Вы правы, задержки всегда необходимо учитывать, но в рассмотренном примере и вычисление регулятора и передача данных через интерфейс укладываются в 10 мс такты. Здесь задержки реальной системы и "виртуально-реальной" системы совпадают и равны 10 мс.
С проблемой СЛУЧАЙНЫХ выбросов сигнала столкнулся, когда LabVIEW принимал от реальных датчиков зашумленные (не идеальные) синусоидальные сигналы (отображающие дыхание) с переменными амплитудами, периодами и паузами .
На стенде с платформой Teensy 4.1 и смоделированными (вычислялись контроллером) идеальными синусоидальными сигналами получил повторяющийся (не случайный) описанный в статье эффект. Эффект с этими сигналами в точности повторяется и с Arduino UNO.
Помимо отключения терминала, решением (устранением выбросов) является и использование очереди при взаимодействии LabVIEW как c Teensy 4.1 так и с Arduino UNO. Об этом сказано в статье.
"... дополнительным "мусорным" байтом." Дополнительный байт и "выбросы" создаются в одни и те же моменты по отношению к ПЕРИОДУ сигнала, как показано на графиках. Преобразования, показанные в таблице, также привязаны к ПЕРИОДУ сигнала, и неизменно повторяются каждый период.
"... стрим c COM порта" проверен. Например, как сказано в статье, если синусоидальные показания одного из датчиков заменить константой (пропадает периодичность суммарного сигнала), то шумы (или аномалия) исчезают, сигнал другого датчика отображается чистым синусом и LabVIEW показывает на мониторе, что принимает каждый такт только 6 байт. Чтобы выделить проблему приема периодических фрагментов в LabVIEW (повторяемости аномалии), вместо показаний датчиков, контроллер (по запросу LabVIEW) выдавал два эталонных синусоидальных сигнала (int16 и int32).
Хорошо. Тогда перефразирую. Переход tf->ss и другие переходы, отмеченные на диаграмме сплошными стрелками, однозначны” поскольку их модели эквивалентны.
Переходы, отмеченные пунктирными стрелками, “оказываются неоднозначными, а их результаты зависят от выбора структуры оператора и алгоритма обработки данных” [1].
На мой взгляд, MATLAB успешно делает tf->ss преобразования, принадлежащие одной и той же динамической системе. В этом однозначность преобразования.
Виды моделей пространства состояний могут отличаться, как и наборы дифференциальных или разностных уравнений одной и той же системы, в этом возможная неоднозначность вида модели, но не ее динамических свойств. Примеры различных видов одной системы показаны на рисунке 10.
Если у Вас есть примеры некорректного tf->ss преобразования в MATLAB (создающего модели с разными динамическими характеристиками или с отличающимся распределением корней), пожалуйста, покажите их.
<… Скорость передачи данных относится ко всем сигналам в сумме, которые можно запихнуть в канал по максимуму частотного диапазона. А не по одному импульсу. Короче, к вашей работе это не относится вообще никак>.
Скорость передачи не относится к количеству передаваемых единиц. С одной и той же скоростью можно передавать, как множество, так и один импульс.
<…Импульс у вас 3 точки, только вот сколько до следующего импульса?>
Зависит от кодовой последовательности, нули тоже могут входить в последовательность.
<…Период следования-то какой?>
Три точки.
<…Фурье анализ работает только для гармонических/повторяющихся сигналов. Остальное (анализ импульсов, шума) — ложь и допущения. >
Интересная трактовка.
<…В своей работе вы просто пользуетесь тем моментом, что теоретически единичный импульс бесконечного периода раскладывается в бесконечный же спектр, который прогоняется через фильтр со своей характеристикой.>
Спектр конечный (см. значение points)
<…Только обратно он из спектра не собирается.>
Восстанавливается без погрешностей.
<…Вы еще забываете про временные задержки в канале, которые будут искажать вычисления. >
Характеристика реального канала измерена анализатором спектра. Информация о временных задержках содержится в фазе передаточной функции канала. Других задержек у канала нет
<…Потому способ построения АЧХ фильтра по анализу единичного импульса является занятием крайне сомнительным. >
Крайне сомнительным является сам аргумент. Взгляните, хотя бы, на литературу в списке статьи.
<…Уж лучше загнать белый шум и смотреть его спектр.>
Если лучше, то загоните.
<…В общем, если убрать эту шелуху про суперсовременные каналы связи и прочее, статья похудеет на две трети.>
Вы действительно нашли в работе информацию про суперсовременные каналы связи?
1. <Скорость передачи …> Вот первое, что попалось под руку. life-prog.ru/view_zam2.php?id=24 “Теорема Найквиста. … Например, из этой формулы видно, что канал с полосой 3 кГц не может передавать двухуровневые сигналы быстрее 6000 бит/сек”
В нашем случае, на измеренной максимальной частоте канала 20 ГГц, предельная скорость передачи составляет 40 Гбит/c.
2. <… импульс на 10 точек > Пожалуйста, посмотрите рисунок 2, импульс состоит из 3 точек.
Вы правы, задержки всегда необходимо учитывать, но в рассмотренном примере и вычисление регулятора и передача данных через интерфейс укладываются в 10 мс такты. Здесь задержки реальной системы и "виртуально-реальной" системы совпадают и равны 10 мс.
