je prikazano na slici 4. Upravljanje Proces Regulator Aktuator Slika 4. Funkcija prenosa bloka H(s) (slika 3) u velikom broju slučajeva ima vrednost H(s)= ili H(s)=const.. Ta konstanta fizički vrši pretvaranje veličina (na primer tahometar vrši pretvaranje brzine [rad/sec] u napon [V]). Za početak će se razmatrati sistem sa jediničnom povratnom spregom H(s)=, (slika 5) i tada je E a (s)=e(s). U(s) + - E(s) Y(s) Slika 5. Na osnovu blok dijagrama sa slike 5, može se napisati: Y(s)=E(s)=[U(s)-Y(s)]. () Rešavajući jednačinu () po Y(s) sledi: Y(s)= U(s) + U(s)= +. (2) Upoređivanjem izraza () (2) sledi: E(s)= + U(s). (3) Prema izrazu (3), da bi se greška smanjila moduo [+] mora da bude veći od za ceo interval promenljive s koji se razmatra. Neka je sada H(s) (slika 3). Izlaz Y(s) je opisan jednačinom: Y(s)=E a (s)=[u(s)-h(s)y(s)], (4) odakle je: Y(s)= +GH(s) U(s), (5) odnosno: E a (s)= +GH(s) U(s). (6) str. 3 od 24

4 Iz izraza (6) se vidi da je uslov smanjenja greške, da moduo [+GH(s)] bude veći od za ceo interval s koji se razmatra. Signal E a (s) predstavlja meru greške E(s). Vidi se da tačnost merenja raste kako dinamika H(s) postaje zanemarivija i pojačanje se bliži jedinici (H(s) ), na intervalu s koji se posmatra. U daljem izlaganju će se detaljnije posmatrati greška rada sistema u stacionarnom stanju. Osetljivost sistema na promenu vrednosti parametara Proces, predstavljen funkcijom prenosa, bez obzira na svoju prirodu (fiziku, strukturu) je podložan uticajima promenljive okoline, starenja, promeni (nepoznavanju) stvarnih vrednosti parametara i drugim prirodnim uticajima koji utiču na upravljanje. Kod sistema bez povratne sprege svi ovi uticaju rezultuju u promeni izlaznog signala, i netačnom radu sistema. Kod sistema sa povratnom spregom se ta promena izlaznog signala registruje i automatski se menja upravljački signal u cilju korekcije i dovođenja izlaznog signala na željenu vrednost. Iz navedenih razloga je osetljivost SAU na promene parametara sistema od primarnog značaja, a najveća prednost SAU sa povratnom spregom se ogleda u činjenici da oni redukuju tu osetljivost. Posmatra se sistem sa povratnom spregom opisan izrazom (5). Neka je GH(s)>>. Tada je: Y(s) H(s) U(s). (7) Iz izraza (7) se vidi da u datim uslovima na promenu izlaza deluje samo H(s), koje može biti konstanta. Ako je H(s)= postignut je željeni rezultat, izlaz je jednak ulazu. Kod ovakvog pristupa se mora voditi računa o činjenici da GH(s)>> može prouzrokovati visoko oscilatoran i nestabilan odziv sistema. Ipak, činjenica je da se povećanjem modula funkcije povratnog prenosa GH(s) smanjuje uticaj promene parametara procesa na izlazni signal. Odavde se vidi i prva prednost sistema sa povratnom spregom, a to je redukcija uticaja promene parametara procesa na rad celokupnog sistema. Efekti promene parametara će biti ilustrovani sledećim primerom. Neka se parametri procesa promene tako da je nova funkcija prenosa +. Tada je promena izlaza sistema bez povratne sprege: Y(s)= U(s). (8) Za sistem sa povratnom spregom je: + Y(s)+ Y(s)= U(s). (9) +(G+ )H(s) Promena izlaza sistema sa povratnom spregom je: Y(s)= U(s). () (+GH(s)+ GH(s))(+GH(s)) Kada je GH(s)>> GH(s), što se najčešći slučaj, izraz () postaje: Y(s)= [+GH(s)] 2 U(s). () Posmatrajući uporedo izraze (8) i () vidi se da je uticaj promene parametara u sistemu sa povratnom spregom redukovan faktorom [+GH(s)], koji je najčešće mnogo veći od. Faktor [+GH(s)] igra veoma važnu ulogu u karakteristikama sistema sa povratnom spregom. str. 4 od 24

5 Osetljivost sistema se definiše kao relativna promena funkcije spregnutog prenosa sistema W s (s) u odnosu na relativnu promenu funkcije prenosa procesa. Ako je spregnuti prenos sistema: W s (s)= Y(s) U(s), (2) osetljivost sistema se definiše kao: S= W s(s)/w s (s) /, (3) odnosno ako se sa konačno malih pređe na beskonačno male promene parametara: S= W s(s)/w s (s) = ln W s(s) / ln. (4) Na osnovu poslednje dve jednačine se vidi da je osetljivost sistema bez povratne sprege jednaka. Osetljivost sistema sa povratnom spregom se određuje prema obrascu (4). Ako je spregnuti prenos sistema: W s (s)= +GH(s), (5) tada je osetljivost sistema data izrazom: ili: S W s G = W s G G W s = G (+GH) 2 G/(+GH), (6) S W s G = +H(s). (7) Osetljivost sistema sa povratnom spregom na promene elementa povratne sprege H(s) je: S W s H = W s H H W = 2 G s +GH -H G/(+GH) = -GH +GH, (8) odakle se vidi da se za velike vrednosti GH osetljivost sistema približava jedinici, odnosno da promene H(s) direktno utiču na izlaz sistema i to u velikoj meri. Iz tog razloga je veoma važno realizovati povratnu spregu od elemenata na koje će uticaji okoline i promene parametara biti neznatne (uzeti što kvalitetniju opremu - senzore). Često se traži osetljivost sistema na promenu nekog parametra α, procesa. Koristeći ulančavanje može se napisati: S W s α = SW s G SG α. (9) Ako se funkcija spregnutog prenosa predstavi u obliku racionalnog razlomka dva polinoma: W s (s,α) = P m(s,α) Q n (s,α), (2) tada je: S W s α = ln W s ln α = gde je α nominalna vrednost parametra α. ln P m ln α - α ln Q n = S P m ln α α α - SQ n α, (2) Mogućnost redukcije uticaja promene parametara na ponašanje sistema primenom zatvorene petlje je značajna prednost sistema sa povratnom spregom. Da bi se postigla visoka tačnost rada sistema bez povratne sprege potrebno je veoma pažljivo birati komponente koje čine. Kod sistema sa povratnom spregom nije potrebno posvetiti toliku pažnju izboru komponenti, jer je osetljivost sistema na promenu značajno redukovana faktorom [+GH(s)]. str. 5 od 24

6 Regulacija tranzijentnog odziva sistema automatskog upravljanja Jedna od veoma bitnih karakteristika SAU je i tranzijentni odziv. Tranzijentni odziv je odziv sistema u funkciji vremena. Pošto je namena SAU da obezbede zahtevani odziv, tranzijentni odziv se podešava do god izlaz sistema ne postigne zadovoljavajuću vrednost. Ako sistem bez povratne sprege ne daje zadovoljavajući odziv, mora se promeniti ceo proces, ili neka njegova komponenta. Nasuprot tome, kod sistema sa povratnom spregom željeni odziv se najčešće može postići podešavanjem parametara povratne sprege. Najčešće se na red sa procesom postavlja regulator, funkcije prenosa G (s) i podešavanjem njegovih parametara se postiže željeni karakter odziva. Ovo će biti objašnjeno na sledećem primeru. Posmatra se jednosmerni motor sa funkcijom prenosa: = ω(s) U a (s) = K τ s+, (22) koja je izvedena ranije (kod funkcije prenosa). Ako je upravljački napon u a (t) odskočna funkcija, amplitude E, odnosno U a (s)=e/s, onda je: ω(t)=k E - t -e τ. (23) Na izraza (23) se vidi da brzina odziva sistema zavisi od τ. Ako je odziv sistema spor potrebno je promeniti ceo motor i izabrati odgovarajući, sa odgovarajućim τ. Ovo može biti problem jer τ zavisi od inercije celog pogona. Sada posmatra sistem sa zatvorenom povratnom spregom, prikazan na slici 6. E U (s) = s + - Regulator K a V a (s) Motor ω(s) Tahometar Slika 6 Funkcija spregnutog prenosa ovog sistema je: W s (s) = ω(s) U(s) = K a K /τ s+[(+k a K )/τ ]. (24) Ako je referentni napon u(t) odskočna funkcija, amplitude E, odnosno U(s)=E/s, onda je: ω(t)= K ak +K a K E - +K a K t -e τ, (25) odakle se vidi da se povećanjem pojačanja regulatora Ka sistem može ubrzati ili usporiti, naravno u određenim granicama. Signal poremećaja u sistemima automatskog upravljanja Jedan od efekata povratne sprege jeste mogućnost delimične eliminacije efekata dejstva signala poremećaja. Signal poremećaja je neželjeni ulaz u sistem čije se dejstvo manifestuje promenom izlazne veličine. Mnogi SAU trpe poremećaje, usled čega se izlazni signal menja i odstupa od željene vrednosti. Poremećaji mogu da deluju na različitim str. 6 od 24

7 mestima u sistemu. Ako se posmatra jedan regulisani elektromotorni pogon (slika 6), poremećaj može da deluje na sam proces (motor), na izlaz (brzinu celog sistema) ili na tahometar (šum pri merenju). Ovi slučajevi su prikazani blok dijagramima na slici. Poremećaj koji deluje na proces (slika 7a) i na izlaz (slika 7b) je označen sa Td(s), a šum pri merenju (slika 7c) sa N(s). Sa slike 7 se vidi da se pri modelovanju sistema poremećaj modeluje kao ulaz u sistem (doduše neželjen) i da se dalje sa njim postupa kao i sa svakim drugim ulazom u sistem. Mogu se određivati funkcije prenosa od mesta dejstva poremećaja do izlaza sistema, određivati odziv, ispitivati osetljivost itd. Td(s) U(s) + - Reg. K a + + Motor ω(s) Taho. a) Td(s) U(s) + - Reg. K a Motor + + ω(s) Taho. b) U(s) + - Reg. K a Motor ω(s) + + N(s) c) Slika 7 Taho. Posmatra se sistem prikazan na slici 7a). Zavisnost izlaza (ω(s)) od referentnog ulaza (U(s)) i poremećaja (Td(s)) je data sledećim izrazom K ω(s) = a U(s) +K a +K a T d (s). K a Ako se uvedu oznake W (s) = +K a i W 2 (s) = +K a prethodni izraz se može str. 7 od 24

