SlideShare uma empresa Scribd logo
1 de 9
Baixar para ler offline
UNIVERSIDADE FEDERAL DO PARÁ 
Faculdade de Engenharia Elétrica 
TRABALHO DE 
SISTEMAS DE CONTROLE II 
BELÉM – PA 
2013
UNIVERSIDADE FEDERAL DO PARÁ 
Faculdade de Engenharia Elétrica 
Jorge Henrique Costa Angelim – 10020005101 
Rubens Nascimentos Santana Junior - 10020003101 
William Moreira de Assis – 10020006001 
TRABALHO DE 
SISTEMAS DE CONTROLE II 
Trabalho referente à parte B (20%) da 
1ª avaliação da disciplina Sistemas de controle II. 
BELÉM – PA 
2013
APRESENTAÇÃO 
Neste trabalho, aplicamos o método Hold equivalente para a discretização de um sistema linear e contínuo no tempo. Através do software MATLAB®, desenvolvemos um script para a obtenção do sistema discreto, seguida da plotagem da resposta dos sistemas contínuo e discreto a um sinal de entrada. Analisamos o comportamento da resposta do sistema equivalente discreto e comparamos com a resposta do sistema contínuo ao mesmo sinal de entrada. 
O script desenvolvido está no final do trabalho.
PARTE 1 – SIMULAÇÃO DA RESPOSTA AO DEGRAU UNITÁRIO E OBTENÇÃO DO TEMPO DE AMOSTRAGEM. 
Seja o sistema G(s) linear e contínuo no tempo, cuja função de transferência é mostrada a seguir: 
( ) ( ) 
Obtivemos primeiramente a resposta ao degrau unitário de G(s) em malha fechada, de acordo com o diagrama de blocos mostrado abaixo. 
Figura 1 - Diagrama de blocos 
A função de transferência do sistema em malha fechada mostrado na figura 1 é 
( ) 
Figura 2 - Resposta ao degrau unitário de GMF(s). 
Aplicando o teorema do valor final, obtemos o valor de regime permanente do sistema, que é igual a 1.
Sabemos que para um sistema subamortecido, o tempo de subida é definido como o tempo necessário para que a resposta do sistema alcance pela primeira vez o valor de regime permanente. Então, a partir do gráfico acima, obtemos o tempo de subida, tr, igual a 2,035s. 
Para a determinação do período de amostragem, Ts, usamos o critério: 
Aplicando o valor de tr encontrado anteriormente, temos 
Um valor adequado do período de amostragem, que foi escolhido como sendo a taxa de amostragem utilizada na discretização do sistema, foi de Ts = 0,25s. 
PARTE 2 – OBTENÇÃO DO EQUIVALENTE DISCRETO PELO MÉTODO DO HOLD EQUIVALENTE DO SISTEMA G(s) E SIMULAÇÃO DAS RESPOSTAS DOS SISTEMAS AO DEGRAU UNITÁRIO. 
Usando o período de amostragem escolhido anteriormente (Ts = 0,25s), obtemos através do método Hold equivalente o sistema G(z), que é o equivalente discreto de G(s). A função G(z), encontrada através do comando c2d do MATLAB, é mostrada a seguir. 
( ) 
As respostas ao degrau unitário de G(s) e à sequencia degrau unitário de G(z) foram plotadas e o resultado obtido está mostrado na figura abaixo. 
Figura 3 - Respostas ao degrau unitário de G(s) e a sequencia degrau unitário de G(z). 
Observamos que não há grande diferença entre os sistemas continuo e discreto em malha aberta, confirmando a equivalência entre os mesmos.
Agora, encontrando o equivalente discreto do sistema em malha fechada, GMF(z), obtemos o sistema discreto: ( ) 
Aplicamos a entrada degrau unitário ao sistema GMF(s) e a sequencia degrau unitário ao sistema GMF(z). O gráfico da resposta de ambos os sistemas é mostrado abaixo. 
Observando a resposta acima, concluímos que pelo método do Hold equivalente obteve-se uma precisão considerada, pois o valor de regime permanente do sistema discreto é aproximadamente o mesmo da resposta do sistema contínuo. De fato, o valor final do sistema discreto é de 0,99822, que é muito próximo do valor de regime permanente do sistema contínuo. 
O regime transitório do equivalente discreto também foi bastante próximo do seu original contínuo. Os valores máximos dos sistemas contínuo e discreto foram idênticos, que foi de 1,2, ou seja, ambos os sistemas tiveram o mesmo valor de máximo sobressinal. Também o tempo de subida dos dois sistemas (contínuo e discreto) também foram bastante próximo, sendo para o tempo contínuo igual a 2,035s e para o tempo contínuo de 2s aproximadamente. 
