Mudanças entre as edições de "Transformação Bilinear"

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Essa transformação é o resulta em um mapeamento exato do plano z no plano s através de <math> z = e^{sT} \ </math>
 
Essa transformação é o resulta em um mapeamento exato do plano z no plano s através de <math> z = e^{sT} \ </math>
  
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:<math>
 
:<math>
 
\begin{align}
 
\begin{align}
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   &= \frac{2}{T} \left[\frac{z-1}{z+1} + \frac{1}{3} \left( \frac{z-1}{z+1} \right)^3  + \frac{1}{5} \left( \frac{z-1}{z+1} \right)^5  + \frac{1}{7} \left( \frac{z-1}{z+1} \right)^7 + \cdots \right] \\
 
   &= \frac{2}{T} \left[\frac{z-1}{z+1} + \frac{1}{3} \left( \frac{z-1}{z+1} \right)^3  + \frac{1}{5} \left( \frac{z-1}{z+1} \right)^5  + \frac{1}{7} \left( \frac{z-1}{z+1} \right)^7 + \cdots \right] \\
 
   &\approx  \frac{2}{T} \frac{z - 1}{z + 1} \\
 
   &\approx  \frac{2}{T} \frac{z - 1}{z + 1} \\
   &= \frac{2}{T} \frac{1 - z^{-1}}{1 + z^{-1}}
+
   &\approx \frac{2}{T} \frac{1 - z^{-1}}{1 + z^{-1}}
 
\end{align}
 
\end{align}
 
</math>
 
</math>
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Ela pode ser utilizada para ser transformar um sistema linear invariante no tempo continuo <math> H_a(s) \ </math> em um sistema linear invariante no tempo discreto  <math> H_d(z) \ </math>, e vice-versa.
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Ela pode ser utilizada para ser transformar um sistema linear invariante no tempo continuo (filtro analógico) <math> H_a(s) \ </math> em um sistema linear invariante no tempo discreto  (filtro digital) <math> H_d(z) \ </math>, e vice-versa.
 
O mapeamento da função  <math> H_a(s) \ </math> em <math> H_d(z) \ </math> é feita por:
 
O mapeamento da função  <math> H_a(s) \ </math> em <math> H_d(z) \ </math> é feita por:
  