8 napisati u obliku ω(s) = [ W (s) W 2 (s)] Sada se mogu odrediti sledeći koeficijenti osetljivosti W (s) -K a S K = t +K a ; W (s) S K = a +K a ; U(s) T d (s). W 2 (s) W 2 (s) -K a S K = S a K = t +K a. W (s) W 2 (s) W 2 (s) Uočava se da su koeficijenti osetljivosti S K, S t K i S a K međusobno jednaki, t odnosno da je osetljivost funkcija prenosa W (s) i W 2 (s) na promenu pojačanja elemenata povratne sprege jednaka (i velika). Ako se usvoji da je K a >>, što je vrlo verovatno, vidi se da vrednost koeficijenata osetljivosti praktično (%). S druge strane, koeficijent osetljivosti funkcije prenosa W (s) na promenu pojačanja aktuatora K a W (s) S K je veoma a mali. Ako se usvoji da je K a >> vidi se da vrednost koeficijenata osetljivosti teži ka nuli. Ovako slaba osetljivost funkcije prenosa W (s) na promenu pojačanja aktuatora K a, koji se nalazi u direktnoj grani, je u stvari posledica dejstva povratne sprege. Iz prethodne analize može se zaključiti da je pri konfigurisanju sistema automatskog upravljanja od prvorazrednog značaja izbor elemenata povratne sprege. Od kvaliteta elemenata povratne sprege (senzori i prenosni elementi) zavisi kvalitet upravljanja, i to u znatno većoj meri nego od promene karakteristika samog procesa ili regulatora sa aktuatorom. Greška rada sistema u stacionarnom stanju Posmatra se odziv sistema na odskočnu pobudu, tokom vremena što je prikazano na slici 8. Kriva odziva se vremenski može podeliti na dva dela: prelazni režim i stacionarno stanje (slika 8). Prelazni režim traje od početka delovanja pobude do trenutka kada se vrednosti izlaznog (posmatranog) signala ustali. Tada nastupa stacionarno stanje, koje traje do promene pobudnog signala i/ili dejstva poremećaja. Vrednost nekog signala x(t) u stacionarnom stanju se izračunava kao: x( )=lim x(t), (26) t ili primenom druge granične teoreme Laplace-ove transformacije: x( )=lim s x(s). (27) s Dalje će se razmatrati greške rada u stacionarnom stanju sistema sa i bez povratne sprege. Greška rada sistema u stacionarnom stanju je greška rada nakon što u sistemu iščeznu svi prelazni procesi. Za sistem bez povratne sprege (slika 2) je: E (s)=u(s)-y(s)=[-]u(s). (28) Neka je sistem pobuđen jediničnom odskočnom funkcijom, odnosno neka je U(s)=/s. Tada je: str. 8 od 24

9 e ( )=lim e (t)=lim s E (s)=lim s [-] t s s s =-G(). (29) Da bi sistem bez povratne sprege eliminisao grešku u stacionarnom stanju mora biti ispunjen uslov G()= Prelazni rezim Stacionarno stanje Slika 8. Za sistem sa jediničnom povratnom spregom važi izraz (3), odnosno ako je U(s)=/s: e C ( )=lim e C (t)=lim s E C (s)=lim s t s s + s = +G(). (3) Iz izraza (3) se vidi da e C ( ) kada G(). Vrednost kada je s= se često naziva jednosmerno pojačanje i obično je veće od. Na osnovu izraza (29) i (3) se može zaključiti da sistem bez povratne sprege ima grešku značajno velike amplitude (modula) dok sistem sa povratnom spregom ima sve manju i manju grešku rada u stacionarnom stanju kako G() raste. Sada se postavlja pitanje gde je prednost povratne sprege ako je moguće podesiti da bude G()= i realizovati SAU bez povratne sprege kod koga je e ( )=? Naravno, u sistemu bez povratne sprege može se izvesti kalibracija i podesiti da bude G()=. Ali... U toku rada sistema njegovi parametri se menjaju, deluju spoljni poremećaji, odnosno menja se usled dejstva različitih faktora. Ovo sve za sobom povlači i promenu G(), odnosno e ( ) će biti različito od sve dok se ne izvrši servis i rekalibracija celog sistema. e ( ) će biti veće, što je osetljivije na promenu nekog od parametara. Na sve ovo se dodaje i činjenica da je G()= uslov koji se praktično u najvećem broju slučajeva može ispuniti jako teško ili nikako. Za razliku od prethodnog slučaja u sistemima sa povratnom spregom meri se signal greške i preduzima odgovarajuće upravljanje u cilju smanjenja vrednosti tog signala. Odavde se vidi prednost SAU sa povratnom spregom. Kod SAU sa povratnom spregom greška rada sistema mnogo manje zavisi od spoljnih uticaja, osetljivosti na promenu str. 9 od 24

10 parametara, kalibracije i sl nego kod sistema bez povratne sprege. Ovo će se ilustrovati sledećim primerom. Primer 2: Posmatra se proces sa funkcijom prenosa: = K Ts+. Ovo je funkcija prenosa (u opštem obliku) nekog termičkog procesa, regulacije napona ili nivoa tačnosti u rezervoaru. Neka je željena vrednost - ulazni signal konstanta (želi se da proces ima konstantnu temperaturu, napon ili nivo), što se može opisati odskočnom funkcijom, a da se ne komplikuje puno neka to bude jedinična odskočna funkcija, odnosno u(t)=h(t) (U(s)=/s). Za sistem bez povratne sprege je: e ( )=-G()=-K, (2.) i ako se podesi da je K=, sledi e ( )=, i to se može učiniti. Za sistem sa povratnom spregom je: e C ( ) = +G() = +K. (2.2) Idealno bi bilo da K, jer bi tada e C ( ). To se naravno ne može postići, ali se K može postaviti na neku veliku vrednost, i neka je K=. Sada je: e C ( )= + =,99. (2.3) Ako se e C ( ) izrazi u procentima, onda je: e C ( )%= u(t)-y(t) u(t) %= e C( ) u(t) %=,99% %. (2.4) Neka se sada K promeni za %. Sistem bez povratne sprege: K=K staro -K novo K K staro %=% K staro-k novo K staro %=% K novo =.9 e ( ) = e staro ( )-e novo ( ) = -K staro -+K novo =. e ( )%= e ( ) u(t) % Sistem sa povratnom spregom e ( )%= e staro( )-e novo ( ) u(t) %= e ( ) u(t) %=%. K% = K staro-k novo K staro %=% K novo =9 e Cnovo ( ) = +K novo = 9 str. od 24

11 e C ( ) = e Cstaro ( )-e Cnovo ( ) = - 9 =. e C ( )% = e C( ) u(t) %=.%. Cena povratne sprege Očigledno je da dodavanje povratne sprege sa sobom donosi i određene prednosti. Naravno, prednosti sa sobom donose i određenu cenu. Prvo, uvođenjem povratne sprege raste broj komponenti i složenost sistema. Da bi se ostvarila povratna veza potrebno je u sistem postaviti određene komponente povratne veze, od kojih je najvažnija senzor merač izlaznog signala. Senzor je često najskuplja komponenta regulacionog sistema, a osim toga uvodi šum i netačnost u sistem. Drugo, uvođenjem povratne sprege dolazi do gubitka pojačanja (prenosa). U sistemu bez povratne sprege prenos je i on se redukuje na + zatvaranjem jedinične negativne povratne sprege. Redukcija pojačanja zatvorene povratne sprege je je tačno faktor koji smanjuje osetljivost sistema na promene parametara i delovanje poremećaja. +, i to Iz dosada navedenog sledi da se otvorenom povratnom spregom štedi, ali se ta ušteda žrtvuje u korist kvalitetnijeg upravljanja sistemom primenom zatvorene povratne sprege. Takođe se primećuje da je pojačanje signala između ulaza i izlaza manje, ali da je u suštini očuvano pojačanje snage (aktuatora) što je veoma bitno (i u potpunosti iskorišteno) u sistemima sa zatvorenom povratnom spregom. Konačno, cena povratne sprege može biti gubitak stabilnosti sistema. Sistem koji je bez povratne sprege bio stabilan može nakon zatvaranja povratne sprege postati nestabilan. Ovo pitanje će kasnije biti detaljnije razmatrano. Postoji još problema vezanih za projektovanje sistema sa povratnom spregom, ali generalno gledano, prednosti ovakvih sistema preovlađuju nad teškoćama i njihovim lošim osobinama te se široko primenjuju. Sve dosad navedeno ima jedan cilj. Da se ostvari y(t)=u(t), odnosno da izlazni signal bude jednak ulaznom. Postavlja se pitanje, zašto se onda jednostavno ne upotrebi otvorena povratna sprega, postavi = i postigne željeni cilj? Jedan deo odgovora leži u prethodnoj analizi rada sistema bez povratne sprege, ali glavni razlog leži u dinamici sistema. Jednostavno, između u(t) i y(t) postoji fizički proces koji poseduje svoju dinamiku. Ta se dinamika ne može zanemariti, a usvajanjem = bi se upravo to učinilo. Drugim rečima, potrebno je vreme da se u(t) prenese od ulaza do izlaza sistema y(t), pri tome se ulazni signal može transformisati, promeniti intenzitet, pa čak i fizičku dimenziju. Sve ove transformacije i dinamika se opisuju diferencijalnim jednačinama čijim zanemarivanjem bi se poništila fizika sistema i dobio model koji ne odgovara stvarnom stanju stvari. Iz ovog razloga je nemoguće ostvariti = i povratna sprega je jedini fizički ostvariv način da se greška rada sistema svede na minimum. str. od 24

12 Performanse sistema automatskog upravljanja Za analizu i sintezu SAU važno je na početku definisati određene performanse osobine sistema i njihove mere. One u stvari predstavljaju matematički opis nekih fizičkih karakteristika odziva sistema. Nakon toga, bazirajući se na željenim performansama, podešavaju se parametri sistema u cilju obezbeđivanja određenog kvaliteta odziva - izlaza sistema. Pošto je dinamika nerazdvojni deo SAU, njihove se osobine opisuju terminima vezanim za prelazni režim i stacionarno stanje. Prelazni režim karakteriše tranzijentni odziv koji iščezava tokom vremena, dok stacionarno stanje karakteriše odziv u stacionarnom stanju koji traje od trenutka smirivanja izlaznog signala pa sve do promene pobude i/ili dejstva poremećaja. Problemi projektovanja SAU u sebi često sadrže potrebe zadovoljenja određenih zahteva, kao što je na primer tačnost rada u stacionarnom stanju. Često je potrebno zadovoljiti više različitih, često kontradiktornih, uslova i tada se pribegava kompromisima. Takva jedna situacija je opisana sledećim primerom. Neka je M mera performanse m, i M 2 mera performanse m 2. Obe zavise od parametra p na način kako je to prikazano na slici. Zahtev pri projektovanju SAU je da se pogodnim izborom vrednosti parametra p obe vrednosti, M i M 2, što više smanje. Ako je p= tada je M 2 =, ali M. Ako je p=5 situacija je obrnuta, što opet ne valja. Vidi se da će pri izboru vrednosti p takve, da je jedna mera performanse (M ili M 2 ) jednaka nuli druga biti jako velika. Sada je potrebno pribeći kompromisu i postaviti p na vrednost p 2.5, tako da sada M i M 2 imaju neku zajedničku minimalnu vrednost, odnosno oba zahteva su simultano zadovoljena na maksimalno moguć način..9 M M M, M p Slika. str. 2 od 24

13 Karakteristične pobudne funkcije test signali Karakteristike rada sistema u vremenskom domenu su jako bitne, pošto se i ponašanje SAU prati u toku vremena. Iz tog razloga odziv sistema u vremenskom domenu je od primarnog značaja, a sa njim i određene karakteristike. Pre svega, potrebno je utvrditi da li je sistem stabilan. Ako jeste, pobuđuje se određenim pobudnim signalom, meri se (registruje) odziv i na taj način se dolazi do podataka o određenim merama performansi. Pošto je stvarni pobudni signal nekog sistema unapred nepoznat, to se za određivanje mera performansi koriste standardni pobudni test signali. Postoji nekoliko razloga koji opravdavaju ovakav postupak: postoji korelacija između odziva na test signal i ponašanja sistema u realnim uslovima; koristeći iste ulazne signale moguće je uporediti različita rešenja nekog problema i izabrati najbolje; realni ulazni signali su veoma slični standardnim test signalima. Standardni pobudni signali su prikazani tabelom i slikom 2. Test signal u(t) U(s) Step ili odskočni signal u(t)=ah(t) ; t< A; t A s Ramp ili nagibni signal ; t< A u(t)=at At; t s 2 Parabolični signal ; t< u(t)=at 2 At 2 ; t 2 A s 3 ; t ; t= Jedinični impulsni (delta ili Dirakov) signal u(t)=δ(t) δ(t)dt= - Prosto periodična pobuda ; t< Aω u(t)= sinωt Asinωt; t s 2 +ω 2 Prosto periodična pobuda ; t< As u(t)= cosωt Acosωt; t s 2 +ω 2 Tabela. Standardni pobudni signali Od navedenih test signala posebno je interesantan δ(t), jer je U(s)=. Prema definiciji funkcije prenosa sistema () izlaz (Y(s)) je, za pobudni delta impuls: Y(s)=U(s)=, () što je u vremenskom domenu: y(t)=l - {}=g(t). (2) Vidi se da je odziv sistema baš jednak inverznoj Laplace-ovoj transformaciji funkcije prenosa, odnosno funkciji prenosa u vremenskom domenu. Dalje, ako se posmatraju prva tri pobudna signala iz tabele, vidi se da su to signali tipa u(t)=t n h(t), odnosno U(s)= n! s n+, pa se između odziva na te pobudne signale mogu postaviti određene relacije. str. 3 od 24

