Структурный синтез и комплексное исследование системы автоматического регулирования скорости и помехоустойчивого кодера-декодера (Методологический план технической курсовой работы)

В современном мире, где технологический прогресс неумолимо ускоряется, автоматизация и надежная передача данных стали краеугольными камнями развития инженерных систем. От высокоточных роботизированных комплексов до автономных транспортных средств, от промышленных систем управления до космической телеметрии — везде критически важны две составляющие: способность системы точно и быстро поддерживать заданные параметры движения и безошибочная доставка информации. Именно эти аспекты, на первый взгляд разрозненные, но по сути глубоко взаимосвязанные в контексте телемеханики и автоматики, формируют основу нашего исследования.

Настоящая курсовая работа ставит перед собой амбициозную цель: разработать и исследовать две ключевые подсистемы — регулятор скорости движущегося объекта и пару кодер-декодер, — демонстрируя глубину понимания принципов их структурного синтеза, математического моделирования и оценки эффективности. В рамках дисциплины «Теоретические основы автоматики, телемеханики и связи» будут решены задачи по созданию математической модели объекта управления с учетом реальных нелинейностей, синтезу оптимального ПИ-регулятора скорости, проектированию логической структуры помехоустойчивого циклического кода (Хэмминга (7, 4)), а также по моделированию и анализу производительности обеих систем в специализированном программном обеспечении. Результаты работы должны стать не просто академическим отчетом, а полноценным техническим решением, иллюстрирующим инженерный подход к проектированию сложных систем, что подтверждает её практическую значимость и применимость в будущих проектах.

Теоретические основы и постановка задачи

Прежде чем приступить к практическому синтезу и моделированию, необходимо заложить прочный фундамент из теоретических концепций и терминологии, которые будут служить ориентирами на протяжении всей работы. Мы погрузимся в мир автоматического управления, где царят передаточные функции и критерии устойчивости, а затем перейдем к сфере помехоустойчивого кодирования, где биты информации борются с шумами канала.

Принципы построения систем автоматического регулирования (САР)

В основе любой системы автоматического регулирования лежит взаимодействие между объектом управления и регулятором, направленное на поддержание заданной выходной величины. Центральным элементом для анализа таких систем является передаточная функция, которая представляет собой отношение преобразования Лапласа выходной величины к преобразованию Лапласа входной величины при нулевых начальных условиях. Она является компактным и мощным инструментом для описания динамических свойств линейных звеньев и систем.

Ключевым требованием к любой САР является устойчивость. Система считается устойчивой, если при любых ограниченных входных воздействиях ее выходная величина остается ограниченной. Нарушение устойчивости приводит к неконтролируемым колебаниям или расходимости процесса регулирования, делая систему неработоспособной. Помимо устойчивости, не менее важным является качество регулирования, которое характеризуется такими показателями, как время регулирования, перерегулирование, статическая ошибка и степень колебательности. Эти метрики отражают, насколько быстро и точно система достигает заданного значения и насколько эффективно подавляет внешние возмущения.

Особое место в проектировании сложных САР занимает принцип подчиненного регулирования координат. Этот принцип, широко используемый в электроприводах, предполагает иерархическое построение системы, где внутренние, более быстродействующие контуры регулируют быстроменяющиеся параметры (например, ток), а внешние, более медленные контуры — интегрирующие координаты (например, скорость или положение). Такая структура значительно упрощает настройку, позволяет эффективно подавлять возмущения и обеспечивает высокую точность регулирования за счет локализации обратных связей. Например, в электроприводе сначала настраивается контур тока, а затем, опираясь на его параметры, контур скорости. Замкнутая передаточная функция внутреннего контура тока аппроксимируется апериодическим звеном первого порядка с эквивалентной малой постоянной времени T_э.т = 2 ⋅ T_μ.т, где T_μ.т — суммарная малая некомпенсированная постоянная времени токового контура, что создает упрощенный «объект управления» для внешнего контура скорости, а это, в свою очередь, значительно облегчает дальнейший синтез и анализ.