Рекомендую пример по ссылке [1].
Дополнение. При наличии терминирующего байта эффект "выбросов" пропадает, если сигнал не периодический или не содержит повторяющихся фрагментов.
С проблемой СЛУЧАЙНЫХ выбросов сигнала столкнулся, когда LabVIEW принимал от реальных датчиков зашумленные (не идеальные) синусоидальные сигналы (отображающие дыхание) с переменными амплитудами, периодами и паузами .
На стенде с платформой Teensy 4.1 и смоделированными (вычислялись контроллером) идеальными синусоидальными сигналами получил повторяющийся (не случайный) описанный в статье эффект. Эффект с этими сигналами в точности повторяется и с Arduino UNO.
Помимо отключения терминала, решением (устранением выбросов) является и использование очереди при взаимодействии LabVIEW как c Teensy 4.1 так и с Arduino UNO. Об этом сказано в статье.
Согласны ли Вы со следующими рассуждениями?
При наличии
1. терминала (устанавливается по дефолту) в модуле “VISA Configure Serial Port VI”;
2. в принимаемой последовательности байтов, равных терминалу;
3. и повторяющихся фрагментов данных
LabVIEW может искажать принимаемую последовательность, например, как показано в таблице 1.
Вы правы. "Termination = F" решило проблему. Большое спасибо за дельный совет.
"... дополнительным "мусорным" байтом." Дополнительный байт и "выбросы" создаются в одни и те же моменты по отношению к ПЕРИОДУ сигнала, как показано на графиках. Преобразования, показанные в таблице, также привязаны к ПЕРИОДУ сигнала, и неизменно повторяются каждый период.
"... стрим c COM порта" проверен. Например, как сказано в статье, если синусоидальные показания одного из датчиков заменить константой (пропадает периодичность суммарного сигнала), то шумы (или аномалия) исчезают, сигнал другого датчика отображается чистым синусом и LabVIEW показывает на мониторе, что принимает каждый такт только 6 байт. Чтобы выделить проблему приема периодических фрагментов в LabVIEW (повторяемости аномалии), вместо показаний датчиков, контроллер (по запросу LabVIEW) выдавал два эталонных синусоидальных сигнала (int16 и int32).
И все таки они разные, ненадолго пропадает кубик.
Насчет изобретения велосипеда. У Вас затруднения с другим вариантом, который можно воспроизвести?
Спасибо за дельное замечание.
Пожалуйста, дайте ссылку или собственный вариант (который можно воспроизвести) совместного моделирования S7-PLCSIM Advanced и Simulink.
Судя по заключению (последний пункт), решение применимо ко всем контроллерам.
Переходы, отмеченные пунктирными стрелками, “оказываются неоднозначными, а их результаты зависят от выбора структуры оператора и алгоритма обработки данных” [1].
Виды моделей пространства состояний могут отличаться, как и наборы дифференциальных или разностных уравнений одной и той же системы, в этом возможная неоднозначность вида модели, но не ее динамических свойств. Примеры различных видов одной системы показаны на рисунке 10.
Если у Вас есть примеры некорректного tf->ss преобразования в MATLAB (создающего модели с разными динамическими характеристиками или с отличающимся распределением корней), пожалуйста, покажите их.
Скорость передачи не относится к количеству передаваемых единиц. С одной и той же скоростью можно передавать, как множество, так и один импульс.
<…Импульс у вас 3 точки, только вот сколько до следующего импульса?>
Зависит от кодовой последовательности, нули тоже могут входить в последовательность.
<…Период следования-то какой?>
Три точки.
<…Фурье анализ работает только для гармонических/повторяющихся сигналов. Остальное (анализ импульсов, шума) — ложь и допущения. >
Интересная трактовка.
<…В своей работе вы просто пользуетесь тем моментом, что теоретически единичный импульс бесконечного периода раскладывается в бесконечный же спектр, который прогоняется через фильтр со своей характеристикой.>
Спектр конечный (см. значение points)
<…Только обратно он из спектра не собирается.>
Восстанавливается без погрешностей.
<…Вы еще забываете про временные задержки в канале, которые будут искажать вычисления. >
Характеристика реального канала измерена анализатором спектра. Информация о временных задержках содержится в фазе передаточной функции канала. Других задержек у канала нет
<…Потому способ построения АЧХ фильтра по анализу единичного импульса является занятием крайне сомнительным. >
Крайне сомнительным является сам аргумент. Взгляните, хотя бы, на литературу в списке статьи.
<…Уж лучше загнать белый шум и смотреть его спектр.>
Если лучше, то загоните.
<…В общем, если убрать эту шелуху про суперсовременные каналы связи и прочее, статья похудеет на две трети.>
Вы действительно нашли в работе информацию про суперсовременные каналы связи?
В нашем случае, на измеренной максимальной частоте канала 20 ГГц, предельная скорость передачи составляет 40 Гбит/c.
2. <… импульс на 10 точек > Пожалуйста, посмотрите рисунок 2, импульс состоит из 3 точек.
www.vr-online.ru/blog/upravlenie-lpt-portom-v-srede-matlab-8407