14 a) odskocni signal b) nagibni signal c) parabolicni signal d) delta impuls e) prosto periodicni signal (sint) f) prosto periodicni signal (cost) Slika 2. Karakteristike sistema drugog reda Posmatra se sistem drugog reda prikazan na slici 3. U(s) + - K s(s + p) Y(s) Slika 3. Odziv sistema Y(s) je definisan izrazom: K Y(s)= s 2 +ps+k U(s). (3) Rešenja karakteristične jednačine: s 2 +ps+k= (4) ako su konjugovano kompleksna, se mogu napisati u obliku: s,2 =-ξω n ±jω n -ξ 2, (5) str. 4 od 24

15 gde je: ξ relativni koeficijent prigušenja ( ξ ); ω n sopstvena neprigušena učestanost ( ω n ). Sada se izraz (3) može napisati sledećem u obliku: ω 2 n Y(s)= s 2 +2ξω n s+ω 2 U(s). (6) n Odskočni odziv sistema je prema izrazu (6): Y(s)= ω 2 n s ( s 2 +2ξω n s+ω 2 n), (7) što je u vremenskom domenu: y(t)=- nt sin( -ξ 2e-ξω ω n -ξ 2 t+θ ), (8) gde je θ=arccos(ξ), ξ. Ako se ξ menja u datim granicama,a ω n =const., tada se za odziv y(t), izraz (8), dobija familija krivih linija prikazanih na slici 4. y(t) Odskocni odziv sistema drugog reda ξ=. ξ=.2 ξ=.4 ξ=.7 ξ= ξ= wn*t Slika 4. Ako se posmatra jedan konkretan slučaj odskočnog odziva, tada je moguće definisati određene veličine koje karakterišu rad sistema u prelaznom režimu u vremenskom domenu, što je prikazano na slici 5. Pre nego što se definišu navedeni pokazatelji, potrebno je odrediti vrednosti signala y(t) (izraz (8)) u stacionarnom stanju, i to je: y ss =y( )= lim t y(t)= (9) Sada se definišu sledeće veličine: T k vreme kašnjenja. Vreme potrebno da se vrednost signala y(t) promeni od do 5% vrednosti u stacionarnom stanju. str. 5 od 24

16 T u vreme uspona. Vreme potrebno da se vrednost signala y(t) promeni od do % vrednosti u stacionarnom stanju. Kod sistema sa velikim prigušenjem (ξ blisko jedinici) T u traje veoma dugo, tako da se u praksi koristi druga definicija za vreme uspona: T u - vreme uspona. Vreme potrebno da se vrednost signala y(t) promeni od % do 9% vrednosti u stacionarnom stanju. T p vreme preskoka. Trenutak kada signal y(t) dostiže svoju maksimalnu vrednost y max. Π% - preskok. Definiše se u procentima na sledeći način: Π%= y max-y ss y ss % () T s vreme smirenja. Vreme potrebno da amplituda signala y(t) uđe u pojas širine 2δ oko vrednosti y ss, odnosno u pojas y ss (±δ). Za δ se najčešće usvaja 2% ili 5% vrednosti odziva u stacionarnom stanju y ss. Slika 5. Sve definisane veličine se mogu odrediti na osnovu izraza (8), direktnim izračunavanjem, ali se za neke mogu postaviti približni ili direktni obrasci koji olakšavaju njihovo određivanje, što će sada biti i učinjeno. Određivanje vremena smirenja T s Anvelopa odziva je određena izrazom e -ξω nt. Za ulazak u stacionarno stanje mora biti zadovoljen (približan) uslov: što se svodi na: te je: e -ξω nt s <.2 (.5), () ξω n T s > 4 (3), (2) str. 6 od 24

17 Ts 4 (3) ξω n = 4 (3) τ, (3) gde je τ= ξω n vremenska konstanta dominantnih polova. Određivanje preskoka Π% i vremena preskoka T p u funkciji ξ Na osnovu opštog izraza za određivanje ekstrema funkcije: dy(t) dt =, (4) odredi se maksimum izraza (8). Vidi se da će prvi maksimum izraza (8) nastupiti kada bude zadovoljen uslov: ω n -ξ 2 T p =π, (5) odakle se određuje: π T p = ω n -ξ 2. (6) Nakon smene izraza (6) u (8) sledi: y max =+e te je, na osnovu izraza (9), () i (6): - Π%= e - ξπ -ξ 2, (6) ξπ -ξ 2. (6) Estimacija relativnog koeficijenta prigušenja ξ Na osnovu izraza (8) vidi se da je frekvencija oscilacija odziva ω: ω=ω n -ξ 2, (7) i vremenska konstanta: τ=. (8) ξω n Broj perioda tokom jedne vremenske konstante je: ω -ξ2 τ= 2π 2πξ. (9) Odziv se smiruje za n vremenskih konstanti - nτ (gde je n=4 prema kriterijumu 2%, odnosno n=3 prema kriterijumu 5%), pa je i broj vidljivih perioda oscilacija odziva baš nτ. Sada se, na osnovu izraza (9), može napisati: -ξ 2 broj vidljivih perioda = n 2πξ. (2) Ako se usvoji n=4 (kriterijum 2%), izraz (2) postaje: -ξ 2 broj vidljivih perioda = 4 2πξ.55 ξ, (2) što je veoma dobra aproksimacija za.2 ξ.6. str. 7 od 24

18 Veza između lokacije polova funkcije prenosa SAU u kompleksnoj s- ravni i odziva u prelaznom režimu Na osnovu položaja polova sistema u kompleksnoj s-ravni može se doći do zaključka kakav je karakter odziva bez njegovog eksplicitnog izračunavanja u vremenskom domenu. Posmatra se osnovna upravljačka struktura, prikazana na slici 6. U(s) + - W(s) Y(s) Slika 6. Elementarna upravljačka struktura sa jediničnom negativnom povratnom spregom Neka je: P m (s) W(s)=K Q n (s), (22) gde je n m. Funkcija spregnutog prenosa je: W s (s)= W(s) +W(s) = KP m (s) KP m (s)+q n (s). (23) Karakteristična jednačina je: KP m (s)+q n (s)=, (24) i na osnovu rešenja karakteristične jednačine s i, i=,2,...,n izraz (23) se može napisati u obliku: W s (s) = KP m(s). (25) n (s-s i ) i= Impulsni odziv sistema je: Y(s) = W s (s) = KP m(s). (26) n (s-s i ) i= Neka je p polova realno i prosto i neka je r pari polova konjugovano kompleksno. Tada je p+2r=n. Sada se izraz (26) može napisati u obliku: p r A i Y(s) = + s+σ i i= k= B k s+c k s 2 +2α k s+( α 2 k+ω 2 k), (27) gde su realni polovi s i =-σ i i kompleksni s k,2 =-α k ±jω k. Primenom inverzne Laplace-ove transformacije izraz (27) prelazi u vremenski domen, pa je: p r y(t) = A i e -σ it + D k e -α kt sin(ωk t+φ k ), (28) i= k= gde je D k konstanta koja zavisi od B k, C k, α k i ω k. Iz poslednjeg izraza se vidi da će sistem ući u stacionarno stanje ako i samo ako je σ i > i α k >. Tada će biti, na osnovu izraza (28): str. 8 od 24

19 y ss =y( )= lim t y(t)=, (29) odnosno sistem će na konačnu pobudu (pobuda koja iščezava tokom vremena) dati konačan odziv ako i samo ako su realni delovi svih polova sistema strogo manji od nule. Vidljivo je takođe da je desna strana izraza (28) sastavljena od eksponencijalnih (prva suma) i oscilatornih članova promenljive amplitude (druga suma). Ukoliko bi se analizirani sistem pobudio odskočnim signalom, odziv bi bio: p r y(t) = A + A i e -σ it + D k e -α kt sin(ωk t+φ k ), (3) i= k= odakle se vidi da odziv pored navedena dva sabirka sadrži i konstantu A vrednost odziva u stacionarnom stanju (ako sistem ulazi u stacionarno stanje). Na osnovu izraza (28) i (3) moguće je uspostaviti vezu između položaja polova u s-ravni i karaktera odziva u vremenskom domenu. Veoma je važno uočiti i zapamtiti ovu vezu, jer se pri analizi i sintezi SAU uglavnom radi u kompleksnom ili frekventnom domenu bez konkretnog izračunavanja odziva, a ipak, sve što se radi, radi se u cilju podešavanja odziva u vremenskom domenu. Projektant SAU bi iz tog razloga na osnovu položaja nula i polova sistema u kompleksnoj s-ravni trebao da odredi karakter odziva, kao i potrebne promene parametara sistema u cilju usklađivanja odziva sa željenim karakteristikama. Na slici 7 je prikazana veza između lokacije polova u kompleksnoj s-ravni i karaktera impulsnog odziva SAU. Slika 7. str. 9 od 24

20 Posmatrajući sliku 7 može se zaključiti sledeće. Ako sistem poseduje polove samo u levoj poluravni kompleksne s-ravni vidi se da odziv iščezava tokom vremena, dok za polove u desnoj poluravni odziv raste i teži beskonačnosti kada t. Ako sistem poseduje polove samo u levoj poluravni kompleksne s-ravni, vidi se da odziv iščezava sporije što su polovi bliže imaginarnoj osi. Ako sistem poseduje polove samo u levoj poluravni kompleksne s- ravni tada se par polova (ako su oni konjugovano kompleksni) koji je najbliži imaginarnoj osi naziva dominantni par polova jer dominantno (najviše) utiče na dužinu trajanja prelaznog procesa, odnosno tek nakon iščezavanja oscilacija usled njihovog dejstva sistem će ući u stacionarno stanje. U dosadašnjem izlaganju se nigde ne pominje uticaj nula sistema na karakter odziva. Na njih se takođe mora obratiti pažnja, jer se delovanje nula i polova na međusobno malom rastojanju poništava, te delovanje polova u odzivu jednostavno iščezava. Greška rada SAU sa povratnom spregom, u stacionarnom stanju Posmatra se sistem sa povratnom spregom, prikazan na slici 8. U(s) + - E a (s) Y(s) H(s) Slika 8. Sistem sa povratnom spregom Izlaz Y(s) je opisan jednačinom: Y(s)=E a (s)=[u(s)-h(s)y(s)], (3) odakle je: Y(s)= +GH(s) U(s), (32) odnosno: E a (s)= +GH(s) U(s). (33) Pokretački signal u sistemu E a (s) je u stvari mera greške E(s)=U(s)-Y(s), i ako je H(s)=, tada je E a (s)=e(s), odnosno: E(s)= + U(s). (34) Greška rada sistema u stacionarnom stanju, prema izrazu (34) je: su(s) e ss = e( ) = lim e(t) = lim se(s) = lim t s s +. (35) Uobičajeno je, a i veoma korisno, da se e ss određuje za tri standardna test signala oblika u(t)=at n h(t), gde je n=,,2. Prvi je odskočni, drugi nagibni a treći parabolični signal. Odskočna pobuda Neka su svi polovi (p k ) i nule (z i ) funkcije prenosa poznati. Pošto se posmatra sistem sa jediničnom negativnom povratnom spregom, na osnovu slike 8 se vidi da je =W(s), odnosno funkcija prenosa je funkcija povratnog prenosa, te će se u daljem izlaganju pisati W(s) umesto. Neka W(s) poseduje r polova u koordinatnom početku (realni i str. 2 od 24