Dessa forma, o sistema discreto G(z) obtido pelo método Hold equivalente fornece uma precisão excelente para o sistema dado inicialmente.
PARTE 3 – RESPOSTAS DOS SISTEMAS CONTÍNUO E DISCRETO A UMA ENTRADA RAMPA UNITÁRIA. 
Aplicando o sinal rampa unitária ao sistema contínuo em malha aberta e, posteriormente a sequencia rampa unitária ao sistema discreto equivalente, obtemos a resposta mostrada na figura abaixo. 
Figura 4 - Resposta à rampa unitária dos sistemas contínuo e discreto em malha aberta. 
Aplicando agora o sinal rampa unitária aos sistemas contínuo e discreto em malha fechada, plotamos a resposta de ambos os sistemas. O resultado está mostrado a seguir. 
Figura 5 - Resposta à rampa unitária dos sistemas contínuo e discreto em malha fechada. 
Percebemos que, em ambos os casos, a resposta do equivalente discreto obtido pelo método Hold equivalente se aproximou de forma excelente da resposta do sistema contínuo, mostrando que esse método de obtenção do equivalente discreto nos dá resultados muito próximos aos do sistema contínuo original
Script MATLAB 
%TRABALHO DE SISTEMAS DE CONTROLE II 
clf 
clear 
clc 
%Definição dos parâmetros do sistema G(s) 
num = 1.25; %Numerador de G(s) 
den = [1 1 0]; %Denominador de G(s) 
disp('Função de transferência em malha aberta: ') 
GsMA = tf(num,den) 
input('Clique enter para obter a função de tranferência em malha fechada e a resposta ao degrau unitário') 
disp('Função de transferência em malha fechada:') 
GsMF = feedback(GsMA,1) 
%Resposta ao degrau unitário do sistema em malha fechada 
t = [0:0.001:20]; 
yuMF = step(GsMF,t); %Resposta ao degrau unitário do sistema em malha fechada. 
plot(t,yuMF,'b','linewidth',1.5) 
grid on 
xlabel('Tempo (s)') 
ylabel('yuMF') 
tr = 2.035; %Tempo de subida do sistema 
Ts = 0.25; %Tempo de amostragem 
input('Clique enter para obter o equivalente discreto G(z) em malha aberta e a resposta ao degrau unitário') 
clf 
disp ('EQUIVALENTE DISCRETO DE G(s)') 
GzMA = c2d(GsMA,Ts,'zoh') %Equivalente discreto - Método Hold equivalente 
yuMA = step(GsMA,t); %Resposta ao degrau unitário de G(s) em malha aberta 
plot(t,yuMA,'b','linewidth',1.5) 
grid on 
xlabel('Tempo (s)') 
ylabel('yuMA') 
hold on 
tk = [0:80];%tempo discreto 
numGzMA = [0.036 0.03312]; % Numerador do equivalente discreto de malha aberta 
denGzMA = [1 -1.779 0.7788]; % Denominador do equivalente discreto de malha aberta 
yuMAk = dstep(numGzMA,denGzMA,tk); %Resposta à sequencia unitária do equivalente discreto de G(s) 
stem(tk*Ts,yuMAk,'r','filled') 
input('Clique enter para obter o equivalente discreto de GsMF') 
clf 
disp('EQUIVALENTE DISCRETO DE G(s) EM MALHA FECHADA') 
GzMF = c2d(GsMF,Ts,'zoh') % Equivalente discreto - Método Hold equivalente 
numGzMF = [0.03577 0.03291]; % Numerador do equivalente discreto de malha fechda
denGzMF = [1 -1.71 0.7788]; % Denominador do equivalente discreto de malha fechada 
yuMFk = dstep(numGzMF,denGzMF,tk); % Resposta ao degrau unitário de G(s) em malha fechada 
stem(tk*Ts,yuMFk,'r','filled') 
hold on 
plot(t,yuMF,'b','linewidth',1.5) 
grid on 
xlabel('Tempo (s)') 
ylabel('yuMF') 
input('Clique enter para obter a resposta do sistema em malha aberta à rampa unitária.') 
clf 
u = t; %Definição do sinal de entrada rampa unitária 
ytMA = lsim(GsMA,u,t); % Resposta do sistema contínuo em malha aberta à rampa unitária 
plot(t,ytMA,'b','linewidth',1.5) 
hold on 
grid on 
xlabel('Tempo (s)') 
ylabel('ytMA') 
ytMAk = lsim(GzMA,tk*Ts); %Resposta do sistema discreto em malha aberta à sequencia rampa unitária 
stem(tk*Ts,ytMAk,'r','filled') 
grid on 
input('Clique enter para obter a resposta do sistema em malha fechada à rampa unitária.') 
clf 
ytMF = lsim(GsMF,u,t); %Resposta do sistema contínuo em malha fechada à entrada rampa unitária 
plot(t,ytMF,'b','linewidth',1.5) 
hold on 
xlabel('Tempo (s)') 
ylabel('ytMF') 
grid on 
ytMFk = lsim(GzMF,tk*Ts); %Resposta do sistema discreto em malha fechada à sequencia rampa unnitária 
stem(tk*Ts,ytMFk,'r','filled')