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\begin{align}
 
\begin{align}
 
z &= e^{sT}  \\
 
z &= e^{sT}  \\
  &= \frac{e^{sT/2}}{e^{-sT/2}} \\
 
 
   &\approx \frac{1 + s T / 2}{1 - s T / 2}
 
   &\approx \frac{1 + s T / 2}{1 - s T / 2}
 
\end{align}
 
\end{align}
 
</math>
 
</math>
  
==A aproximação de Tustin==
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:<math>
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\begin{align}
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&z = e^{sT}  \\
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\text{foi visto que} \\
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&s \approx  \frac{2}{T} \frac{z - 1}{z + 1} \\
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\text{então rearranjando z} \\
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&s T / 2(z + 1) \approx  (z - 1) \\
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&(s T / 2) z + s T / 2 \approx  z - 1 \\
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&1 + s T / 2 \approx  z(1 - s T / 2) \\
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\text{portanto} \\
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&z  \approx \frac{1 + s T / 2}{1 - s T / 2}
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\end{align}
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</math>
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== Empenamento de frequência (''frequency warping'') ==
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Determinar a resposta de frequência em filtro analógico (de tempo contínuo), a função de transferência <math> H_a(s) </math> é avaliada em  <math>s = j \omega_a </math>, que corresponde aos valores dessa função no eixo imaginário <math> j \omega </math>.  Da mesma forma para filtros digitais (de tempo discreto), a função de transferência <math> H_d(z) </math> é avaliada em <math>z = e^{ j \omega_d T} </math>, correspondendo aos valores sobre o circulo unitário  pois <math>z = e^{ j \omega_d T} </math> possui magnitude constante <math> |z| = 1 </math>.
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A transformação bilinear mapeia o eixo imaginário do plano ''s'' no circulo unitário no plano ''z'', no entanto o mapeamento das frequências não é linear, sofrendo um empenamento (distorção). Para utilizar essa transformação na obtenção de filtros digitais a partir de filtros analógicos, é necessário determinar como cada frequencia do filtro final desejado  <math> \omega_d </math> deve ser projetada no filtro analógico <math> \omega_a </math>.  Essa distorção pode ser obtida fazendo a substituição de <math>z = e^{ j \omega_d T} \ </math> na equação da transformação bilinear, e aplicando a [https://en.wikipedia.org/wiki/Euler's_formula#Relationship_to_trigonometry fórmula de Euler para o seno].
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:<math>H_d(z) = H_a \left( \frac{2}{T} \frac{z-1}{z+1}\right) </math>
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: <math>H_d(e^{ j \omega_d T}) = H_a \left(j \frac{2}{T} \cdot \tan \left( \omega_d T/2 \right) \right) = H_a(j \omega_a) </math>
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Considere que:
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:<math>\begin{align}
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2 \cos \omega = e^{j\omega} + e^{-j\omega}, \\
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2j \sin \omega = e^{j\omega} - e^{-j\omega}.
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\end{align}</math>
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e que
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:<math>\tan \omega =\frac{\sin \omega}{\cos \omega} </math>, e
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:<math> 1 = e^{\omega}e^{-\omega}  \ </math>
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É possível mostrar que:
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{|
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|-
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|<math>H_d(e^{ j \omega_d T}) </math>
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|<math>= H_a \left( \frac{2}{T} \frac{e^{ j \omega_d T} - 1}{e^{ j \omega_d T} + 1}\right) </math>
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|-
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|<math>H_d(e^{ j \omega_d T}) </math>
 +
|<math>= H_a \left( \frac{2}{T} \frac{e^{j \omega_d T/2}e^{j \omega_d T/2} - e^{j \omega_d T/2}e^{-j \omega_d T/2}}{e^{j \omega_d T/2}e^{j \omega_d T/2} + e^{j \omega_d T/2}e^{-j \omega_d T/2}}\right) </math>
 +
|-
 +
|
 +
|<math>= H_a \left( \frac{2}{T} \cdot \frac{e^{j \omega_d T/2} \left(e^{j \omega_d T/2} - e^{-j \omega_d T/2}\right)}{e^{j \omega_d T/2} \left(e^{j \omega_d T/2} + e^{-j \omega_d T/2 }\right)}\right) </math>
 +
|-
 +
|
 +
|<math>= H_a \left( \frac{2}{T} \cdot \frac{\left(e^{j \omega_d T/2} - e^{-j \omega_d T/2}\right)}{\left(e^{j \omega_d T/2} + e^{-j \omega_d T/2 }\right)}\right) </math>
 +
|-
 +
|
 +
|<math>= H_a \left(\frac{2}{T} \cdot \frac{2j \sin(\omega_d T/2) }{2 \cos(\omega_d T/2) }\right) </math>
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|-
 +
|
 +
|<math>= H_a \left(j \frac{2}{T} \cdot \tan \left( \omega_d T/2 \right) \right) </math>
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|-
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|
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|<math>= H_a(j \omega_a) </math>, onde <math> \omega_a = \frac{2}{T} \tan \left( \omega_d \frac{T}{2} \right) </math>
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|}
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Isso mostra que cada ponto no circulo unitário do plano ''z'' é mapeado em um ponto no eixo imaginário do plano ''s''. E que as  frequências do filtro digital são mapeadas nas frequencias analógicas pela equação:
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:<math> \omega_a = \frac{2}{T} \tan \left( \omega_d \frac{T}{2} \right) </math>
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Apesar desse empenamento, os ganhos e mudanças de fase do filtro digital em <math> (2/T) \tan(\omega_d T/2) </math> são exatamente as mesmas do filtro analógico,
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The discrete-time filter behaves at frequency <math>\omega_d</math> the same way that the continuous-time filter behaves at frequency <math> (2/T) \tan(\omega_d T/2) </math>.  Specifically, the gain and phase shift that the discrete-time filter has at frequency <math>\omega_d</math> is the same gain and phase shift that the continuous-time filter has at frequency <math>(2/T) \tan(\omega_d T/2)</math>.  This means that every feature, every "bump" that is visible in the frequency response of the continuous-time filter is also visible in the discrete-time filter, but at a different frequency.  For low frequencies (that is, when <math>\omega_d \ll 2/T</math> or <math>\omega_a \ll 2/T</math>), then the features are mapped to a ''slightly'' different frequency; <math>\omega_d \approx \omega_a </math>.
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One can see that the entire continuous frequency range
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-->
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Além disso a faixa infinita de frequências do filtro analógico
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: <math> -\infty < \omega_a < +\infty  \ </math>
  
FONTE: https://www.mathworks.com/help/control/ug/continuous-discrete-conversion-methods.html#bs78nig-8
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é mapeada no filtro digital no intervalo limitado
  
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: <math> -\frac{\pi}{T} < \omega_d < +\frac{\pi}{T}. </math>
  
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<center>
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:'''Figura - Empenamento de frequencia resultado da transformada Bilinear, para T = 1'''
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:[[Arquivo:EmpenamtoFreqBilinear1.png | 400px]]    [[Arquivo:EmpenamtoFreqBilinear2.png | 400px]] </center>
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<!--
  
==Transformação bilinear==
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The continuous-time filter frequency <math> \omega_a = 0 </math> corresponds to the discrete-time filter frequency <math> \omega_d = 0 </math> and the continuous-time filter frequency <math> \omega_a = \pm \infty </math> correspond to the discrete-time filter frequency <math> \omega_d = \pm \pi / T. </math>
  
 +
One can also see that there is a nonlinear relationship between <math> \omega_a \ </math> and <math> \omega_d.</math>  This effect of the bilinear transform is called '''frequency warping'''. The continuous-time filter can be designed to compensate for this frequency warping by setting <math> \omega_a = \frac{2}{T} \tan \left( \omega_d \frac{T}{2} \right) </math> for every frequency specification that the designer has control over (such as corner frequency or center frequency).  This is called '''pre-warping''' the filter design.
  