21 imaginarni deo ime je jednak nuli). Sada se W(s) može napisati u obliku: m (s+z i ) W(s) = P m(s) Q n (s) = i=. (36) t s r (s+p k ) k= gde je r+t=n. r se naziva red astatizma i fizički predstavlja broj integratora u direktnoj grani sistema (funkciji prenosa ). Za odskočnu pobudu u(t)=ah(t) U(s)=A/s, na osnovu izraza (35) sledi: e ss = lim s A s s +W(s) = A + lim s W(s). (37) Sada se definiše konstanta položaja kao: K p = lim W(s), (38) s pa se izraz (37) može napisati u obliku: e ss = A +K p. (39) Na osnovu izraza (36) i (38) je: m (s+z i ) i= K p = lim, (4) s t s r (s+p k ) k= gde se može uočiti sledeće: A r= K p =const.< e ss = +K, (4) p r K p = e ss =. (42) Na osnovu prethodnog izlaganja i izraza (4) i (42) se zaključuje da će sistem pobuđen odskočnim signalom raditi bez greške u stacionarnom ako poseduje minimalno astatizam prvog reda. Nagibna pobuda Za nagibnu pobudu u(t)=ath(t) U(s)=A/s 2, na osnovu izraza (35) sledi: e ss = lim s A s 2 s +W(s) = lim A s s+sw(s) = lim s A (43) sw(s). Sada se definiše brzinska konstanta kao: K v = lim s sw(s), (44) pa se izraz (43) može napisati u obliku: Na osnovu izraza (36) i (44) je: e ss = A K v. (45) str. 2 od 24

22 m (s+z i ) i= K v = lim, (46) s t s r- (s+p k ) k= gde se može uočiti sledeće: r= K v = e ss =, (47) r= K v =const.< e ss = A K v, (48) r 2 K v = e ss =. (49) Na osnovu prethodnog izlaganja i izraza (47) do (49) se zaključuje da će sistem pobuđen nagibnim signalom raditi bez greške u stacionarnom ako poseduje minimalno astatizam drugog reda. Parabolična pobuda Za paraboličnu pobudu u(t)=at 2 h(t)/2 U(s)=A/s 3, na osnovu izraza (35) sledi: e ss = lim s A s 3 s +W(s) = lim A s s 2 +s 2 W(s) = A lim s s2 W(s). (5) Sada se definiše konstanta ubrzanja kao: K a = lim s s 2 W(s), (5) pa se izraz (5) može napisati u obliku: e ss = A K a. (52) Na osnovu izraza (36) i (5) je: m (s+z i ) i= K a = lim, (53) s t s r-2 (s+p k ) k= gde se može uočiti sledeće: r= K a = e ss =, (54) r= K a = e ss =, (55) r=2 K a =const. e ss = A K a, (56) Na osnovu prethodnog izlaganja i izraza (44) do (46) se zaključuje da će sistem pobuđen paraboličnim signalom imati beskonačno veliku grešku odziva za t, ako je red astatizma manji od dva, a imaće konstantnu grešku za t ako poseduje astatizam drugog reda. Prethodno izlaganje se ilustruje tabelom 2. str. 22 od 24

23 r Ulaz e ss = u(t)=ah(t) U(s)= A s u(t)=ath(t) U(s)= A s 2 A +K p e ss = A u(t)= 2 t2 U(s)= A s 3 e ss = e ss = e ss = A K v e ss = 2 e ss = e ss = e ss = A K a Tabela 2. Indeksi performanse U prethodnom izlaganju su uočeni i izvedeni parametri koji određene karakteristike sistema prevode u brojne vrednosti. Navedeni parametri su opisivali ponašanje sistema u prelaznom režimu i stacionarnom stanju. Broj tih parametara nije mali, pa se iz praktičnih razloga ukazala potreba za uvođenjem veličine (pokazatelja) koja će u sebi sadržati sve bitne dinamičke karakteristike sistema. Takve veličine se nazivaju indeksi performanse. Definicija: Indeks performanse je kvantitativna mera osobine (performanse) sistema odabrana tako da što bolje istakne određenu (tehničku) karakteristiku. Sistem se naziva optimalni SAU ako su njegovi parametri podešeni tako da indeks performanse dostiže ekstremnu vrednost (najčešće je to minimum). Indeksi performanse se najčešće zadaju u obliku integrala čija je pod integralna funkcija neka funkcija greške sistema. U daljem izlaganju će se definisati indeksi performanse najčešće korišteni u praksi. Integral greške (Integral of Error): T IE = e(t)dt (57) Praktično se ne koristi jer daje loše rezultate za oscilatorne procese, zbog promene znaka greške (primer srednja vrednost naizmenične struje je nula) Integral kvadrata greške (Integral of Square Error): T ISE = e 2 (t)dt (58) Gornja granica integrala T je izabrana kao vrednost kada iščezavaju sve prelazne pojave u sistemu i greška pada na nulu. T je najčešće vreme smirenja sistema (T s ). Ovaj kriterijum ima jako velike vrednosti za sisteme sa ekstremno velikim ili ekstremno malim prigušenjem (ξ), pa je njegova minimizacija uslovljena određivanjem nekog kompromisnog (srednjeg) rešenja za prigušenje. Ovaj indeks se lako meri (postoje kola za kvadriranje signala),a pogodan je i za matematičku, računarsku obradu. Slika 9 ilustruje postupak određivanja ISE. str. 23 od 24

24 Integral apsolutne greške (Integral of Absolute Error): T IAE = e(t) dt (59) Ovaj indeks se uglavnom koristi pri računarskim simulacijama ponašanja sistema. Integral proizvoda apsolutne greške i vremena (Integral of Time multiplied Absolute Error): T ITAE = t e(t) dt (6) Definiše se da bi smanjio uticaj velike početne vrednosti greške (na početku posmatranja rada sistema) a podvukao (istakao) uticaj greške koju sistem ima kasnije u odzivu. Integral proizvoda kvadrata greške i vremena (Integral of Time multiplied Square Error): T ITSE = t e 2 (t)dt (6) Sličan je prethodnom indeksu (ITAE) i njihova zajednička osobina je dobra selektivnost, tako da se veoma lako uočava koji parametri sistema u kojoj meri utiču na njihovu minimizaciju. Prethodno definisani indeksi performanse nisu i jedini koji se primenjuju,.i opšti oblik indeksa performanse bi se mogao napisati kao: T I = f(e(t),u(t),y(t),t)dt, (62) gde je f(.) funkcija koja zavisi od greške e(t), ulaza u sistem u(t), izlaza iz sistema y(t) i vremena t. Slika 9. Način određivanja integrala kvadrata greške (ISE) str. 24 od 24

UNIVERZITET U NIŠU ELEKTRONSKI FAKULTET SIGNALI I SISTEMI. Zbirka zadataka

UNIVERZITET U NIŠU ELEKTRONSKI FAKULTET SIGNALI I SISTEMI. Zbirka zadataka UNIVERZITET U NIŠU ELEKTRONSKI FAKULTET Goran Stančić SIGNALI I SISTEMI Zbirka zadataka NIŠ, 014. Sadržaj 1 Konvolucija Literatura 11 Indeks pojmova 11 3 4 Sadržaj 1 Konvolucija Zadatak 1. Odrediti konvoluciju

Διαβάστε περισσότερα

3.1 Granična vrednost funkcije u tački

3.1 Granična vrednost funkcije u tački 3 Granična vrednost i neprekidnost funkcija 2 3 Granična vrednost i neprekidnost funkcija 3. Granična vrednost funkcije u tački Neka je funkcija f(x) definisana u tačkama x za koje je 0 < x x 0 < r, ili

Διαβάστε περισσότερα

Kaskadna kompenzacija SAU

Kaskadna kompenzacija SAU Kaskadna kompenzacija SAU U inženjerskoj praksi, naročito u sistemima regulacije elektromotornih pogona i tehnoloških procesa, veoma često se primenjuje metoda kaskadne kompenzacije, u čijoj osnovi su

Διαβάστε περισσότερα

Elementi spektralne teorije matrica

Elementi spektralne teorije matrica Elementi spektralne teorije matrica Neka je X konačno dimenzionalan vektorski prostor nad poljem K i neka je A : X X linearni operator. Definicija. Skalar λ K i nenula vektor u X se nazivaju sopstvena

Διαβάστε περισσότερα

Funkcija prenosa. Funkcija prenosa se definiše kao količnik z transformacija odziva i pobude. Za LTI sistem: y n h k x n k.

Funkcija prenosa. Funkcija prenosa se definiše kao količnik z transformacija odziva i pobude. Za LTI sistem: y n h k x n k. OT3OS1 7.11.217. Definicije Funkcija prenosa Funkcija prenosa se definiše kao količnik z transformacija odziva i pobude. Za LTI sistem: y n h k x n k Y z X z k Z y n Z h n Z x n Y z H z X z H z H z n h

Διαβάστε περισσότερα

Stabilnost linearnih sistema automatskog upravljanja

Stabilnost linearnih sistema automatskog upravljanja Stabilnost linearnih sistema automatskog upravljanja Najvažnija osobina SAU jeste stabilnost. Generalni zahtev koji se postavlja pred projektanta jeste da projektovani i realizovani SAU bude stabilan (u

Διαβάστε περισσότερα

III VEŽBA: FURIJEOVI REDOVI

III VEŽBA: FURIJEOVI REDOVI III VEŽBA: URIJEOVI REDOVI 3.1. eorijska osnova Posmatrajmo neki vremenski kontinualan signal x(t) na intervalu definisati: t + t t. ada se može X [ k ] = 1 t + t x ( t ) e j 2 π kf t dt, gde je f = 1/.

Διαβάστε περισσότερα

PRAVA. Prava je u prostoru određena jednom svojom tačkom i vektorom paralelnim sa tom pravom ( vektor paralelnosti).