Основы помехоустойчивого кодирования в телемеханике

В системах телемеханики, где передача данных часто осуществляется по зашумленным каналам, критически важной становится защита информации от искажений. Здесь на помощь приходят блоковые систематические корректирующие коды. Эти коды преобразуют блок из k информационных символов в более длинный блок из n кодовых символов, добавляя r = n - k проверочных (избыточных) символов. Систематичность кода означает, что информационные символы непосредственно входят в кодовое слово.

Ключевой метрикой, определяющей способность кода исправлять и обнаруживать ошибки, является его минимальное кодовое расстояние (d_min). Это минимальное число позиций, в которых отличаются любые две разрешенные кодовые комбинации. Чем больше d_min, тем выше помехоустойчивость кода. Зная d_min, можно определить исправляющую способность (t) кода — максимальное число ошибок, которые код гарантированно исправляет. Формула для t выглядит как t = ⌊(d_min — 1) / 2⌋. Например, код с d_min = 3 может исправить одну ошибку (t = 1) и обнаружить две, а код с d_min = 5 — две ошибки (t = 2) и обнаружить четыре. Эти метрики станут основой для оценки эффективности выбранного кода, поскольку они напрямую влияют на надёжность всей системы передачи данных.

Математическое моделирование и структурный синтез регулятора скорости

Центральным этапом проектирования любой системы управления является создание адекватной математической модели объекта. Только после того, как мы «оцифруем» его поведение, можно приступать к синтезу управляющего воздействия. В данном разделе мы сосредоточимся на движущемся объекте, который является классическим примером объекта регулирования скорости.

Моделирование объекта управления

Для движущегося объекта, такого как электропривод, его динамические свойства в операторной форме (преобразование Лапласа) описываются передаточной функцией W(p) = Y(p) / U(p). Если рассматривать электропривод с подчиненным регулированием, то после настройки внутреннего токового контура его замкнутая передаточная функция аппроксимируется апериодическим звеном первого порядка с эквивалентной малой постоянной времени T_э.т = 2 ⋅ T_μ.т.

Далее, для внешнего контура скорости, объект управления (двигатель с нагрузкой) часто аппроксимируется интегрирующим звеном с малой некомпенсированной постоянной времени T_μ. Таким образом, передаточная функция объекта управления (ОУ) для контура скорости может быть представлена в виде:

Wоб(p) ≈ Kоб / (p (Tμp + 1))

Здесь K_об — коэффициент усиления объекта, p — оператор Лапласа (дифференцирования), T_μ — суммарная малая некомпенсированная постоянная времени контура скорости, которая включает в себя эквивалентную постоянную времени токового контура и другие малые постоянные времени. Эта модель является достаточно универсальной для описания динамики скорости многих движущихся объектов, от конвейеров до электромобилей, при условии, что внутренние, более быстрые процессы уже скорректированы.

Учет типовых нелинейностей

Идеальные линейные модели, какими бы удобными они ни были для аналитического синтеза, редко отражают всю сложность реального мира. В практических САР неизбежно возникают типовые нелинейности, которые могут существенно влиять на качество и даже устойчивость системы. К таким нелинейностям относятся трение, люфты, насыщение (ограничение выходной мощности сервопривода) и релейные характеристики (например, зона нечувствительности).

Особенно важной для движущихся объектов является нелинейность сухого (кулоновского) трения. В отличие от вязкого трения, которое пропорционально скорости, сухое трение — это постоянный момент, который действует против направления движения независимо от величины скорости, пока объект движется. В момент перехода через ноль (остановки или смены направления) сухое трение проявляется как «зона застоя» или «мертвая зона». Математически модель сухого трения M_тр(Ω) описывается как:

Mтр(Ω) = Mтр.ст · sgn(Ω)

где M_тр.ст — постоянный статический момент сухого трения, а sgn(Ω) — функция знака скорости Ω, которая равна +1 при Ω > 0, -1 при Ω < 0 и может быть неопределенной при Ω = 0. Учет этой нелинейности в моделировании критически важен, так как она может приводить к автоколебаниям малой амплитуды, увеличению статической ошибки или ухудшению точности позиционирования при низких скоростях. И что из этого следует? Следует то, что без адекватного учёта сухого трения, синтезированный регулятор может оказаться неэффективным или даже нестабильным в реальных условиях эксплуатации, что подчёркивает необходимость тщательного анализа всех факторов.

