Jakie jest dokładne znaczenie niestabilnego systemu w DSP?


9

W systemach fizycznych rozumiem, co oznacza stabilność lub niestabilność. Wzmacniacz operacyjny, na przykład, jeśli pracuje z dodatnim sprzężeniem zwrotnym, albo nasyca się, albo zaczyna oscylować (tj. Nie będzie miał żadnego stabilnego stanu). to dla mnie jasne.

Ale nie jestem w stanie zrozumieć, co dokładnie mamy na myśli, mówiąc, że na przykład filtr IIR (lub inny system cyfrowy) może stać się bardzo niestabilny.

  • Co dokładnie dzieje się w procesorze sygnału cyfrowego, co dzieje się fizycznie z wyjściem?
  • Co dokładnie rozumiemy przez niestabilny system w tym kontekście?

Odpowiedzi:


6

Niestabilny zazwyczaj oznacza i nieograniczony wynik dla ograniczonego wejścia. Innymi słowy, wynik, powiedzmy, filtra może stać się nieskończenie duży, chociaż wejście jest całkowicie w porządku i ma „normalny” rozmiar. Prostym przykładem byłoby równanie różnicyy[n]=x[n]+y[n-1]. Jeśli obliczymy odpowiedź krokową, tjx[n]=u[n], otrzymujemy y [0] = 1, y [1] = 2, y [2] = 3 ... Wyjście rośnie w nieskończoność, mimo że sygnał wejściowy jest doskonale zachowanym sygnałem, ograniczony przez 1.


4

Niestabilny filtr IIR będzie działał podobnie jak niestabilny obwód wzmacniacza operacyjnego, z tym wyjątkiem, że wejście i wyjście to strumienie liczb zamiast napięć.

Tak więc wyjście może oscylować, utknąć przy wartości minimalnej / maksymalnej lub ogólnie po prostu zwinąć. Podobnie jak niestabilny obwód wzmacniacza operacyjnego, może działać dla niektórych wejść i oscylować dla innych.

Prawie każdy rodzaj systemu, w którym sprzężenie zwrotne jest zaangażowane, może być niestabilny, jeśli zostanie źle zaprojektowany. Wynika to z faktu, że część danych wyjściowych jest przekazywana z powrotem do wejścia (stąd sprzężenie zwrotne!), Więc niestabilny system będzie ciągle przekazywał informacje zwrotne, dopóki nie zwariuje.

Nie ma nic specjalnego w filtrach IIR w porównaniu do filtrów wzmacniaczy operacyjnych - oba mają sprzężenie zwrotne i mogą być stabilne lub niestabilne w zależności od biegunów, które reprezentują część sprzężenia zwrotnego funkcji przesyłania.

Na tym polega różnica między filtrem cyfrowym FIR a filtrem cyfrowym IIR: Filtry FIR nie mają żadnego sprzężenia zwrotnego, więc nigdy nie mogą być niestabilne (kompromis tutaj polega na tym, że równoważny filtr FIR zwykle zajmuje znacznie więcej obliczeń). Są w zasadzie czystym sprzężeniem zwrotnym, zamiast mieć sprzężenie zwrotne (i prawdopodobnie także pewne sprzężenie zwrotne), takie jak IIR.


2

Filtr IIR ma bieguny, co oznacza, że ​​ma sprzężenie zwrotne z danych wyjściowych systemu, które uwzględniają jego obliczenia wyjściowe. Biegi dyskretnego układu czasowego muszą mieć bezwzględną wielkość mniejszą niż 1, aby układ był stabilny. Jest to równoznaczne z umieszczeniem biegunów w okręgu jednostkowym w płaszczyźnie zespolonej (ogólnie odnosząc się do płaszczyzny Z związanej z funkcją przenoszenia domeny Z w systemie).

Analogiczna sytuacja w przypadku systemów „rzeczywistych” (układów, które można modelować za pomocą liniowych równań różniczkowych o stałych współczynnikach - a zatem mogą być reprezentowane przez funkcję przenoszenia w domenie Laplace'a lub domenie S), polega na tym, że bieguny funkcji przenoszenia systemu muszą znajdować się po lewej stronie płaszczyzny S.

W przypadku dyskretnych układów czasowych, jeśli bieguny znajdują się poza kołem jednostki, wartości reprezentowane wewnętrznie, a także wydajność systemu może rosnąć bez ograniczeń. Jeśli bieguny znajdują się na okręgu jednostki, wartości wewnętrzne w systemie, a także moc wyjściowa mogą oscylować.

W przypadku systemu stabilnego oczekuje się, że wewnętrzne wartości i moc wyjściowa systemu będą funkcją wejścia systemowego. Nie będzie tak w przypadku, gdy system jest oscylacyjny lub ma wartości przekraczające wielkość liczb używanych do reprezentowania wartości wewnętrznych (przepełnienie rejestru).

Jeśli bieguny znajdują się zbyt blisko koła jednostki, system może być marginalnie stabilny. W takich przypadkach system może zachowywać się w przypadku pewnego ograniczonego zestawu warunków wejściowych, ale może stać się niekontrolowany w przypadku innych warunków. Powodem tego jest to, że systemy DSP są z natury nieliniowe. Wartości wewnętrzne są często reprezentowane za pomocą arytmetyki stałych punktów i zawsze są przechowywane w rejestrach o skończonych rozmiarach, więc jeśli przekroczone zostaną maksymalne wartości, które mogą być reprezentowane, system doświadcza nieliniowości. Inną cechą systemów DSP jest to, że sygnały są kwantowane. Kwantyzacja sygnału dodaje do systemu efekty nieliniowe niskiego poziomu. Błąd kwantyzacji jest często modelowany jako szum, ale może zostać skorelowany z wartościami systemowymi i spowodować oscylacje zwane cyklami granicznymi.

Należy zachować ostrożność, aby uniknąć nasycania (osiągania absolutnych wartości maksymalnych) reprezentacji punktów stałych. Zasadniczo uważa się za lepsze, jeśli zostaną przekroczone wartości bezwzględne, że reprezentacja będzie utrzymywana na wartości maksymalnej, a nie spowoduje odwrócenie wartości znaku. Nazywa się to ograniczaniem nasycenia i lepiej zachowuje zachowanie systemu, które umożliwia odwrócenie znaków.

Ogólnie niestabilny system DSP nasyca się do ustalonej wartości lub oscyluje w chaotyczny sposób z powodu wewnętrznych literatury.


-1

Gdy system jest niestabilny, wydajność systemu może być nieskończona, nawet jeśli dane wejściowe do systemu były skończone. Powoduje to szereg praktycznych problemów. Na przykład niestabilny sterownik ramienia robota może powodować niebezpieczne ruchy robota. Ponadto niestabilne systemy często powodują pewne obrażenia fizyczne, które mogą być kosztowne. Niemniej jednak wiele systemów jest z natury niestabilnych - na przykład myśliwiec lub rakieta podczas startu są przykładami naturalnie niestabilnych systemów. Chociaż możemy zaprojektować sterowniki, które stabilizują system, najpierw należy zrozumieć, czym jest stabilność, w jaki sposób jest ona określana i dlaczego ma to znaczenie.


-1

Mówi się, że system jest niestabilny, jeśli jego wyjście jest nieskończone dla zastosowanego skończonego sygnału wejściowego.

Korzystając z naszej strony potwierdzasz, że przeczytałeś(-aś) i rozumiesz nasze zasady używania plików cookie i zasady ochrony prywatności.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.