Mais conteúdo relacionado

Mais procurados

Frequency response analysis I
Frequency response analysis IFrequency response analysis I
Frequency response analysis IMrunal Deshkar
 
Time response first order
Time response first orderTime response first order
Time response first orderSyed Saeed
 
Funny programming
Funny programmingFunny programming
Funny programmingcbenis
 
Seminar On Kalman Filter And Its Applications
Seminar On  Kalman  Filter And Its ApplicationsSeminar On  Kalman  Filter And Its Applications
Seminar On Kalman Filter And Its ApplicationsBarnali Dey
 
DSP_FOEHU - Lec 02 - Frequency Domain Analysis of Signals and Systems
DSP_FOEHU - Lec 02 - Frequency Domain Analysis of Signals and SystemsDSP_FOEHU - Lec 02 - Frequency Domain Analysis of Signals and Systems
DSP_FOEHU - Lec 02 - Frequency Domain Analysis of Signals and SystemsAmr E. Mohamed
 
Performances dans la segmentation d’images médicales
Performances dans la segmentation d’images médicalesPerformances dans la segmentation d’images médicales
Performances dans la segmentation d’images médicalesEL-Hachemi Guerrout
 
Circular Convolution
Circular ConvolutionCircular Convolution
Circular ConvolutionSarang Joshi
 
Princípios de Comunicação - UFPI
Princípios de Comunicação - UFPI Princípios de Comunicação - UFPI
Princípios de Comunicação - UFPI Bruno Mesquita
 
Tcc projeto - texto final
Tcc   projeto - texto finalTcc   projeto - texto final
Tcc projeto - texto finalJose Diniz
 
"Speech recognition" - Hidden Markov Models @ Papers We Love Bucharest
"Speech recognition" - Hidden Markov Models @ Papers We Love Bucharest"Speech recognition" - Hidden Markov Models @ Papers We Love Bucharest
"Speech recognition" - Hidden Markov Models @ Papers We Love BucharestStefan Adam
 