Расчет параметров ПИ-регулятора по критерию Модульного Оптимума

Выбор метода синтеза регулятора определяет как динамические характеристики системы, так и сложность ее реализации. Для контура скорости в электроприводах наиболее часто используется ПИ-регулятор (пропорционально-интегральный), который позволяет устранить статическую ошибку благодаря интегрирующей составляющей и обеспечить необходимое быстродействие. Передаточная функция ПИ-регулятора имеет вид:

Wрег(p) = Kп + (Kи / p) = Kп · ( (Tиp + 1) / (Tиp) )

где K_п — коэффициент пропорционального усиления, K_и — коэффициент интегрирования, T_и — постоянная времени интегрирования.

Одним из наиболее популярных и эффективных методов настройки регуляторов в многоконтурных системах является критерий Модульного Оптимума (МО). Его цель — обеспечить передаточную функцию разомкнутой системы, близкую к идеальному апериодическому звену первого порядка, что приводит к минимальному перерегулированию в замкнутой системе (обычно σ ≈ 4.3%) и высокому быстродействию.

Принцип синтеза ПИ-регулятора по МО основан на аналитической компенсации. Это означает, что нуль регулятора (T_иp + 1) должен компенсировать наиболее значимый полюс объекта (T_обp + 1). Таким образом, постоянная времени интегрирования ПИ-регулятора T_и приравнивается к основной компенсируемой (большой) постоянной времени объекта T_об. В контексте контура скорости, T_об будет соответствовать большой постоянной времени механической части объекта (например, T_м).

После компенсации полюса объекта, коэффициент пропорционального усиления K_п для настройки на МО определяется по формуле:

Kп = Tоб / (2 · Kоб · Tμ)

где K_об — коэффициент усиления объекта, а T_μ — суммарная некомпенсированная малая постоянная времени, которая осталась в объекте после компенсации. Эта формула гарантирует достижение желаемых показателей качества: минимального перерегулирования (порядка 4.3%) и заданного времени регулирования. Какой важный нюанс здесь упускается? Важно помнить, что хотя МО обеспечивает отличное быстродействие и минимальное перерегулирование по задающему воздействию, он может быть менее эффективен при отработке сильных возмущений, что требует дополнительного анализа и, возможно, применения других критериев, таких как Симметричный Оптимум.

Для более полного понимания и применения, представим типовые параметры системы и расчет:

Параметр	Описание	Значение	Единица измерения
Tоб	Компенсируемая постоянная времени объекта (например, механическая)	0.1	с
Tμ	Суммарная малая некомпенсированная постоянная времени	0.005	с
Kоб	Коэффициент усиления объекта	10	(ед. скорости) / (ед. управляющего воздействия)

Расчет параметров ПИ-регулятора:

1. Постоянная времени интегрирования (T_и):
   Согласно принципу аналитической компенсации:
   Tи = Tоб = 0.1 с
2. Коэффициент пропорционального усиления (K_п):
   Используем формулу для МО:
   Kп = Tоб / (2 · Kоб · Tμ) = 0.1 / (2 · 10 · 0.005) = 0.1 / 0.1 = 1

Таким образом, передаточная функция синтезированного ПИ-регулятора будет:

Wрег(p) = 1 · ( (0.1p + 1) / (0.1p) ) = (0.1p + 1) / (0.1p)

Эта методика обеспечивает предсказуемый и высококачественный переходный процесс, что критически важно для систем, требующих точного и быстрого регулирования скорости.

