Зв'язок між інженерією обробки та управління сигналами?

Інженерія систем управління та обробка цифрових сигналів є важливими курсами / предметами електротехніки. Але як ці два предмети / курси пов'язані один з одним ??

Також, будь ласка, будь ласка, повідомте мене, які є рекомендовані ресурси (книги, навчальні посібники, лекції тощо) щодо інженерії систем управління та як почати працювати з нею на технічному рівні?

Оскільки у нас є відповідь у нижченаведеному посиланні, але ця відповідь стосується ресурсів dsp, я шукаю ресурси щодо інженерії систем управління, наприклад, відповідь на запит референції.

Існує багато перекриттів, але деякі відмінності в акцентах. Інженерія управління також старша за DSP. Якщо ти маєш традиційну освіту з екологічного виховання, то насправді не відрізняєшся.

Змінні стану є більш типовою перспективою для елементів керування. У першому виданні Oppenheim і Schafer 1975 був розділ про змінні стану, але вони їх роками відміняли. Вам потрібно зрозуміти змінні стану, щоб зробити Kalman Filtering, який є областю перекриття. Лінійне оцінювання та лінійне управління є дуалами один одного.

Я б також сказав, що гібридні системи безперервного / дискретного часу є більш поширеними в системах управління, але є багато прикладів і для DSP.

DSP майже завжди робиться на рівномірному відборі проб. Державні змінні можуть працювати і з неоднорідною вибіркою.

Я ніколи не чув про антипричинні системи управління, але вперед зворотна фільтрація в часі є звичайною в DSP. Управління по своїй суті є причинним. Одностороннє перетворення Лапласа частіше зустрічається в елементах управління.

Стійкість у зворотних петлях важлива для обох областей. Розширений клас систем управління охоплюватиме такі теми, як стабільність Ляпонова. Зазвичай ви не бачите цього в DSP, але є документи DSP, які використовують цю техніку.

Теорія управління з'являється в машинобудуванні. DSP виявляється у фінансах. У робототехніці є багато і тих, хто також використовує комп'ютерне бачення.

У RADAR форми сигналів та фільтрування більше DSP на передньому кінці, але системи відстеження на задньому кінці більше, як управління.

Якби мені довелося використовувати одне слово, щоб описати кожне.

Управління: подача назад

Обробка сигналу: зондування

а може, використовуючи фразу

Управління: в даний час

DSP: в пазу

Я зробив свою обробку сигналів кандидат наук. у відділі систем управління . Я вважаю, що обробка сигналу - це відкритий цикл; системи управління закривають петлю.

Крім того, математика за обома дуже схожа. Це додатки, які, як правило, дуже різні.

Обидва спираються на лінійну теорію системи (також "Сигнали та системи" ). Так само, як і системи зв'язку та лінійні електричні схеми , електронні схеми та розподілені мережі (також лінії передачі ).

Обидва турбуються про стабільність системи. Полюси повинні бути всередині одиничного кола. DSP насправді ширший, ніж управління або комунікації.

Системи управління зазвичай більше зацікавлені в поведінці часової області; імпульсна відповідь та ступінь відповіді. Критерій Рута-Гурвіца (або його дискретний час) та методи Root-Locus - це те, про що хвилюються хлопці з Контролю. Я ніколи над цим не хвилювався.

Раніше було так, що системи змінної стану перебувають у віданні управління, але з моменту фільтру Калмана я бачив, що представлення змінної стану (з матрицями A, B, C, D ) частіше з'являються в DSP.

Багато проблем з DSP за межами Controls менш стурбовані поведінкою часової області та більше стурбовані поведінкою частотної області.

Обробка зображень більше пов'язана з DSP, ніж з керування.

Я не знаю, хлопці з Controls взагалі турбуються про FFT і подібне.

Усі ці дисципліни мають практичний кінець, який стає Електронікою. Турбує те, як мікросхеми DSP або CPU підключені до перетворювачів A / D і D / A, а також до пам'яті та інших периферійних пристроїв. Я не знаю, наскільки хлопці з контролерів турбуються про помилку квантування, але вони повинні.

Існує досить просте розмежування.