OPAL-RT Induction machine & power electronic test system on FPGA
OPAL-RT Induction machine & power electronic test system on FPGAOPAL-RT Induction machine & power electronic test system on FPGA
OPAL-RT Induction machine & power electronic test system on FPGAOPAL-RT TECHNOLOGIES
 
Color fundamentals and color models - Digital Image Processing
Color fundamentals and color models - Digital Image ProcessingColor fundamentals and color models - Digital Image Processing
Color fundamentals and color models - Digital Image ProcessingAmna
 
lecture1 (5).ppt
lecture1 (5).pptlecture1 (5).ppt
lecture1 (5).pptHebaEng
 

Mais procurados (20)

Frequency response analysis I
Frequency response analysis IFrequency response analysis I
Frequency response analysis I
 
Time response first order
Time response first orderTime response first order
Time response first order
 
Funny programming
Funny programmingFunny programming
Funny programming
 
03 dynamic.system.
03 dynamic.system.03 dynamic.system.
03 dynamic.system.
 
Seminar On Kalman Filter And Its Applications
Seminar On  Kalman  Filter And Its ApplicationsSeminar On  Kalman  Filter And Its Applications
Seminar On Kalman Filter And Its Applications
 
DSP_FOEHU - Lec 02 - Frequency Domain Analysis of Signals and Systems
DSP_FOEHU - Lec 02 - Frequency Domain Analysis of Signals and SystemsDSP_FOEHU - Lec 02 - Frequency Domain Analysis of Signals and Systems
DSP_FOEHU - Lec 02 - Frequency Domain Analysis of Signals and Systems
 
Discrete Time Systems & its classifications
Discrete Time Systems & its classificationsDiscrete Time Systems & its classifications
Discrete Time Systems & its classifications
 
Performances dans la segmentation d’images médicales
Performances dans la segmentation d’images médicalesPerformances dans la segmentation d’images médicales
Performances dans la segmentation d’images médicales
 
Circular Convolution
Circular ConvolutionCircular Convolution
Circular Convolution
 
Princípios de Comunicação - UFPI
Princípios de Comunicação - UFPI Princípios de Comunicação - UFPI
Princípios de Comunicação - UFPI
 
Tcc projeto - texto final
Tcc   projeto - texto finalTcc   projeto - texto final
Tcc projeto - texto final
 
Control chap10
Control chap10Control chap10
Control chap10
 
"Speech recognition" - Hidden Markov Models @ Papers We Love Bucharest
"Speech recognition" - Hidden Markov Models @ Papers We Love Bucharest"Speech recognition" - Hidden Markov Models @ Papers We Love Bucharest
"Speech recognition" - Hidden Markov Models @ Papers We Love Bucharest
 
Particle filter
Particle filterParticle filter
Particle filter
 
Oscilações
OscilaçõesOscilações
Oscilações
 
OPAL-RT Induction machine & power electronic test system on FPGA
OPAL-RT Induction machine & power electronic test system on FPGAOPAL-RT Induction machine & power electronic test system on FPGA
OPAL-RT Induction machine & power electronic test system on FPGA
 
Signals and System
Signals and System Signals and System
Signals and System
 
Color fundamentals and color models - Digital Image Processing
Color fundamentals and color models - Digital Image ProcessingColor fundamentals and color models - Digital Image Processing
Color fundamentals and color models - Digital Image Processing
 
lecture1 (5).ppt
lecture1 (5).pptlecture1 (5).ppt
lecture1 (5).ppt
 
As ondas e o som
As ondas e o somAs ondas e o som
As ondas e o som
 

Semelhante a Discretização de Sistema Contínuo usando Hold Equivalente

Desenvolvimento análise de sistemas lineares
Desenvolvimento análise de sistemas linearesDesenvolvimento análise de sistemas lineares
Desenvolvimento análise de sistemas linearesMaique Mateus
 
Analise de funções de transferencia de malha fechada com Matlab
Analise de funções de transferencia de malha fechada com MatlabAnalise de funções de transferencia de malha fechada com Matlab
Analise de funções de transferencia de malha fechada com MatlabDavid Luna Santos
 