Синтез кодера и декодера циклического кода

В условиях постоянно возрастающих требований к надежности передачи данных, выбор и реализация помехоустойчивого кодирования становятся ключевым аспектом проектирования систем телемеханики. Мы рассмотрим один из наиболее эффективных классов кодов — циклические коды, сосредоточившись на их структурной реализации.

Выбор кода и порождающего многочлена

Для систем телемеханики, где часто требуется исправление одиночных ошибок, оптимальным выбором является код Хэмминга (7, 4). Этот код относится к классу блочных систематических циклических кодов и обладает следующими характеристиками:

• n = 7: длина кодового слова (общее количество символов).
• k = 4: количество информационных символов.
• r = n - k = 3: количество проверочных символов.
• dmin = 3: минимальное кодовое расстояние, что позволяет исправлять t = ⌊(3 - 1) / 2⌋ = 1 одиночную ошибку.

Выбор кода Хэмминга (7, 4) обоснован его простотой реализации и эффективностью при исправлении одиночных ошибок, которые являются наиболее распространенными в дискретных каналах связи.

Циклический код (n, k) однозначно определяется своим порождающим многочленом g(x), степень которого равна числу проверочных символов r = n — k. Для стандартного циклического кода Хэмминга (7, 4) порождающий многочлен часто выбирается как:

g(x) = x3 + x + 1

Этот многочлен соответствует двоичной последовательности 1011, где коэффициенты многочлена (1, 0, 1, 1) определяют наличие соответствующей степени x.

Аппаратурная реализация кодера

Кодер циклического кода (системного) представляет собой устройство, которое принимает k информационных символов и генерирует r проверочных символов, объединяя их в n-разрядное кодовое слово. Аппаратурная реализация кодера основана на использовании (n-k)-разрядного регистра сдвига с линейными обратными связями. Эти обратные связи реализуются с помощью сумматоров по модулю 2 (операция XOR) и соответствуют ненулевым коэффициентам порождающего многочлена g(x).

Процесс кодирования можно представить как деление многочлена информационного слова A(x) · x^r на порождающий многочлен g(x) по модулю 2. Остаток R(x) от этого деления и будет последовательностью проверочных символов.

Структурная (логическая) схема кодера для g(x) = x3 + x + 1 будет иметь 3-разрядный регистр сдвига (поскольку r = 3). Обратные связи подключаются к входам ячеек регистра сдвига в позициях, соответствующих ненулевым коэффициентам g(x), исключая старший коэффициент x^r. Для g(x) = x3 + x + 1 это означает, что связи идут от 0-й и 1-й степени, то есть от ячеек, соответствующих x⁰ и x¹ (самые младшие биты регистра).

Рассмотрим схему:

1. Вход информационных символов: k информационных символов подаются последовательно.
2. Регистр сдвига: r ячеек (в данном случае 3).
3. Обратные связи: Выходы ячеек регистра сдвига, соответствующие степеням x⁰ и x¹ в порождающем полиноме, через сумматоры по модулю 2 (XOR) подаются на вход первой ячейки регистра.
4. Выход: После того, как все k информационных символов пройдут через регистр сдвига, его содержимое будет представлять собой r проверочных символов. Эти символы присоединяются к исходным k информационным символам для формирования полного кодового слова n.

Например, для кодера Хэмминга (7, 4) с g(x) = x3 + x + 1:

       +-------------------------------------+
       |                                     |
       |  +---+      +---+      +---+      |
       |  |   |----->|   |----->|   |----->|
  Инфо. ->| D |      | D |      | D |      |  Проверочные символы
       |  +---+      +---+      +---+      |
       |    ^          ^          ^        |
       |    |          |          |        |
       |    |          |          |        |
       |    XOR        |          |        |  (Обратные связи по g(x) = x3 + x + 1)
       |    ^          |          |        |
       +----|----------+----------+--------+

В этой схеме «D» обозначает ячейку регистра сдвига. XOR-элемент на входе первой ячейки регистра сдвига суммирует информационный бит с выходами ячеек регистра, соответствующих x⁰ и x¹.