Обробка сигналів - це набір інструментів, які можуть бути використані для управління технікою.

Інженерія управління полягає в тому, щоб щось рухатись так, як ви хочете, щоб воно рухалося. Деякі інструменти обробки сигналів допоможуть у цьому (а деякі не будуть; зворотна фільтрація не відбувається в режимі реального часу без TARDIS).

Обробка сигналів в значній мірі пов'язана з частотною характеристикою (посиленням), тому що саме це впливає на те, що ви чуєте. Затримка фаз і груп - це проблеми, але часто не є основними.

Хоча в управлінській техніці, як правило, ви хочете, щоб щось перемістилося в позицію, а потім не рухалося. У цьому є основний принцип - якщо ви не можете бачити його, ви не можете його виправити . Якщо вимірювання вашої позиції відфільтровано способами, які погано затримують вимірювання, цикл управління не знає, де він знаходиться (або не отримує цю інформацію досить швидко), і тому не може належним чином переміститися. Або ще гірше, якщо вона отримує інформацію занадто пізно, то вона може навіть спробувати рухатись у неправильному напрямку.

Таким чином, інженерія управління схильна використовувати фільтри, як Баттерворт, які, можливо, не справляються з такою хорошою роботою фільтрації, але мають набагато більше доброякісного впливу на сигнали. Або він може взагалі не використовувати фільтри, тому що шум на сигналах може не впливати на рух системи, якщо у вас повільний цикл управління або система з великою кількістю інерцій.

Найкращий підручник, про який я знаю, - це сучасна інженерія управління від Ogata. Я можу досконало рекомендувати це. Він не обмежується контролем простору стану, але для більшості контрольних робіт вам це рідко знадобиться.

Інженерія управління часто викладається на подібних або навіть тих же курсах навчання, до ступеня магістра. У загальному підході до моделювання системи, де вхідні дані ($I$) та виходи ($O$) пов'язані через системи ($S$), Я б це сказав, для цілі $O$, вони або працюють над $S$ або $I$:

• інженери-контролери, як правило, ставлять (сильні) контракти на виходи системи, і присвячені пошуку входів, які відповідають контрактам
• люди, що займаються обробкою сигналів, як правило, ставлять (сильні) очікування на виходи та прагнуть знайти системи, які належним чином перетворюють входи .

Як наслідок, їх інструменти дуже схожі, і все одно, що іноді ними користуються, є подвійним способом. Навіть якщо їхній досвід дуже близький, я помітив деякі труднощі у їхньому спілкуванні. Певною мірою ця ситуація нагадує мені Джорджа Бернарда Шоу:

США та Великобританія - дві країни, розділені загальною мовою.

Отже, обробка сигналів / зображень та інженерія управління - це дві близькі дисципліни, розділені набором загальних інструментів .

• Вимога щодо причинно-наслідкових реалізацій системи в режимі реального часу (де час є незалежним параметром), які постійно мінімізують похибку виводу щодо еталонного критерію , відрізняє дисципліну систем управління.

• Ви можете шукати MIT Open Courseware , наприклад https://ocw.mit.edu/courses/aeronautics-and-astronautics/16-30-feedback-control-systems-fall-2010/

• Безкоштовний робочий схожий MATLAB Scilab ( https://scilab.org ) забезпечує доступ до багатьох перевірених бібліотек, що підтримують проектування та аналіз систем управління.

• Python's NumPy і SciPy ( https://scipy.org ) можуть замінити Scilab , якщо вам зручніше, тоді як SymPy ( https://sympy.org ) може допомогти у символічних (комп'ютерних системах алгебри) маніпуляціях. Ноутбуки Anaconda Jupyter ( https://anaconda.org ) дозволять задокументувати свою розробку за допомогою набору типів Markdown та надання виразів LaTeX разом з інтерактивним кодом та блоками виводу.

• Для відображення графіків потоку сигналів , які часто підсумовують системи управління, ви можете скористатися Graphviz ( https://graphviz.org ).

• Роджер Лаббе дуже ефективно пояснює фільтри Кальмана: https://github.com/rlabbe/Kalman-and-Bayesian-Filters-in-Python Орієнтовний стан системи є об'єктом управління для фільтра Калмана.