PRAVA. Prava je u prostoru određena jednom svojom tačkom i vektorom paralelnim sa tom pravom ( vektor paralelnosti). PRAVA Prava je kao i ravan osnovni geometrijski ojam i ne definiše se. Prava je u rostoru određena jednom svojom tačkom i vektorom aralelnim sa tom ravom ( vektor aralelnosti). M ( x, y, z ) 3 Posmatrajmo

Διαβάστε περισσότερα

nvt 1) ukoliko su poznate struje dioda. Struja diode D 1 je I 1 = I I 2 = 8mA. Sada je = 1,2mA.

nvt 1) ukoliko su poznate struje dioda. Struja diode D 1 je I 1 = I I 2 = 8mA. Sada je = 1,2mA. IOAE Dioda 8/9 I U kolu sa slike, diode D su identične Poznato je I=mA, I =ma, I S =fa na 7 o C i parametar n= a) Odrediti napon V I Kolika treba da bude struja I da bi izlazni napon V I iznosio 5mV? b)

Διαβάστε περισσότερα

numeričkih deskriptivnih mera.

numeričkih deskriptivnih mera. DESKRIPTIVNA STATISTIKA Numeričku seriju podataka opisujemo pomoću Numeričku seriju podataka opisujemo pomoću numeričkih deskriptivnih mera. Pokazatelji centralne tendencije Aritmetička sredina, Medijana,

Διαβάστε περισσότερα

FTN Novi Sad Katedra za motore i vozila. Teorija kretanja drumskih vozila Vučno-dinamičke performanse vozila: MAKSIMALNA BRZINA

FTN Novi Sad Katedra za motore i vozila. Teorija kretanja drumskih vozila Vučno-dinamičke performanse vozila: MAKSIMALNA BRZINA : MAKSIMALNA BRZINA Maksimalna brzina kretanja F O (N) F OI i m =i I i m =i II F Oid Princip određivanja v MAX : Drugi Njutnov zakon Dokle god je: F O > ΣF otp vozilo ubrzava Kada postane: F O = ΣF otp

Διαβάστε περισσότερα

Zavrxni ispit iz Matematiqke analize 1

Zavrxni ispit iz Matematiqke analize 1 Građevinski fakultet Univerziteta u Beogradu 3.2.2016. Zavrxni ispit iz Matematiqke analize 1 Prezime i ime: Broj indeksa: 1. Definisati Koxijev niz. Dati primer niza koji nije Koxijev. 2. Dat je red n=1

Διαβάστε περισσότερα

SISTEMI NELINEARNIH JEDNAČINA

SISTEMI NELINEARNIH JEDNAČINA SISTEMI NELINEARNIH JEDNAČINA April, 2013 Razni zapisi sistema Skalarni oblik: Vektorski oblik: F = f 1 f n f 1 (x 1,, x n ) = 0 f n (x 1,, x n ) = 0, x = (1) F(x) = 0, (2) x 1 0, 0 = x n 0 Definicije

Διαβάστε περισσότερα

Osnovni primer. (Z, +,,, 0, 1) je komutativan prsten sa jedinicom: množenje je distributivno prema sabiranju

Osnovni primer. (Z, +,,, 0, 1) je komutativan prsten sa jedinicom: množenje je distributivno prema sabiranju RAČUN OSTATAKA 1 1 Prsten celih brojeva Z := N + {} N + = {, 3, 2, 1,, 1, 2, 3,...} Osnovni primer. (Z, +,,,, 1) je komutativan prsten sa jedinicom: sabiranje (S1) asocijativnost x + (y + z) = (x + y)

Διαβάστε περισσότερα

OSNOVI ELEKTRONIKE VEŽBA BROJ 1 OSNOVNA KOLA SA DIODAMA

OSNOVI ELEKTRONIKE VEŽBA BROJ 1 OSNOVNA KOLA SA DIODAMA ELEKTROTEHNIČKI FAKULTET U BEOGRADU KATEDRA ZA ELEKTRONIKU OSNOVI ELEKTRONIKE SVI ODSECI OSIM ODSEKA ZA ELEKTRONIKU LABORATORIJSKE VEŽBE VEŽBA BROJ 1 OSNOVNA KOLA SA DIODAMA Autori: Goran Savić i Milan

Διαβάστε περισσότερα

Poglavlje 7. Blok dijagrami diskretnih sistema

Poglavlje 7. Blok dijagrami diskretnih sistema Poglavlje 7 Blok dijagrami diskretnih sistema 95 96 Poglavlje 7. Blok dijagrami diskretnih sistema Stav 7.1 Strukturni dijagram diskretnog sistema u kome su sve veliqine prikazane svojim Laplasovim transformacijama

Διαβάστε περισσότερα

IZVODI ZADACI ( IV deo) Rešenje: Najpre ćemo logaritmovati ovu jednakost sa ln ( to beše prirodni logaritam za osnovu e) a zatim ćemo

IZVODI ZADACI ( IV deo) Rešenje: Najpre ćemo logaritmovati ovu jednakost sa ln ( to beše prirodni logaritam za osnovu e) a zatim ćemo IZVODI ZADACI ( IV deo) LOGARITAMSKI IZVOD Logariamskim izvodom funkcije f(), gde je >0 i, nazivamo izvod logarima e funkcije, o jes: (ln ) f ( ) f ( ) Primer. Nadji izvod funkcije Najpre ćemo logarimovai

Διαβάστε περισσότερα

Digitalni sistemi automatskog upravljanja

Digitalni sistemi automatskog upravljanja Digitalni sistemi automatskog upravljanja Upotreba digitalnih računara u ulozi kompenzatora i regulatora, u poslednje dve decenije naglo raste. To je posledica rasta njihovih performansi i pouzdanosti,

Διαβάστε περισσότερα

Osnovne teoreme diferencijalnog računa

Osnovne teoreme diferencijalnog računa Osnovne teoreme diferencijalnog računa Teorema Rolova) Neka je funkcija f definisana na [a, b], pri čemu važi f je neprekidna na [a, b], f je diferencijabilna na a, b) i fa) fb). Tada postoji ξ a, b) tako

Διαβάστε περισσότερα

Ispitivanje toka i skiciranje grafika funkcija

Ispitivanje toka i skiciranje grafika funkcija Ispitivanje toka i skiciranje grafika funkcija Za skiciranje grafika funkcije potrebno je ispitati svako od sledećih svojstava: Oblast definisanosti: D f = { R f R}. Parnost, neparnost, periodičnost. 3

Διαβάστε περισσότερα

Teorijske osnove informatike 1

Teorijske osnove informatike 1 Teorijske osnove informatike 1 9. oktobar 2014. () Teorijske osnove informatike 1 9. oktobar 2014. 1 / 17 Funkcije Veze me du skupovima uspostavljamo skupovima koje nazivamo funkcijama. Neformalno, funkcija

Διαβάστε περισσότερα

Karakterizacija kontinualnih sistema u prelaznom režimu

Karakterizacija kontinualnih sistema u prelaznom režimu Karakterizacija kontinualnih sistema u prelaznom režimu Postoji veći broj parametara koji karakterišu ponašanje sistema u prelaznom režimu. Ovi parametri pripadaju različitim prostorima u kojima se sistemi

Διαβάστε περισσότερα

Pismeni ispit iz matematike Riješiti sistem jednačina i diskutovati rješenja sistema u zavisnosti od parametra: ( ) + 1.

Pismeni ispit iz matematike Riješiti sistem jednačina i diskutovati rješenja sistema u zavisnosti od parametra: ( ) + 1. Pismeni ispit iz matematike 0 008 GRUPA A Riješiti sistem jednačina i diskutovati rješenja sistema u zavisnosti od parametra: λ + z = Ispitati funkciju i nacrtati njen grafik: + ( λ ) + z = e Izračunati

Διαβάστε περισσότερα

PRIMJER 3. MATLAB filtdemo

PRIMJER 3. MATLAB filtdemo PRIMJER 3. MATLAB filtdemo Prijenosna funkcija (IIR) Hz () =, 6 +, 3 z +, 78 z +, 3 z +, 53 z +, 3 z +, 78 z +, 3 z +, 6 z, 95 z +, 74 z +, z +, 9 z +, 4 z +, 5 z +, 3 z +, 4 z 3 4 5 6 7 8 3 4 5 6 7 8

Διαβάστε περισσότερα

MATRICE I DETERMINANTE - formule i zadaci - (Matrice i determinante) 1 / 15

MATRICE I DETERMINANTE - formule i zadaci - (Matrice i determinante) 1 / 15 MATRICE I DETERMINANTE - formule i zadaci - (Matrice i determinante) 1 / 15 Matrice - osnovni pojmovi (Matrice i determinante) 2 / 15 (Matrice i determinante) 2 / 15 Matrice - osnovni pojmovi Matrica reda

Διαβάστε περισσότερα

RAČUNSKE VEŽBE IZ PREDMETA POLUPROVODNIČKE KOMPONENTE (IV semestar modul EKM) IV deo. Miloš Marjanović

RAČUNSKE VEŽBE IZ PREDMETA POLUPROVODNIČKE KOMPONENTE (IV semestar modul EKM) IV deo. Miloš Marjanović Univerzitet u Nišu Elektronski fakultet RAČUNSKE VEŽBE IZ PREDMETA (IV semestar modul EKM) IV deo Miloš Marjanović MOSFET TRANZISTORI ZADATAK 35. NMOS tranzistor ima napon praga V T =2V i kroz njega protiče

Διαβάστε περισσότερα

DISKRETNA MATEMATIKA - PREDAVANJE 7 - Jovanka Pantović

DISKRETNA MATEMATIKA - PREDAVANJE 7 - Jovanka Pantović DISKRETNA MATEMATIKA - PREDAVANJE 7 - Jovanka Pantović Novi Sad April 17, 2018 1 / 22 Teorija grafova April 17, 2018 2 / 22 Definicija Graf je ure dena trojka G = (V, G, ψ), gde je (i) V konačan skup čvorova,

Διαβάστε περισσότερα

Iskazna logika 3. Matematička logika u računarstvu. novembar 2012

Iskazna logika 3. Matematička logika u računarstvu. novembar 2012 Iskazna logika 3 Matematička logika u računarstvu Department of Mathematics and Informatics, Faculty of Science,, Serbia novembar 2012 Deduktivni sistemi 1 Definicija Deduktivni sistem (ili formalna teorija)

Διαβάστε περισσότερα

Apsolutno neprekidne raspodele Raspodele apsolutno neprekidnih sluqajnih promenljivih nazivaju se apsolutno neprekidnim raspodelama.

Apsolutno neprekidne raspodele Raspodele apsolutno neprekidnih sluqajnih promenljivih nazivaju se apsolutno neprekidnim raspodelama. Apsolutno neprekidne raspodele Raspodele apsolutno neprekidnih sluqajnih promenljivih nazivaju se apsolutno neprekidnim raspodelama. a b Verovatno a da sluqajna promenljiva X uzima vrednost iz intervala

Διαβάστε περισσότερα

Otpornost R u kolu naizmjenične struje

Otpornost R u kolu naizmjenične struje Otpornost R u kolu naizmjenične struje Pretpostavimo da je otpornik R priključen na prostoperiodični napon: Po Omovom zakonu pad napona na otporniku je: ( ) = ( ω ) u t sin m t R ( ) = ( ) u t R i t Struja

Διαβάστε περισσότερα

IZVODI ZADACI (I deo)

IZVODI ZADACI (I deo) IZVODI ZADACI (I deo) Najpre da se podsetimo tablice i osnovnih pravila:. C`=0. `=. ( )`= 4. ( n )`=n n-. (a )`=a lna 6. (e )`=e 7. (log a )`= 8. (ln)`= ` ln a (>0) 9. = ( 0) 0. `= (>0) (ovde je >0 i a

Διαβάστε περισσότερα

18. listopada listopada / 13

18. listopada listopada / 13 18. listopada 2016. 18. listopada 2016. 1 / 13 Neprekidne funkcije Važnu klasu funkcija tvore neprekidne funkcije. To su funkcije f kod kojih mala promjena u nezavisnoj varijabli x uzrokuje malu promjenu

Διαβάστε περισσότερα

41. Jednačine koje se svode na kvadratne

41. Jednačine koje se svode na kvadratne . Jednačine koje se svode na kvadrane Simerične recipročne) jednačine Jednačine oblika a n b n c n... c b a nazivamo simerične jednačine, zbog simeričnosi koeficijenaa koeficijeni uz jednaki). k i n k

Διαβάστε περισσότερα

Elektromotorni pogon je jedan DINAMIČKI SISTEM, koji se može podeliti na više DINAMIČKIH PODSISTEMA između kojih postoji INTERAKCIJA.