The [[Bilinear transform]] is a useful approximation for converting continuous time filters (represented in Laplace space) into discrete time filters (represented in z space), and vice versa. To do this, you can use the following substitutions in <math> H(s) </math> or <math> H(z) </math> :
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It is possible, however, to compensate for the frequency warping by pre-warping a frequency specification <math> \omega_0 </math> (usually a resonant frequency or the frequency of the most significant feature of the frequency response) of the continuous-time system.  These pre-warped specifications may then be used in the bilinear transform to obtain the desired discrete-time system. When designing a digital filter as an approximation of a continuous time filter, the frequency response (both amplitude and phase) of the digital filter can be made to match the frequency response of the continuous filter at a specified frequency <math> \omega_0 </math>, as well as matching at DC, if the following transform is substituted into the continuous filter transfer function.<ref>{{cite book |last=Astrom |first=Karl J. |date=1990 |title=Computer Controlled Systems, Theory and Design |edition=Second |publisher=Prentice-Hall |page=212 |isbn=0-13-168600-3}}</ref> This is a modified version of Tustin's transform shown above.
  
<math> s =\frac{2}{T} \frac{z-1}{z+1} </math> Do domínio analógico (Transformada de Laplace) para o domínio digital (Transformada z) (Tustin transformation);
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:<math>s \leftarrow \frac{\omega_0}{\tan\left(\frac{\omega_0 T}{2}\right)} \frac{z - 1}{z + 1}.</math>
  
<math>  z =\frac{2+sT}{2-sT} </math> from z to Laplace.
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However, note that this transform becomes the original transform
  
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:<math>s \leftarrow \frac{2}{T} \frac{z - 1}{z + 1}</math>
  
== Discrete-time approximation ==
+
as <math> \omega_0 \to 0 </math>.
The bilinear transform is a first-order approximation of the natural logarithm function that is an exact mapping of the ''z''-plane to the ''s''-plane. When the [[Laplace transform]] is performed on a discrete-time signal (with each element of the discrete-time sequence attached to a correspondingly delayed [[Dirac delta function|unit impulse]]), the result is precisely the [[Z transform]] of the discrete-time sequence with the substitution of
 
  
 +
The main advantage of the warping phenomenon is the absence of aliasing distortion of the frequency response characteristic, such as observed with [[Impulse invariance]].
  
where <math> T \ </math> is the [[numerical integration]] step size of the [[trapezoidal rule]] used in the bilinear transform derivation;or, in other words, the sampling period. The above bilinear approximation can be solved for <math> s \ </math> or a similar approximation for <math> s = (1/T) \ln(z) \  \ </math> can be performed.
+
-->
  
The inverse of this mapping (and its first-order bilinear [[Logarithm#Power series|approximation]]) is
+
==FONTES==
 +
*[https://www.mathworks.com/help/control/ug/continuous-discrete-conversion-methods.html#bs78nig-8 Continuous-Discrete Conversion Methods Tustin Approximation] Mathworks

Edição atual tal como às 13h30min de 23 de abril de 2020

Discretização de filtros analógicos

A transformação bilinear do domínio da Transformada de Laplace para o domínio da Transformada z é feito por

O mapeamento inverso em é feita por

é uma aproximação de primeira ordem do logaritmo pela série de potência

Essa transformação é o resulta em um mapeamento exato do plano z no plano s através de

Demonstração

Ela pode ser utilizada para ser transformar um sistema linear invariante no tempo continuo (filtro analógico) em um sistema linear invariante no tempo discreto (filtro digital) , e vice-versa. O mapeamento da função em é feita por:

O mapeamento inverso em é feita pela aproximação de primeira ordem da substituição

Demonstração

Empenamento de frequência (frequency warping)

Determinar a resposta de frequência em filtro analógico (de tempo contínuo), a função de transferência é avaliada em , que corresponde aos valores dessa função no eixo imaginário . Da mesma forma para filtros digitais (de tempo discreto), a função de transferência é avaliada em , correspondendo aos valores sobre o circulo unitário pois possui magnitude constante .

A transformação bilinear mapeia o eixo imaginário do plano s no circulo unitário no plano z, no entanto o mapeamento das frequências não é linear, sofrendo um empenamento (distorção). Para utilizar essa transformação na obtenção de filtros digitais a partir de filtros analógicos, é necessário determinar como cada frequencia do filtro final desejado deve ser projetada no filtro analógico . Essa distorção pode ser obtida fazendo a substituição de na equação da transformação bilinear, e aplicando a fórmula de Euler para o seno.

Demonstração

Considere que:

e que

, e


É possível mostrar que:

, onde

Isso mostra que cada ponto no circulo unitário do plano z é mapeado em um ponto no eixo imaginário do plano s. E que as frequências do filtro digital são mapeadas nas frequencias analógicas pela equação:

Além disso a faixa infinita de frequências do filtro analógico

é mapeada no filtro digital no intervalo limitado

Figura - Empenamento de frequencia resultado da transformada Bilinear, para T = 1
EmpenamtoFreqBilinear1.png EmpenamtoFreqBilinear2.png

FONTES