Projeto de Controle de Posição entre veículos, Análise de Sistemas III
Projeto de Controle de Posição entre veículos, Análise de Sistemas IIIProjeto de Controle de Posição entre veículos, Análise de Sistemas III
Projeto de Controle de Posição entre veículos, Análise de Sistemas IIICiro Marcus
 
Tutorial sobre Ajuste de Controladores PID
Tutorial sobre Ajuste de Controladores PIDTutorial sobre Ajuste de Controladores PID
Tutorial sobre Ajuste de Controladores PIDFernando Passold
 
MODEL-REFERENCE ADAPTIVE SYSTEMS (MRAS)
MODEL-REFERENCE ADAPTIVE SYSTEMS (MRAS)MODEL-REFERENCE ADAPTIVE SYSTEMS (MRAS)
MODEL-REFERENCE ADAPTIVE SYSTEMS (MRAS)Pedro Barata
 
Pratica 5-clauder-eugenio-e-guilherme-martins
Pratica 5-clauder-eugenio-e-guilherme-martinsPratica 5-clauder-eugenio-e-guilherme-martins
Pratica 5-clauder-eugenio-e-guilherme-martinsBernardo Arbex Campolina
 
Controlador de velocidade de máquina a vapor.
Controlador de velocidade de máquina a vapor.Controlador de velocidade de máquina a vapor.
Controlador de velocidade de máquina a vapor.João Marcos Gomes Vieira
 
Cap9 - exemplos resolvidos em matlab
Cap9 - exemplos resolvidos em matlabCap9 - exemplos resolvidos em matlab
Cap9 - exemplos resolvidos em matlabSandro Sena
 
Automação - Sistema de controle
Automação - Sistema de controleAutomação - Sistema de controle
Automação - Sistema de controleCiro Marcus
 
Sistemas 2009 1
Sistemas 2009 1Sistemas 2009 1
Sistemas 2009 1Eli Brito
 
Aula_07_Complexidade_de_Algoritmos.ppt
Aula_07_Complexidade_de_Algoritmos.pptAula_07_Complexidade_de_Algoritmos.ppt
Aula_07_Complexidade_de_Algoritmos.pptssuserd654cb1
 
Aula_07_Complexidade_de_Algoritmos (1).ppt
Aula_07_Complexidade_de_Algoritmos (1).pptAula_07_Complexidade_de_Algoritmos (1).ppt
Aula_07_Complexidade_de_Algoritmos (1).pptssuserd654cb1
 
Doc modelagem _492246747
Doc modelagem _492246747Doc modelagem _492246747
Doc modelagem _492246747Peterson Silva
 
Relatório do projecto computacional grupo 72
Relatório do projecto computacional   grupo 72Relatório do projecto computacional   grupo 72
Relatório do projecto computacional grupo 72Rafael Lucas
 

Semelhante a Discretização de Sistema Contínuo usando Hold Equivalente (20)

Desenvolvimento análise de sistemas lineares
Desenvolvimento análise de sistemas linearesDesenvolvimento análise de sistemas lineares
Desenvolvimento análise de sistemas lineares
 
Analise de funções de transferencia de malha fechada com Matlab
Analise de funções de transferencia de malha fechada com MatlabAnalise de funções de transferencia de malha fechada com Matlab
Analise de funções de transferencia de malha fechada com Matlab
 
Projeto de Controle de Posição entre veículos, Análise de Sistemas III
Projeto de Controle de Posição entre veículos, Análise de Sistemas IIIProjeto de Controle de Posição entre veículos, Análise de Sistemas III
Projeto de Controle de Posição entre veículos, Análise de Sistemas III
 
Relatório 1
Relatório 1Relatório 1
Relatório 1
 
Tutorial sobre Ajuste de Controladores PID
Tutorial sobre Ajuste de Controladores PIDTutorial sobre Ajuste de Controladores PID
Tutorial sobre Ajuste de Controladores PID
 