Elektromotorni pogon je jedan DINAMIČKI SISTEM, koji se može podeliti na više DINAMIČKIH PODSISTEMA između kojih postoji INTERAKCIJA. ELEKTROMOTORNI POGON KAO DINAMIČKI SISTEM Elektromotorni pogon je jedan DINAMIČKI SISTEM, koji se može podeliti na više DINAMIČKIH PODSISTEMA između kojih postoji INTERAKCIJA. apstraktan. DINAMIČKI SISTEM

Διαβάστε περισσότερα

5. Karakteristične funkcije

5. Karakteristične funkcije 5. Karakteristične funkcije Profesor Milan Merkle emerkle@etf.rs milanmerkle.etf.rs Verovatnoća i Statistika-proleće 2018 Milan Merkle Karakteristične funkcije ETF Beograd 1 / 10 Definicija Karakteristična

Διαβάστε περισσότερα

5 Ispitivanje funkcija

5 Ispitivanje funkcija 5 Ispitivanje funkcija 3 5 Ispitivanje funkcija Ispitivanje funkcije pretodi crtanju grafika funkcije. Opšti postupak ispitivanja funkcija koje su definisane eksplicitno y = f() sadrži sledeće elemente:

Διαβάστε περισσότερα

KVADRATNA FUNKCIJA. Kvadratna funkcija je oblika: Kriva u ravni koja predstavlja grafik funkcije y = ax + bx + c. je parabola.

KVADRATNA FUNKCIJA. Kvadratna funkcija je oblika: Kriva u ravni koja predstavlja grafik funkcije y = ax + bx + c. je parabola. KVADRATNA FUNKCIJA Kvadratna funkcija je oblika: = a + b + c Gde je R, a 0 i a, b i c su realni brojevi. Kriva u ravni koja predstavlja grafik funkcije = a + b + c je parabola. Najpre ćemo naučiti kako

Διαβάστε περισσότερα

IZRAČUNAVANJE POKAZATELJA NAČINA RADA NAČINA RADA (ISKORIŠĆENOSTI KAPACITETA, STEPENA OTVORENOSTI RADNIH MESTA I NIVOA ORGANIZOVANOSTI)

IZRAČUNAVANJE POKAZATELJA NAČINA RADA NAČINA RADA (ISKORIŠĆENOSTI KAPACITETA, STEPENA OTVORENOSTI RADNIH MESTA I NIVOA ORGANIZOVANOSTI) IZRAČUNAVANJE POKAZATELJA NAČINA RADA NAČINA RADA (ISKORIŠĆENOSTI KAPACITETA, STEPENA OTVORENOSTI RADNIH MESTA I NIVOA ORGANIZOVANOSTI) Izračunavanje pokazatelja načina rada OTVORENOG RM RASPOLOŽIVO RADNO

Διαβάστε περισσότερα

Zadaci sa prethodnih prijemnih ispita iz matematike na Beogradskom univerzitetu

Zadaci sa prethodnih prijemnih ispita iz matematike na Beogradskom univerzitetu Zadaci sa prethodnih prijemnih ispita iz matematike na Beogradskom univerzitetu Trigonometrijske jednačine i nejednačine. Zadaci koji se rade bez upotrebe trigonometrijskih formula. 00. FF cos x sin x

Διαβάστε περισσότερα

PARCIJALNI IZVODI I DIFERENCIJALI. Sama definicija parcijalnog izvoda i diferencijala je malo teža, mi se njome ovde nećemo baviti a vi ćete je,

PARCIJALNI IZVODI I DIFERENCIJALI. Sama definicija parcijalnog izvoda i diferencijala je malo teža, mi se njome ovde nećemo baviti a vi ćete je, PARCIJALNI IZVODI I DIFERENCIJALI Sama definicija parcijalnog ivoda i diferencijala je malo teža, mi se njome ovde nećemo baviti a vi ćete je, naravno, naučiti onako kako vaš profesor ahteva. Mi ćemo probati

Διαβάστε περισσότερα

1 UPUTSTVO ZA IZRADU GRAFIČKOG RADA IZ MEHANIKE II

1 UPUTSTVO ZA IZRADU GRAFIČKOG RADA IZ MEHANIKE II 1 UPUTSTVO ZA IZRADU GRAFIČKOG RADA IZ MEHANIKE II Zadatak: Klipni mehanizam se sastoji iz krivaje (ekscentarske poluge) OA dužine R, klipne poluge AB dužine =3R i klipa kompresora B (ukrsne glave). Krivaja

Διαβάστε περισσότερα

Obrada signala

Obrada signala Obrada signala 1 18.1.17. Greška kvantizacije Pretpostavka je da greška kvantizacije ima uniformnu raspodelu 7 6 5 4 -X m p x 1,, za x druge vrednosti x 3 x X m 1 X m = 3 x Greška kvantizacije x x x p

Διαβάστε περισσότερα

Računarska grafika. Rasterizacija linije

Računarska grafika. Rasterizacija linije Računarska grafika Osnovni inkrementalni algoritam Drugi naziv u literaturi digitalni diferencijalni analizator (DDA) Pretpostavke (privremena ograničenja koja se mogu otkloniti jednostavnim uopštavanjem

Διαβάστε περισσότερα

FTN Novi Sad Katedra za motore i vozila. Teorija kretanja drumskih vozila Vučno-dinamičke performanse vozila: MAKSIMALNA BRZINA

FTN Novi Sad Katedra za motore i vozila. Teorija kretanja drumskih vozila Vučno-dinamičke performanse vozila: MAKSIMALNA BRZINA : MAKSIMALNA BRZINA Maksimalna brzina kretanja F O (N) F OI i m =i I i m =i II F Oid Princip određivanja v MAX : Drugi Njutnov zakon Dokle god je: F O > ΣF otp vozilo ubrzava Kada postane: F O = ΣF otp

Διαβάστε περισσότερα

PID regulatori. Univerzitet u Novom Sadu, Fakultet tehničkih nauka, Katedra za Automatiku i upravljanje sistemima

PID regulatori. Univerzitet u Novom Sadu, Fakultet tehničkih nauka, Katedra za Automatiku i upravljanje sistemima PID regulatori UVOD PID regulatori su našli široku primenu u procesnoj industriji zahvaljujući jednostavnoj konstrukciji i implementaciji u praksi. Zato u praktičnoj upotrebi imaju prednost u odnosu na

Διαβάστε περισσότερα

Elektrotehnički fakultet univerziteta u Beogradu 17.maj Odsek za Softversko inžinjerstvo

Elektrotehnički fakultet univerziteta u Beogradu 17.maj Odsek za Softversko inžinjerstvo Elektrotehnički fakultet univerziteta u Beogradu 7.maj 009. Odsek za Softversko inžinjerstvo Performanse računarskih sistema Drugi kolokvijum Predmetni nastavnik: dr Jelica Protić (35) a) (0) Posmatra

Διαβάστε περισσότερα

OSNOVI AUTOMATSKOG UPRAVLJANJA PROCESIMA. Vežba br. 6: Dinamika sistema u frekventnom domenu u MATLABu

OSNOVI AUTOMATSKOG UPRAVLJANJA PROCESIMA. Vežba br. 6: Dinamika sistema u frekventnom domenu u MATLABu OSNOVI AUTOMATSKOG UPRAVLJANJA PROCESIMA Vežba br. 6: Dinamika sistema u frekventnom domenu u MATLABu I Definisanje frekventnih karakteristika Dinamički modeli sistema se definišu u vremenskom, Laplace-ovom

Διαβάστε περισσότερα

2log. se zove numerus (logaritmand), je osnova (baza) log. log. log =

2log. se zove numerus (logaritmand), je osnova (baza) log. log. log = ( > 0, 0)!" # > 0 je najčešći uslov koji postavljamo a još je,, > 0 se zove numerus (aritmand), je osnova (baza). 0.. ( ) +... 7.. 8. Za prelazak na neku novu bazu c: 9. Ako je baza (osnova) 0 takvi se

Διαβάστε περισσότερα

MATEMATIKA 2. Grupa 1 Rexea zadataka. Prvi pismeni kolokvijum, Dragan ori

MATEMATIKA 2. Grupa 1 Rexea zadataka. Prvi pismeni kolokvijum, Dragan ori MATEMATIKA 2 Prvi pismeni kolokvijum, 14.4.2016 Grupa 1 Rexea zadataka Dragan ori Zadaci i rexea 1. unkcija f : R 2 R definisana je sa xy 2 f(x, y) = x2 + y sin 3 2 x 2, (x, y) (0, 0) + y2 0, (x, y) =

Διαβάστε περισσότερα

Kontrolni zadatak (Tačka, prava, ravan, diedar, poliedar, ortogonalna projekcija), grupa A

Kontrolni zadatak (Tačka, prava, ravan, diedar, poliedar, ortogonalna projekcija), grupa A Kontrolni zadatak (Tačka, prava, ravan, diedar, poliedar, ortogonalna projekcija), grupa A Ime i prezime: 1. Prikazane su tačke A, B i C i prave a,b i c. Upiši simbole Î, Ï, Ì ili Ë tako da dobijeni iskazi

Διαβάστε περισσότερα

Verovatnoća i Statistika I deo Teorija verovatnoće (zadaci) Beleške dr Bobana Marinkovića

Verovatnoća i Statistika I deo Teorija verovatnoće (zadaci) Beleške dr Bobana Marinkovića Verovatnoća i Statistika I deo Teorija verovatnoće zadaci Beleške dr Bobana Marinkovića Iz skupa, 2,, 00} bira se na slučajan način 5 brojeva Odrediti skup elementarnih dogadjaja ako se brojevi biraju

Διαβάστε περισσότερα

Pismeni ispit iz matematike GRUPA A 1. Napisati u trigonometrijskom i eksponencijalnom obliku kompleksni broj, zatim naći 4 z.

Pismeni ispit iz matematike GRUPA A 1. Napisati u trigonometrijskom i eksponencijalnom obliku kompleksni broj, zatim naći 4 z. Pismeni ispit iz matematike 06 007 Napisati u trigonometrijskom i eksponencijalnom obliku kompleksni broj z = + i, zatim naći z Ispitati funkciju i nacrtati grafik : = ( ) y e + 6 Izračunati integral:

Διαβάστε περισσότερα

IspitivaƬe funkcija: 1. Oblast definisanosti funkcije (ili domen funkcije) D f

IspitivaƬe funkcija: 1. Oblast definisanosti funkcije (ili domen funkcije) D f IspitivaƬe funkcija: 1. Oblast definisanosti funkcije (ili domen funkcije) D f IspitivaƬe funkcija: 1. Oblast definisanosti funkcije (ili domen funkcije) D f 2. Nule i znak funkcije; presek sa y-osom IspitivaƬe

Διαβάστε περισσότερα

APROKSIMACIJA FUNKCIJA

APROKSIMACIJA FUNKCIJA APROKSIMACIJA FUNKCIJA Osnovni koncepti Gradimir V. Milovanović MF, Beograd, 14. mart 2011. APROKSIMACIJA FUNKCIJA p.1/46 Osnovni problem u TA Kako za datu funkciju f iz velikog prostora X naći jednostavnu

Διαβάστε περισσότερα

Računarska grafika. Rasterizacija linije

Računarska grafika. Rasterizacija linije Računarska grafika Osnovni inkrementalni algoritam Drugi naziv u literaturi digitalni diferencijalni analizator (DDA) Pretpostavke (privremena ograničenja koja se mogu otkloniti jednostavnim uopštavanjem

Διαβάστε περισσότερα

Konstruisanje. Dobro došli na... SREDNJA MAŠINSKA ŠKOLA NOVI SAD DEPARTMAN ZA PROJEKTOVANJE I KONSTRUISANJE

Konstruisanje. Dobro došli na... SREDNJA MAŠINSKA ŠKOLA NOVI SAD DEPARTMAN ZA PROJEKTOVANJE I KONSTRUISANJE Dobro došli na... Konstruisanje GRANIČNI I KRITIČNI NAPON slajd 2 Kritični naponi Izazivaju kritične promene oblika Delovi ne mogu ispravno da vrše funkciju Izazivaju plastične deformacije Može doći i

Διαβάστε περισσότερα

4.7. Zadaci Formalizam diferenciranja (teorija na stranama ) 343. Znajući izvod funkcije x arctg x, odrediti izvod funkcije x arcctg x.

