频率响应简称频响,英文名称是Frequency Response,在电子学上用来描述一台仪器对于不同频率的信号的处理能力的差异。同失真一样,这也是一个非常重要的参数指标。频响也称响曲线,是指增益随频率的变化曲线。任何音响设备或载体(记录声音信号的物体)都有其频响曲线。理想的频响曲线应当是平直的,声音信号通过后不产生失真。本文介绍二阶系统的频率响应

二阶系统方框图

系统的频率响应

二阶系统模拟电路图

图中

实验步骤

1.在控制系统综合实验台上,用运算放大器、电阻和电容组建典型的二阶系统,并将超低频信号发生器输出的正弦波作为二阶系统的输入信号,信号峰值为1伏;

2.选择R、C、Ri和Rf的值,保持系统的ωn=1和ζ=0.2 不变,改变输入信号的频率,使对应的角频率ω分别等于0、0.2、0.4、0.6、0.8、0.9、1.0、2.0、4.0、6.0、8.0、10,20、40、60、80、100rad/s,并同时记录稳态时系统正弦输入信号和正弦输出信号的电压有效值和相位差;

3.保持系统的ωn=1和ζ==0.7不变,重复步骤2

4.根据实验数据分别绘制两种情况下二阶系统的的Bode 图,并分析阻尼比ζ对系统的谐振峰值、谐振频率、稳定性和稳定裕量的影响。

5.选择R、C、Ri和Rf的值,保持系统的ζ=0.7和ωn =0.1不变,重复步骤2

6.选择R、C、R和Rf的值,保持系统的C=0.7 和con=10 不变,重复步骤2

二阶系统响应指标图_频率响应介绍_二阶系统的频率响应相关推荐

  1. 二阶系统响应指标图_二阶系统的脉冲响应.ppt

    二阶系统的脉冲响应.ppt 例 设位置随动系统的开环传递函数 当给定位置为单位阶跃时,试计算放大器增益KA=200时,输出位置响应特性的性能指标:峰值时间tp.调节时间ts和超调量?% .如果将放大器 ...

  2. 二阶系统响应指标图__ 二阶系统的阶跃响应实验报告

    实验二 二阶系统的阶跃响应实验报告 1.实验的目的和要求 1)掌握二阶控制系统的电路模拟方法及其动态性能指标的测试技术: 2)定量分析二阶控制系统的阻尼比ξ和无阻尼自然频率n ω对系统动态性能的影响: ...

  3. 0.96寸_OLED_屏幕_SSD1306_IIC通信_入门教程_指令详解_驱动介绍_笔记分享_初学者易懂

    目录 一.简介 1:总结 2:屏幕介绍 二.基本使用流程 1_介绍: 2_流程:(省略了应答) 三.指令集 1.基础指令 1:设置对比度(亮度)(81H + A[7:0]) 2:设置全屏全亮(A4H. ...

  4. 死亡搁浅运送系统服务器,死亡搁浅图文攻略 主线流程+订单系统+运送流程+建筑搭建_操作介绍_游侠网...

    [游戏介绍] 山姆·布里吉斯(Sam Bridges)必须直面因死亡搁浅而面目全非的世界.他手握残存的希望碎片,踏上征途,逐步重建已分崩离析的世界. 鬼魅横行,人类濒临灭亡.山姆身负重任,横跨满目疮痍 ...

  5. 软考信息系统项目管理师_体系介绍_证书作用价值_报考条件_考生分析---软考高级之信息系统项目管理师001

    背过挺难的.需要理解去记忆. 证书样式.

  6. 软考高级系统架构师_考试介绍_以及考点_以及如何备考---备考笔记003

    了解就可以了 了解就可以了 这个要知道,跟项目管理师是一样的考试时间 软考高级的考试标准程度很高 软考网站这个需要知道,收藏一下.

  7. python画思维导图的英文_英语思维导图简单画法介绍

    思维导图不仅在工作中帮助了我们很多,在学习中同样也是一个很好的辅助工具,它可以将学习到的知识点进行总结归纳之后使用.不仅上下级分布清楚,使用起来也是较为方便,对记忆有很大的帮助,那怎样利用思维导图绘制 ...

  8. Redis 学习笔记-NoSQL数据库 常用五大数据类型 Redis配置文件介绍 Redis的发布和订阅 Redis_事务_锁机制_秒杀 Redis应用问题解决 分布式锁

    1.NoSQL数据库 1.1 NoSQL数据库概述 NoSQL(NosQL = Not Only sQL ),意即"不仅仅是sQL",泛指非关系型的数据库.NoSQL不依赖业务逻辑 ...

  9. 深度学习与计算机视觉系列(1)_基础介绍

    转载自: 深度学习与计算机视觉系列(1)_基础介绍 - 龙心尘 - 博客频道 - CSDN.NET http://blog.csdn.net/longxinchen_ml/article/detail ...

  10. 文本识别综述 <软件学报_王建新等、中国图象图形学报_刘崇宇等>

    1 软件学报_王建新 基于时序特征分类的方法 基于时序特征分类的方法首先利用卷积网络将图像转换为图像特征序列,然后采用循环神经网络或者卷积网络将图像特征序列识别为字符概率预测序列.鉴于图像特征序列长度 ...

最新文章

  1. iOS中的UIAlertView之新方法(弹出警告框)
  2. 坑爹的微信支付(签名错误)
  3. 温州大学《机器学习》课程课件(十、聚类)
  4. 像像接入云信,连接真人连接真爱
  5. 软件工程概论 课堂练习 第2次作业1【思考:POS系统的对象关联】
  6. apache.camel_Apache Camel 2.14中的更多指标
  7. Django模型定义参考
  8. kali linux2.0下MariaDB修改密码
  9. JavaEE实战班第十二天
  10. 信息学奥赛一本通(2062:【例1.3】电影票)
  11. 转载一个程序员的游戏之路
  12. 进击的融合,浪潮推出全新SAS Switch储存设备SF-S1
  13. 运行java SWT例子
  14. 谁抢光了你的火车票?
  15. 王者荣耀是怎样炼成的(三)unity组件与脚本
  16. 谷歌logo的“前世今生”
  17. windows系统磁盘空间清理工具SDelete
  18. ACM-ICPC 2018 北京赛区网络预赛 B Tomb Raider(二进制枚举暴力)
  19. DLNA,DMS介绍
  20. 快手分身多开黑屏脚本

热门文章

  1. Web渗透测试-实战 方法 思路 总结
  2. tftp: timeout
  3. [Windows] 【黑科技】在线视频一键下载器:无尽一键视频下载v0.2主流视频网站想下就下...
  4. QCC原因分析阶段之常用工具 - QCC小组活动推行知识系列介绍(四)
  5. 推荐三十款最好的免费项目管理软件
  6. web网页设计期末课程大作业 简单的学生网页作业源码 基于HTML仿淘宝电商网站项目的设计与实现 企业网站制作
  7. 版本控制工具--CVS
  8. 析砂性土层php泥浆护壁,土未工程施工习题集2
  9. python +appium实现原理_Appium工作原理
  10. 封装、继承、多态 详解