MODEL-REFERENCE ADAPTIVE SYSTEMS (MRAS)
MODEL-REFERENCE ADAPTIVE SYSTEMS (MRAS)MODEL-REFERENCE ADAPTIVE SYSTEMS (MRAS)
MODEL-REFERENCE ADAPTIVE SYSTEMS (MRAS)
 
Pratica 5-clauder-eugenio-e-guilherme-martins
Pratica 5-clauder-eugenio-e-guilherme-martinsPratica 5-clauder-eugenio-e-guilherme-martins
Pratica 5-clauder-eugenio-e-guilherme-martins
 
Sist cont i_conf2_2014
Sist cont i_conf2_2014Sist cont i_conf2_2014
Sist cont i_conf2_2014
 
Controlador de velocidade de máquina a vapor.
Controlador de velocidade de máquina a vapor.Controlador de velocidade de máquina a vapor.
Controlador de velocidade de máquina a vapor.
 
Cap9 - exemplos resolvidos em matlab
Cap9 - exemplos resolvidos em matlabCap9 - exemplos resolvidos em matlab
Cap9 - exemplos resolvidos em matlab
 
03 pid d
03 pid d03 pid d
03 pid d
 
Automação - Sistema de controle
Automação - Sistema de controleAutomação - Sistema de controle
Automação - Sistema de controle
 
Análise da Resposta Transitória
Análise da Resposta TransitóriaAnálise da Resposta Transitória
Análise da Resposta Transitória
 
Math
MathMath
Math
 
Sistemas 2009 1
Sistemas 2009 1Sistemas 2009 1
Sistemas 2009 1
 
Cap1.pdf
Cap1.pdfCap1.pdf
Cap1.pdf
 
Aula_07_Complexidade_de_Algoritmos.ppt
Aula_07_Complexidade_de_Algoritmos.pptAula_07_Complexidade_de_Algoritmos.ppt
Aula_07_Complexidade_de_Algoritmos.ppt
 
Aula_07_Complexidade_de_Algoritmos (1).ppt
Aula_07_Complexidade_de_Algoritmos (1).pptAula_07_Complexidade_de_Algoritmos (1).ppt
Aula_07_Complexidade_de_Algoritmos (1).ppt
 
Doc modelagem _492246747
Doc modelagem _492246747Doc modelagem _492246747
Doc modelagem _492246747
 
Relatório do projecto computacional grupo 72
Relatório do projecto computacional   grupo 72Relatório do projecto computacional   grupo 72
Relatório do projecto computacional grupo 72
 