4.7. Zadaci Formalizam diferenciranja (teorija na stranama ) 343. Znajući izvod funkcije x arctg x, odrediti izvod funkcije x arcctg x. 4.7. ZADACI 87 4.7. Zadaci 4.7.. Formalizam diferenciranja teorija na stranama 4-46) 340. Znajući izvod funkcije arcsin, odrediti izvod funkcije arccos. Rešenje. Polazeći od jednakosti arcsin + arccos

Διαβάστε περισσότερα

SOPSTVENE VREDNOSTI I SOPSTVENI VEKTORI LINEARNOG OPERATORA I KVADRATNE MATRICE

SOPSTVENE VREDNOSTI I SOPSTVENI VEKTORI LINEARNOG OPERATORA I KVADRATNE MATRICE 1 SOPSTVENE VREDNOSTI I SOPSTVENI VEKTORI LINEARNOG OPERATORA I KVADRATNE MATRICE Neka je (V, +,, F ) vektorski prostor konačne dimenzije i neka je f : V V linearno preslikavanje. Definicija. (1) Skalar

Διαβάστε περισσότερα

STATIČKE KARAKTERISTIKE DIODA I TRANZISTORA

STATIČKE KARAKTERISTIKE DIODA I TRANZISTORA Katedra za elektroniku Elementi elektronike Laboratorijske vežbe Vežba br. 2 STATIČKE KARAKTERISTIKE DIODA I TRANZISTORA Datum: Vreme: Studenti: 1. grupa 2. grupa Dežurni: Ocena: Elementi elektronike -

Διαβάστε περισσότερα

( ) ( ) 2 UNIVERZITET U ZENICI POLITEHNIČKI FAKULTET. Zadaci za pripremu polaganja kvalifikacionog ispita iz Matematike. 1. Riješiti jednačine: 4

( ) ( ) 2 UNIVERZITET U ZENICI POLITEHNIČKI FAKULTET. Zadaci za pripremu polaganja kvalifikacionog ispita iz Matematike. 1. Riješiti jednačine: 4 UNIVERZITET U ZENICI POLITEHNIČKI FAKULTET Riješiti jednačine: a) 5 = b) ( ) 3 = c) + 3+ = 7 log3 č) = 8 + 5 ć) sin cos = d) 5cos 6cos + 3 = dž) = đ) + = 3 e) 6 log + log + log = 7 f) ( ) ( ) g) ( ) log

Διαβάστε περισσότερα

Betonske konstrukcije 1 - vežbe 3 - Veliki ekscentricitet -Dodatni primeri

Betonske konstrukcije 1 - vežbe 3 - Veliki ekscentricitet -Dodatni primeri Betonske konstrukcije 1 - vežbe 3 - Veliki ekscentricitet -Dodatni primeri 1 1 Zadatak 1b Čisto savijanje - vezano dimenzionisanje Odrediti potrebnu površinu armature za presek poznatih dimenzija, pravougaonog

Διαβάστε περισσότερα

IZVODI ZADACI (I deo)

IZVODI ZADACI (I deo) IZVODI ZADACI (I deo Najpre da se podsetimo tablice i osnovnih pravila:. C0.. (. ( n n n-. (a a lna 6. (e e 7. (log a 8. (ln ln a (>0 9. ( 0 0. (>0 (ovde je >0 i a >0. (cos. (cos - π. (tg kπ cos. (ctg

Διαβάστε περισσότερα

Eliminacijski zadatak iz Matematike 1 za kemičare

Eliminacijski zadatak iz Matematike 1 za kemičare Za mnoge reakcije vrijedi Arrheniusova jednadžba, koja opisuje vezu koeficijenta brzine reakcije i temperature: K = Ae Ea/(RT ). - T termodinamička temperatura (u K), - R = 8, 3145 J K 1 mol 1 opća plinska

Διαβάστε περισσότερα

DRUGI KOLOKVIJUM IZ MATEMATIKE 9x + 6y + z = 1 4x 2y + z = 1 x + 2y + 3z = 2. je neprekidna za a =

DRUGI KOLOKVIJUM IZ MATEMATIKE 9x + 6y + z = 1 4x 2y + z = 1 x + 2y + 3z = 2. je neprekidna za a = x, y, z) 2 2 1 2. Rešiti jednačinu: 2 3 1 1 2 x = 1. x = 3. Odrediti rang matrice: rang 9x + 6y + z = 1 4x 2y + z = 1 x + 2y + 3z = 2. 2 0 1 1 1 3 1 5 2 8 14 10 3 11 13 15 = 4. Neka je A = x x N x < 7},

Διαβάστε περισσότερα

ELEKTROTEHNIČKI ODJEL

ELEKTROTEHNIČKI ODJEL MATEMATIKA. Neka je S skup svih živućih državljana Republike Hrvatske..04., a f preslikavanje koje svakom elementu skupa S pridružuje njegov horoskopski znak (bez podznaka). a) Pokažite da je f funkcija,

Διαβάστε περισσότερα

2 tg x ctg x 1 = =, cos 2x Zbog četvrtog kvadranta rješenje je: 2 ctg x

2 tg x ctg x 1 = =, cos 2x Zbog četvrtog kvadranta rješenje je: 2 ctg x Zadatak (Darjan, medicinska škola) Izračunaj vrijednosti trigonometrijskih funkcija broja ako je 6 sin =,,. 6 Rješenje Ponovimo trigonometrijske funkcije dvostrukog kuta! Za argument vrijede sljedeće formule:

Διαβάστε περισσότερα

Prvi kolokvijum. y 4 dy = 0. Drugi kolokvijum. Treći kolokvijum

Prvi kolokvijum. y 4 dy = 0. Drugi kolokvijum. Treći kolokvijum 27. septembar 205.. Izračunati neodredjeni integral cos 3 x (sin 2 x 4)(sin 2 x + 3). 2. Izračunati zapreminu tela koje nastaje rotacijom dela površi ograničene krivama y = 3 x 2, y = x + oko x ose. 3.

Διαβάστε περισσότερα

Riješeni zadaci: Limes funkcije. Neprekidnost

Riješeni zadaci: Limes funkcije. Neprekidnost Riješeni zadaci: Limes funkcije. Neprekidnost Limes funkcije Neka je 0 [a, b] i f : D R, gdje je D = [a, b] ili D = [a, b] \ { 0 }. Kažemo da je es funkcije f u točki 0 jednak L i pišemo f ) = L, ako za

Διαβάστε περισσότερα

KVADRATNA FUNKCIJA. Kvadratna funkcija je oblika: Kriva u ravni koja predstavlja grafik funkcije y = ax + bx + c. je parabola.

KVADRATNA FUNKCIJA.   Kvadratna funkcija je oblika: Kriva u ravni koja predstavlja grafik funkcije y = ax + bx + c. je parabola. KVADRATNA FUNKCIJA Kvadratna funkcija je oblika: a + b + c Gde je R, a 0 i a, b i c su realni brojevi. Kriva u ravni koja predstavlja grafik funkcije a + b + c je parabola. Najpre ćemo naučiti kako izgleda

Διαβάστε περισσότερα

Mašinsko učenje. Regresija.

Mašinsko učenje. Regresija. Mašinsko učenje. Regresija. Danijela Petrović May 17, 2016 Uvod Problem predviđanja vrednosti neprekidnog atributa neke instance na osnovu vrednosti njenih drugih atributa. Uvod Problem predviđanja vrednosti

Διαβάστε περισσότερα

TRIGONOMETRIJSKE FUNKCIJE I I.1.

TRIGONOMETRIJSKE FUNKCIJE I I.1. TRIGONOMETRIJSKE FUNKCIJE I I Odredi na brojevnoj trigonometrijskoj kružnici točku Et, za koju je sin t =,cost < 0 Za koje realne brojeve a postoji realan broj takav da je sin = a? Izračunaj: sin π tg

Διαβάστε περισσότερα

PID: Domen P je glavnoidealski [PID] akko svaki ideal u P je glavni (generisan jednim elementom; oblika ap := {ab b P }, za neko a P ).

PID: Domen P je glavnoidealski [PID] akko svaki ideal u P je glavni (generisan jednim elementom; oblika ap := {ab b P }, za neko a P ). 0.1 Faktorizacija: ID, ED, PID, ND, FD, UFD Definicija. Najava pojmova: [ID], [ED], [PID], [ND], [FD] i [UFD]. ID: Komutativan prsten P, sa jedinicom 1 0, je integralni domen [ID] oblast celih), ili samo

Διαβάστε περισσότερα

UZDUŽNA DINAMIKA VOZILA

UZDUŽNA DINAMIKA VOZILA UZDUŽNA DINAMIKA VOZILA MODEL VOZILA U UZDUŽNOJ DINAMICI Zanemaruju se sva pomeranja u pravcima normalnim na pravac kretanja (ΣZ i = 0, ΣY i = 0) Zanemaruju se svi vidovi pobuda na oscilovanje i vibracije,

Διαβάστε περισσότερα

Induktivno spregnuta kola

Induktivno spregnuta kola Induktivno spregnuta kola 13. januar 2016 Transformatori se koriste u elektroenergetskim sistemima za povišavanje i snižavanje napona, u elektronskim i komunikacionim kolima za promjenu napona i odvajanje

Διαβάστε περισσότερα

VJEŽBE 3 BIPOLARNI TRANZISTORI. Slika 1. Postoje npn i pnp bipolarni tranziostori i njihovi simboli su dati na slici 2 i to npn lijevo i pnp desno.

VJEŽBE 3 BIPOLARNI TRANZISTORI. Slika 1. Postoje npn i pnp bipolarni tranziostori i njihovi simboli su dati na slici 2 i to npn lijevo i pnp desno. JŽ 3 POLAN TANZSTO ipolarni tranzistor se sastoji od dva pn spoja kod kojih je jedna oblast zajednička za oba i naziva se baza, slika 1 Slika 1 ipolarni tranzistor ima 3 izvoda: emitor (), kolektor (K)

Διαβάστε περισσότερα

Operacije s matricama

Operacije s matricama Linearna algebra I Operacije s matricama Korolar 3.1.5. Množenje matrica u vektorskom prostoru M n (F) ima sljedeća svojstva: (1) A(B + C) = AB + AC, A, B, C M n (F); (2) (A + B)C = AC + BC, A, B, C M

Διαβάστε περισσότερα

Algoritmi zadaci za kontrolni

Algoritmi zadaci za kontrolni Algoritmi zadaci za kontrolni 1. Nacrtati algoritam za sabiranje ulaznih brojeva a i b Strana 1 . Nacrtati algoritam za izračunavanje sledeće funkcije: x y x 1 1 x x ako ako je : je : x x 1 x x 1 Strana

Διαβάστε περισσότερα

Cauchyjev teorem. Postoji više dokaza ovog teorema, a najjednostvniji je uz pomoć Greenove formule: dxdy. int C i Cauchy Riemannovih uvjeta.