Принципы работы декодера и вычисление синдрома

Декодер циклического кода также строится на базе регистра сдвига и выполняет операцию, обратную кодированию, но с ключевой целью — обнаружение и исправление ошибок. Основная задача декодера — вычисление синдрома S(x).

Синдром вычисляется путем деления принятого кодового слова (которое может содержать ошибки) на тот же порождающий многочлен g(x), что использовался при кодировании. Если принятое слово не содержит ошибок (или содержит ошибки, которые код не может обнаружить), то деление на g(x) дает нулевой остаток, и синдром S(x) будет равен нулю.

Если же синдром S(x) не равен нулю, это означает, что в принятом кодовом слове произошла ошибка. Величина синдрома указывает на позицию и характер ошибки. Для кода Хэмминга (7, 4), который способен исправлять одиночные ошибки, каждому ненулевому синдрому соответствует конкретная позиция ошибки. Декодер анализирует полученный синдром и, если он соответствует одному из возможных векторов ошибок (с весом, не превышающим исправляющую способность t), то ошибка локализуется и исправляется. Это достигается путем инвертирования бита в обнаруженной позиции.

Аппаратно декодер циклического кода также реализуется на регистре сдвига с обратными связями, аналогично кодеру, но с несколько иной логикой управления и выходной логикой для анализа синдрома. Последовательное прохождение принятых n символов через регистр сдвига приводит к формированию синдрома в ячейках регистра.

Моделирование систем и оценка качества

Теоретические выкладки и структурные схемы обретают реальный смысл только после их практической реализации и всестороннего анализа. Моделирование в специализированном программном обеспечении позволяет не только проверить корректность расчетов, но и оценить поведение систем в динамике, выявить потенциальные проблемы и подтвердить соответствие заданным требованиям.

Анализ переходных процессов САР

Для регулятора скорости ключевым этапом является моделирование его поведения при различных воздействиях. Процесс моделирования, обычно осуществляемый в таких средах, как MATLAB/Simulink, позволяет построить графики переходных процессов САР. Эти графики демонстрируют отклик системы во времени на изменения задающего воздействия (например, ступенчатое изменение желаемой скорости) и возмущающего воздействия (например, скачок нагрузки).

Основные показатели, которые необходимо измерить и проанализировать:

1. Время регулирования (t_р): Это время, за которое выходная величина САР входит в заданную (обычно 5%) зону от установившегося значения и больше не выходит из нее. Для системы, настроенной по критерию Модульного Оптимума, время регулирования численно связано с эквивалентной малой постоянной времени T_μ соотношением: tр ≈ 4.15 · Tμ. Если, например, Tμ = 0.005 с, то ожидаемое время регулирования составит tр ≈ 4.15 · 0.005 с = 0.02075 с.
2. Перерегулирование (σ): Максимальное отклонение выходной величины от установившегося значения в процентном отношении. Для настройки по Модульному Оптимуму, целевое перерегулирование должно быть минимальным, обычно σ ≈ 4.3%. Это означает, что система достигает заданного значения практически без колебаний, что идеально для многих технологических процессов.
3. Статическая ошибка (ε_ст): Разность между заданным и установившимся значением выходной величины. Благодаря интегрирующей составляющей в ПИ-регуляторе, статическая ошибка при ступенчатом задающем воздействии должна быть равна нулю.

Кроме временных характеристик, важно анализировать частотные характеристики, такие как Логарифмическая Амплитудно-Частотная Характеристика (ЛАЧХ) разомкнутого контура. ЛАЧХ позволяет оценить запасы устойчивости по фазе и амплитуде, которые являются критически важными для робастности системы к изменениям параметров объекта. Например, для системы, настроенной по МО, запас устойчивости по фазе обычно составляет около 60-70°, что обеспечивает достаточную стабильность.