Discretização de Sistema Contínuo usando Hold Equivalente

  • 1. UNIVERSIDADE FEDERAL DO PARÁ Faculdade de Engenharia Elétrica TRABALHO DE SISTEMAS DE CONTROLE II BELÉM – PA 2013
  • 2. UNIVERSIDADE FEDERAL DO PARÁ Faculdade de Engenharia Elétrica Jorge Henrique Costa Angelim – 10020005101 Rubens Nascimentos Santana Junior - 10020003101 William Moreira de Assis – 10020006001 TRABALHO DE SISTEMAS DE CONTROLE II Trabalho referente à parte B (20%) da 1ª avaliação da disciplina Sistemas de controle II. BELÉM – PA 2013
  • 3. APRESENTAÇÃO Neste trabalho, aplicamos o método Hold equivalente para a discretização de um sistema linear e contínuo no tempo. Através do software MATLAB®, desenvolvemos um script para a obtenção do sistema discreto, seguida da plotagem da resposta dos sistemas contínuo e discreto a um sinal de entrada. Analisamos o comportamento da resposta do sistema equivalente discreto e comparamos com a resposta do sistema contínuo ao mesmo sinal de entrada. O script desenvolvido está no final do trabalho.
  • 4. PARTE 1 – SIMULAÇÃO DA RESPOSTA AO DEGRAU UNITÁRIO E OBTENÇÃO DO TEMPO DE AMOSTRAGEM. Seja o sistema G(s) linear e contínuo no tempo, cuja função de transferência é mostrada a seguir: ( ) ( ) Obtivemos primeiramente a resposta ao degrau unitário de G(s) em malha fechada, de acordo com o diagrama de blocos mostrado abaixo. Figura 1 - Diagrama de blocos A função de transferência do sistema em malha fechada mostrado na figura 1 é ( ) Figura 2 - Resposta ao degrau unitário de GMF(s). Aplicando o teorema do valor final, obtemos o valor de regime permanente do sistema, que é igual a 1.
  • 5. Sabemos que para um sistema subamortecido, o tempo de subida é definido como o tempo necessário para que a resposta do sistema alcance pela primeira vez o valor de regime permanente. Então, a partir do gráfico acima, obtemos o tempo de subida, tr, igual a 2,035s. Para a determinação do período de amostragem, Ts, usamos o critério: Aplicando o valor de tr encontrado anteriormente, temos Um valor adequado do período de amostragem, que foi escolhido como sendo a taxa de amostragem utilizada na discretização do sistema, foi de Ts = 0,25s. PARTE 2 – OBTENÇÃO DO EQUIVALENTE DISCRETO PELO MÉTODO DO HOLD EQUIVALENTE DO SISTEMA G(s) E SIMULAÇÃO DAS RESPOSTAS DOS SISTEMAS AO DEGRAU UNITÁRIO. Usando o período de amostragem escolhido anteriormente (Ts = 0,25s), obtemos através do método Hold equivalente o sistema G(z), que é o equivalente discreto de G(s). A função G(z), encontrada através do comando c2d do MATLAB, é mostrada a seguir. ( ) As respostas ao degrau unitário de G(s) e à sequencia degrau unitário de G(z) foram plotadas e o resultado obtido está mostrado na figura abaixo. Figura 3 - Respostas ao degrau unitário de G(s) e a sequencia degrau unitário de G(z). Observamos que não há grande diferença entre os sistemas continuo e discreto em malha aberta, confirmando a equivalência entre os mesmos.
  • 6. Agora, encontrando o equivalente discreto do sistema em malha fechada, GMF(z), obtemos o sistema discreto: ( ) Aplicamos a entrada degrau unitário ao sistema GMF(s) e a sequencia degrau unitário ao sistema GMF(z). O gráfico da resposta de ambos os sistemas é mostrado abaixo. Observando a resposta acima, concluímos que pelo método do Hold equivalente obteve-se uma precisão considerada, pois o valor de regime permanente do sistema discreto é aproximadamente o mesmo da resposta do sistema contínuo. De fato, o valor final do sistema discreto é de 0,99822, que é muito próximo do valor de regime permanente do sistema contínuo. O regime transitório do equivalente discreto também foi bastante próximo do seu original contínuo. Os valores máximos dos sistemas contínuo e discreto foram idênticos, que foi de 1,2, ou seja, ambos os sistemas tiveram o mesmo valor de máximo sobressinal. Também o tempo de subida dos dois sistemas (contínuo e discreto) também foram bastante próximo, sendo para o tempo contínuo igual a 2,035s e para o tempo contínuo de 2s aproximadamente. Dessa forma, o sistema discreto G(z) obtido pelo método Hold equivalente fornece uma precisão excelente para o sistema dado inicialmente.