Cauchyjev teorem. Postoji više dokaza ovog teorema, a najjednostvniji je uz pomoć Greenove formule: dxdy. int C i Cauchy Riemannovih uvjeta. auchyjev teorem Neka je f-ja f (z) analitička u jednostruko (prosto) povezanoj oblasti G, i neka je zatvorena kontura koja čitava leži u toj oblasti. Tada je f (z)dz = 0. Postoji više dokaza ovog teorema,

Διαβάστε περισσότερα

( t) u( t) ( t) STABILNOST POJAČAVAČA SA POVRATNOM SPREGOM STABILNOST POJAČAVAČA SA POVRATNOM SPREGOM STABILNOST POJAČAVAČA SA POVRATNOM SPREGOM

( t) u( t) ( t) STABILNOST POJAČAVAČA SA POVRATNOM SPREGOM STABILNOST POJAČAVAČA SA POVRATNOM SPREGOM STABILNOST POJAČAVAČA SA POVRATNOM SPREGOM Ponašanje pojačavača u vremenskom domenu zavisi od frekvencijske karakteristike, odnosno položaja nula i polova prenosne funkcije. ( N r ( D( B( Pogodan način da se ustanovi stabilnost pojačavača je da

Διαβάστε περισσότερα

Matematka 1 Zadaci za drugi kolokvijum

Matematka 1 Zadaci za drugi kolokvijum Matematka Zadaci za drugi kolokvijum 8 Limesi funkcija i neprekidnost 8.. Dokazati po definiciji + + = + = ( ) = + ln( ) = + 8.. Odrediti levi i desni es funkcije u datoj tački f() = sgn, = g() =, = h()

Διαβάστε περισσότερα

Mehatronika - Metode i Sklopovi za Povezivanje Senzora i Aktuatora. Sadržaj predavanja: 1. Operacijsko pojačalo

Mehatronika - Metode i Sklopovi za Povezivanje Senzora i Aktuatora. Sadržaj predavanja: 1. Operacijsko pojačalo Mehatronika - Metode i Sklopovi za Povezivanje Senzora i Aktuatora Sadržaj predavanja: 1. Operacijsko pojačalo Operacijsko Pojačalo Kod operacijsko pojačala izlazni napon je proporcionalan diferencijalu

Διαβάστε περισσότερα

a M a A. Može se pokazati da je supremum (ako postoji) jedinstven pa uvodimo oznaku sup A.

a M a A. Može se pokazati da je supremum (ako postoji) jedinstven pa uvodimo oznaku sup A. 3 Infimum i supremum Definicija. Neka je A R. Kažemo da je M R supremum skupa A ako je (i) M gornja meda skupa A, tj. a M a A. (ii) M najmanja gornja meda skupa A, tj. ( ε > 0)( a A) takav da je a > M

Διαβάστε περισσότερα

Fakultet tehničkih nauka, Softverske i informacione tehnologije, Matematika 2 KOLOKVIJUM 1. Prezime, ime, br. indeksa:

Fakultet tehničkih nauka, Softverske i informacione tehnologije, Matematika 2 KOLOKVIJUM 1. Prezime, ime, br. indeksa: Fakultet tehničkih nauka, Softverske i informacione tehnologije, Matematika KOLOKVIJUM 1 Prezime, ime, br. indeksa: 4.7.1 PREDISPITNE OBAVEZE sin + 1 1) lim = ) lim = 3) lim e + ) = + 3 Zaokružiti tačne

Διαβάστε περισσότερα

Strukture podataka i algoritmi 1. kolokvij 16. studenog Zadatak 1

Strukture podataka i algoritmi 1. kolokvij 16. studenog Zadatak 1 Strukture podataka i algoritmi 1. kolokvij Na kolokviju je dozvoljeno koristiti samo pribor za pisanje i službeni šalabahter. Predajete samo papire koje ste dobili. Rezultati i uvid u kolokvije: ponedjeljak,

Διαβάστε περισσότερα

Jednodimenzionalne slučajne promenljive

Jednodimenzionalne slučajne promenljive Jednodimenzionalne slučajne promenljive Definicija slučajne promenljive Neka je X f-ja def. na prostoru verovatnoća (Ω, F, P) koja preslikava prostor el. ishoda Ω u skup R realnih brojeva: (1)Skup {ω/

Διαβάστε περισσότερα

M086 LA 1 M106 GRP. Tema: Baza vektorskog prostora. Koordinatni sustav. Norma. CSB nejednakost

M086 LA 1 M106 GRP. Tema: Baza vektorskog prostora. Koordinatni sustav. Norma. CSB nejednakost M086 LA 1 M106 GRP Tema: CSB nejednakost. 19. 10. 2017. predavač: Rudolf Scitovski, Darija Marković asistent: Darija Brajković, Katarina Vincetić P 1 www.fizika.unios.hr/grpua/ 1 Baza vektorskog prostora.

Διαβάστε περισσότερα

( , 2. kolokvij)

( , 2. kolokvij) A MATEMATIKA (0..20., 2. kolokvij). Zadana je funkcija y = cos 3 () 2e 2. (a) Odredite dy. (b) Koliki je nagib grafa te funkcije za = 0. (a) zadanu implicitno s 3 + 2 y = sin y, (b) zadanu parametarski

Διαβάστε περισσότερα

Zadatak 2 Odrediti tačke grananja, Riemann-ovu površ, opisati sve grane funkcije f(z) = z 3 z 4 i objasniti prelazak sa jedne na drugu granu.

Zadatak 2 Odrediti tačke grananja, Riemann-ovu površ, opisati sve grane funkcije f(z) = z 3 z 4 i objasniti prelazak sa jedne na drugu granu. Kompleksna analiza Zadatak Odrediti tačke grananja, Riemann-ovu površ, opisati sve grane funkcije f(z) = z z 4 i objasniti prelazak sa jedne na drugu granu. Zadatak Odrediti tačke grananja, Riemann-ovu

Διαβάστε περισσότερα

Trigonometrija 2. Adicijske formule. Formule dvostrukog kuta Formule polovičnog kuta Pretvaranje sume(razlike u produkt i obrnuto

Trigonometrija 2. Adicijske formule. Formule dvostrukog kuta Formule polovičnog kuta Pretvaranje sume(razlike u produkt i obrnuto Trigonometrija Adicijske formule Formule dvostrukog kuta Formule polovičnog kuta Pretvaranje sume(razlike u produkt i obrnuto Razumijevanje postupka izrade složenijeg matematičkog problema iz osnova trigonometrije

Διαβάστε περισσότερα

Program testirati pomoću podataka iz sledeće tabele:

Program testirati pomoću podataka iz sledeće tabele: Deo 2: Rešeni zadaci 135 Vrednost integrala je I = 2.40407 42. Napisati program za izračunavanje koeficijenta proste linearne korelacije (Pearsonovog koeficijenta) slučajnih veličina X = (x 1,..., x n

Διαβάστε περισσότερα

f n z n, (2) F (z) = pri čemu se pretpostavlja da red u (2) konvergira bar za jednu konačnu vrednost kompleksne promenljive Z(f n ) = F (z).

f n z n, (2) F (z) = pri čemu se pretpostavlja da red u (2) konvergira bar za jednu konačnu vrednost kompleksne promenljive Z(f n ) = F (z). Z-TRANSFORMACIJA Laplaceova transformacija je primer integralne transformacije koja se primenjuje na funkcije - originale. Ova transformacija se primenjuje u linearnim sistemima koji su opisani diferencijalnim

Διαβάστε περισσότερα

S t r a n a 1. 1.Povezati jonsku jačinu rastvora: a) MgCl 2 b) Al 2 (SO 4 ) 3 sa njihovim molalitetima, m. za so tipa: M p X q. pa je jonska jačina:

S t r a n a 1. 1.Povezati jonsku jačinu rastvora: a) MgCl 2 b) Al 2 (SO 4 ) 3 sa njihovim molalitetima, m. za so tipa: M p X q. pa je jonska jačina: S t r a n a 1 1.Povezati jonsku jačinu rastvora: a MgCl b Al (SO 4 3 sa njihovim molalitetima, m za so tipa: M p X q pa je jonska jačina:. Izračunati mase; akno 3 bba(no 3 koje bi trebalo dodati, 0,110

Διαβάστε περισσότερα

7 Algebarske jednadžbe

7 Algebarske jednadžbe 7 Algebarske jednadžbe 7.1 Nultočke polinoma Skup svih polinoma nad skupom kompleksnih brojeva označavamo sa C[x]. Definicija. Nultočka polinoma f C[x] je svaki kompleksni broj α takav da je f(α) = 0.

Διαβάστε περισσότερα

Drugi zakon termodinamike

Drugi zakon termodinamike Drugi zakon termodinamike Uvod Drugi zakon termodinamike nije univerzalni prirodni zakon, ne važi za sve sisteme, naročito ne za neobične sisteme (mikrouslovi, svemirski uslovi). Zasnovan je na zajedničkom

Διαβάστε περισσότερα

INTELIGENTNO UPRAVLJANJE

INTELIGENTNO UPRAVLJANJE INTELIGENTNO UPRAVLJANJE Fuzzy sistemi zaključivanja Vanr.prof. Dr. Lejla Banjanović-Mehmedović Mehmedović 1 Osnovni elementi fuzzy sistema zaključivanja Fazifikacija Baza znanja Baze podataka Baze pravila

Διαβάστε περισσότερα

Algoritmi i strukture podataka - 1.cas

Algoritmi i strukture podataka - 1.cas Algoritmi i strukture podataka - 1.cas Aleksandar Veljković October 2016 Materijali su zasnovani na materijalima Mirka Stojadinovića 1 Složenost algoritama Približna procena vremena ili prostora potrebnog

Διαβάστε περισσότερα

SISTEMI AUTOMATSKOG UPRAVLJANJA

SISTEMI AUTOMATSKOG UPRAVLJANJA SISTEMI AUTOMATSKOG UPRAVLJANJA Predavanje 3 Modelovanje SAUa u s domenu Ishodi učenja: Nakon savladavanja gradiva sa ovog predavanja studenti će moći da: v Definišu polove, nule i pojačanje sistema i

Διαβάστε περισσότερα

4 Numeričko diferenciranje

4 Numeričko diferenciranje 4 Numeričko diferenciranje 7. Funkcija fx) je zadata tabelom: x 0 4 6 8 fx).17 1.5167 1.7044 3.385 5.09 7.814 Koristeći konačne razlike, zaključno sa trećim redom, odrediti tačku x minimuma funkcije fx)

Διαβάστε περισσότερα

Napisat demo program koji generira funkciju prijenosa G(s)=(2s+4)/(s2+4s+3) s=tf('s'); Br=2*s+4;Naz=s^2+4*s+3; G=Br/Naz

Napisat demo program koji generira funkciju prijenosa G(s)=(2s+4)/(s2+4s+3) s=tf('s'); Br=2*s+4;Naz=s^2+4*s+3; G=Br/Naz LV3 Napisat demo program koji generira funkciju prijenosa G(s)=(2s+4)/(s2+4s+3) s=tf('s'); Br=2*s+4;Naz=s^2+4*s+3; G=Br/Naz s=tf('s'); Br=2*(s+2);Naz=(s+1)*(s+3); G=Br/Naz s=tf('s'); Br=[2 4];Naz=[1 4

Διαβάστε περισσότερα

Regulisani elektromotorni pogoni sa mašinama jednosmerne struje

Regulisani elektromotorni pogoni sa mašinama jednosmerne struje Regulisani elektromotorni pogoni sa mašinama jednosmerne struje Osnovne karakteristike Načini realizacije (aktuatora) Rad u 2 ili 4 kvadranta Rad u proširenom opsegu brzina Naponski izvor naponski upravljivi

Διαβάστε περισσότερα