Пример анализа (гипотетический):
Моделирование показало, что при ступенчатом задающем воздействии скорость движущегося объекта достигла 95% от заданного значения за 0.022 с, что хорошо согласуется с расчетным tр ≈ 0.02075 с. Максимальное перерегулирование составило 4.5%, что находится в пределах ожидаемых 4.3% для МО. Статическая ошибка отсутствовала. При подаче ступенчатого возмущения (имитация изменения нагрузки), система быстро вернулась к заданной скорости с незначительным провалом и без перерегулирования.

Оценка помехоустойчивости кодирования

Для кодера-декодера оценка эффективности проводится через анализ его способности противостоять ошибкам в канале связи. Основным количественным показателем является вероятность неисправленной ошибки (P_неиспр). Эта вероятность отражает долю кодовых слов, в которых ошибки не были обнаружены или не были исправлены декодером, несмотря на наличие искажений.

P_неиспр определяется минимальным кодовым расстоянием d_min кода и вероятностью ошибки в канале P_ош (вероятность того, что один бит будет искажен). Для двоичного симметричного канала (ДСК), где вероятность ошибки на бит одинакова для 0 и 1, и для кода с исправляющей способностью t (т.е. dmin = 2t + 1), при малой вероятности ошибки символа P_ош, вероятность остаточной (неисправленной) ошибки на кодовое слово P_неиспр в первом приближении доминирует вероятностью появления (t+1) ошибок:

Pнеиспр ≈ Ct+1n · Pошt+1

где Ct+1n — число сочетаний из n по t+1, n — длина кодового слова, t — исправляющая способность кода.

Для кода Хэмминга (7, 4), где n=7 и t=1 (исправляет одиночные ошибки), формула принимает вид:

Pнеиспр ≈ C1+17 · Pош1+1 = C27 · Pош2

Расчет C27 = (7 · 6) / (2 · 1) = 21.
Таким образом, Pнеиспр ≈ 21 · Pош2.

Пример расчета:
Если вероятность ошибки в канале Pош = 10-3, то вероятность неисправленной ошибки для кода Хэмминга (7, 4) будет:

Pнеиспр ≈ 21 · (10-3)2 = 21 · 10-6 = 2.1 · 10-5.

Без кодирования вероятность ошибки на кодовое слово длиной n=7 была бы значительно выше, примерно 7 · Pош = 7 · 10-3. Этот пример наглядно демонстрирует, как кодирование существенно снижает вероятность ошибок, повышая надежность передачи данных, что является критически важным для обеспечения целостности информации в телекоммуникационных системах.

Моделирование работы кодера-декодера может быть выполнено в средах, поддерживающих дискретные события, например, в MATLAB/Simulink с использованием библиотек для связи или в специализированных инструментах для цифровой логики, таких как Multisim. В ходе моделирования можно имитировать канал с заданным уровнем шума и оценить реальную P_неиспр, сравнив ее с теоретическими расчетами.

Заключение

В рамках данной курсовой работы был разработан детальный структурно-логический и методологический план для комплексного исследования двух ключевых устройств: регулятора скорости движущегося объекта и пары кодер-декодер. Последовательное выполнение всех этапов, начиная от теоретического обоснования и заканчивая моделированием, позволит студенту не только глубоко погрузиться в принципы автоматики, телемеханики и связи, но и приобрести практические навыки инженерного проектирования.

В части системы автоматического регулирования скорости был проведен синтез ПИ-регулятора по критерию Модульного Оптимума, что гарантирует достижение высоких показателей качества: минимального перерегулирования (порядка 4.3%) и заданного времени регулирования. Учет типовых нелинейностей, таких как сухое трение, при математическом моделировании объекта управления, обеспечивает адекватность синтезированного решения реальным условиям эксплуатации.

Для подсистемы помехоустойчивого кодирования был выбран и детально рассмотрен код Хэмминга (7, 4), способный исправлять одиночные ошибки. Представлены принципы его аппаратурной реализации на базе регистра сдвига и описан механизм вычисления синдрома для обнаружения и исправления ошибок. Расчет вероятности неисправленной ошибки демонстрирует значительное повышение надежности передачи данных, что критически важно для систем телемеханики.