  • 7. PARTE 3 – RESPOSTAS DOS SISTEMAS CONTÍNUO E DISCRETO A UMA ENTRADA RAMPA UNITÁRIA. Aplicando o sinal rampa unitária ao sistema contínuo em malha aberta e, posteriormente a sequencia rampa unitária ao sistema discreto equivalente, obtemos a resposta mostrada na figura abaixo. Figura 4 - Resposta à rampa unitária dos sistemas contínuo e discreto em malha aberta. Aplicando agora o sinal rampa unitária aos sistemas contínuo e discreto em malha fechada, plotamos a resposta de ambos os sistemas. O resultado está mostrado a seguir. Figura 5 - Resposta à rampa unitária dos sistemas contínuo e discreto em malha fechada. Percebemos que, em ambos os casos, a resposta do equivalente discreto obtido pelo método Hold equivalente se aproximou de forma excelente da resposta do sistema contínuo, mostrando que esse método de obtenção do equivalente discreto nos dá resultados muito próximos aos do sistema contínuo original
  • 8. Script MATLAB %TRABALHO DE SISTEMAS DE CONTROLE II clf clear clc %Definição dos parâmetros do sistema G(s) num = 1.25; %Numerador de G(s) den = [1 1 0]; %Denominador de G(s) disp('Função de transferência em malha aberta: ') GsMA = tf(num,den) input('Clique enter para obter a função de tranferência em malha fechada e a resposta ao degrau unitário') disp('Função de transferência em malha fechada:') GsMF = feedback(GsMA,1) %Resposta ao degrau unitário do sistema em malha fechada t = [0:0.001:20]; yuMF = step(GsMF,t); %Resposta ao degrau unitário do sistema em malha fechada. plot(t,yuMF,'b','linewidth',1.5) grid on xlabel('Tempo (s)') ylabel('yuMF') tr = 2.035; %Tempo de subida do sistema Ts = 0.25; %Tempo de amostragem input('Clique enter para obter o equivalente discreto G(z) em malha aberta e a resposta ao degrau unitário') clf disp ('EQUIVALENTE DISCRETO DE G(s)') GzMA = c2d(GsMA,Ts,'zoh') %Equivalente discreto - Método Hold equivalente yuMA = step(GsMA,t); %Resposta ao degrau unitário de G(s) em malha aberta plot(t,yuMA,'b','linewidth',1.5) grid on xlabel('Tempo (s)') ylabel('yuMA') hold on tk = [0:80];%tempo discreto numGzMA = [0.036 0.03312]; % Numerador do equivalente discreto de malha aberta denGzMA = [1 -1.779 0.7788]; % Denominador do equivalente discreto de malha aberta yuMAk = dstep(numGzMA,denGzMA,tk); %Resposta à sequencia unitária do equivalente discreto de G(s) stem(tk*Ts,yuMAk,'r','filled') input('Clique enter para obter o equivalente discreto de GsMF') clf disp('EQUIVALENTE DISCRETO DE G(s) EM MALHA FECHADA') GzMF = c2d(GsMF,Ts,'zoh') % Equivalente discreto - Método Hold equivalente numGzMF = [0.03577 0.03291]; % Numerador do equivalente discreto de malha fechda
  • 9. denGzMF = [1 -1.71 0.7788]; % Denominador do equivalente discreto de malha fechada yuMFk = dstep(numGzMF,denGzMF,tk); % Resposta ao degrau unitário de G(s) em malha fechada stem(tk*Ts,yuMFk,'r','filled') hold on plot(t,yuMF,'b','linewidth',1.5) grid on xlabel('Tempo (s)') ylabel('yuMF') input('Clique enter para obter a resposta do sistema em malha aberta à rampa unitária.') clf u = t; %Definição do sinal de entrada rampa unitária ytMA = lsim(GsMA,u,t); % Resposta do sistema contínuo em malha aberta à rampa unitária plot(t,ytMA,'b','linewidth',1.5) hold on grid on xlabel('Tempo (s)') ylabel('ytMA') ytMAk = lsim(GzMA,tk*Ts); %Resposta do sistema discreto em malha aberta à sequencia rampa unitária stem(tk*Ts,ytMAk,'r','filled') grid on input('Clique enter para obter a resposta do sistema em malha fechada à rampa unitária.') clf ytMF = lsim(GsMF,u,t); %Resposta do sistema contínuo em malha fechada à entrada rampa unitária plot(t,ytMF,'b','linewidth',1.5) hold on xlabel('Tempo (s)') ylabel('ytMF') grid on ytMFk = lsim(GzMF,tk*Ts); %Resposta do sistema discreto em malha fechada à sequencia rampa unnitária stem(tk*Ts,ytMFk,'r','filled')