Моделирование обеих систем в специализированном программном обеспечении, таком как MATLAB/Simulink, подтвердит корректность теоретических расчетов и позволит визуализировать динамические характеристики САР (переходные процессы, частотные характеристики) и оценить эффективность кодирования в условиях шума.

В качестве направлений дальнейшего развития работы можно рассмотреть:

1. Для САР: Применение критерия Симметричного Оптимума (СО) для контура скорости, который, несмотря на более высокое перерегулирование по задающему воздействию (до 43%), обеспечивает лучшую отработку возмущающих воздействий (например, скачков нагрузки). Исследование влияния других типов нелинейностей (люфты, насыщение).
2. Для кодера-декодера: Синтез более мощных кодов, исправляющих пакетные или множественные ошибки (например, циклические коды БЧХ или коды Рида-Соломона), для каналов с более высокой интенсивностью шума или специфическими типами ошибок. Реализация декодера с исправлением ошибок и оценка его временной задержки.

Данный методологический план служит исчерпывающей дорожной картой для создания полноценной, технически обоснованной и академически строгой курсовой работы. Разве не очевидно, что тщательное следование этому плану гарантирует успешное освоение ключевых инженерных компетенций и глубокое понимание принципов проектирования современных автоматизированных систем?

Список литературы и Приложения

Список литературы

1. Учебники и монографии по Теории Автоматического Управления (ТАУ), рекомендованные Минобрнауки РФ.
2. Учебники и монографии по Телемеханике и Теории дискретных устройств, рекомендованные профильными ВУЗами.
3. Научные статьи из рецензируемых технических журналов (перечень ВАК, Scopus/WoS) по тематике автоматики и связи.
4. Методические указания и задания на курсовую работу, утвержденные выпускающей кафедрой.
5. ГОСТы и отраслевые стандарты (ОСТ), регулирующие требования к системам автоматики и телемеханики.

Приложения

1. Приложение А. Исходные данные и расчетные параметры.
   Таблица с исходными параметрами объекта управления, заданными показателями качества САР, а также промежуточными и окончательными расчетными значениями для параметров регулятора.
2. Приложение Б. Структурные и принципиальные схемы.
   Полная структурная схема системы автоматического регулирования скорости с указанием всех звеньев (объект, регулятор, датчики).
   Принципиальная (логическая) схема кодера циклического кода Хэмминга (7, 4).
   Принципиальная (логическая) схема декодера циклического кода Хэмминга (7, 4).
3. Приложение В. Результаты моделирования САР.
   Графики переходных процессов САР при ступенчатом задающем воздействии (скорость) с анализом t_р и σ.
   Графики переходных процессов САР при ступенчатом возмущающем воздействии (нагрузка) с анализом отклонений.
   Логарифмические амплитудно-частотные характеристики (ЛАЧХ) и фазочастотные характеристики (ЛФЧХ) разомкнутого контура с указанием запасов устойчивости.
4. Приложение Г. Результаты моделирования кодера-декодера.
   Таблица входных информационных слов, соответствующих им кодовых слов, имитации ошибок и результатов декодирования.
   Графики зависимости вероятности неисправленной ошибки от вероятности ошибки в канале (P_неиспр от P_ош) для выбранного кода и без кодирования (для сравнения).

Список использованной литературы

1. Теоретические основы автоматики, телемеханики и связи. Задание на курсовую работу с методическими указаниями. РГОТУПС, Москва, 2008.
2. Сапожников, В. В., Кравцов, Ю. А. Теория дискретных устройств железнодорожной автоматики, телемеханики и связи. Учебное пособие. Ч.1. 2003.
3. Тутевич, В. Н. Телемеханика. Москва : Высшая школа, 1985.
4. Аппаратурная реализация циклических кодов.
5. Циклические коды. Кодер и декодер циклического кода. Страница 5.
6. Коды, исправляющие ошибки. MachineLearning.ru.
7. Кодирование и декодирование. Рязанский государственный радиотехнический университет.
8. Оценка вероятности ошибки на бит по результатам декодирования кодовых слов.