拉普拉斯变换可以把时域里的微分方程转成 s 域中的代数关系。原来上课记这部分时,老师总说工科先拿来用,我也就没有详细推导定义式。

这次保留常用变换和性质,重新排版公式。原稿在“微分”处停住了,下面的微分性质、一阶方程和负反馈例子是本次整理补充的内容。

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变换与反变换

这里使用单边拉普拉斯变换:

X(s)=L{x(t)}=0x(t)estdts=σ+jω\begin{gathered} X(s)=\mathcal L\{x(t)\}=\int_0^{\infty}x(t)e^{-st}\,\mathrm dt\\ s=\sigma+j\omega \end{gathered}

并不是定义在正半轴的任意函数都一定能变换,积分还要在相应的 s 范围内收敛。

在满足反演条件时,可以写成:

x(t)=12πjγjγ+jX(s)estdsx(t)=\frac1{2\pi j}\int_{\gamma-j\infty}^{\gamma+j\infty}X(s)e^{st}\,\mathrm ds

积分线应选在合适的收敛区域中。做基础题时,通常先查常用变换表,再通过分解、平移和线性性质求反变换。

常用变换

下面列的是 t 不小于零时的函数及其单边变换。参数为实数;各式还需满足对应的收敛条件。

L{1}=1s,Res>0L{t}=1s2,Res>0L{t2/2}=1s3,Res>0L{eat}=1s+a,Res>aL{sinωt}=ωs2+ω2,Res>0L{cosωt}=ss2+ω2,Res>0\begin{aligned} \mathcal L\{1\}&=\frac1s, &\operatorname{Re}s&>0\\ \mathcal L\{t\}&=\frac1{s^2}, &\operatorname{Re}s&>0\\ \mathcal L\{t^2/2\}&=\frac1{s^3}, &\operatorname{Re}s&>0\\ \mathcal L\{e^{-at}\}&=\frac1{s+a}, &\operatorname{Re}s&>-a\\ \mathcal L\{\sin\omega t\}&=\frac\omega{s^2+\omega^2}, &\operatorname{Re}s&>0\\ \mathcal L\{\cos\omega t\}&=\frac s{s^2+\omega^2}, &\operatorname{Re}s&>0 \end{aligned}

1/(s + a)1/s + a 不是一回事,正弦变换中的分母也要保留整体括号。原稿丢掉分式之后,这些地方很容易读错。

线性与平移

在线性组合的变换存在时:

L{ax1(t)+bx2(t)}=aX1(s)+bX2(s)\mathcal L\{a x_1(t)+b x_2(t)\}=aX_1(s)+bX_2(s)

对延迟 τ 的因果信号,需要带上单位阶跃函数:

L{u(tτ)x(tτ)}=esτX(s)τ0\begin{gathered} \mathcal L\{u(t-\tau)x(t-\tau)\}=e^{-s\tau}X(s)\\ \tau\ge0 \end{gathered}

指数调制则对应 s 域平移:

L{eatx(t)}=X(sa)\mathcal L\{e^{at}x(t)\}=X(s-a)

因此:

L{eatsinωt}=ω(s+a)2+ω2\mathcal L\{e^{-at}\sin\omega t\}=\frac\omega{(s+a)^2+\omega^2} L{eatcosωt}=s+a(s+a)2+ω2\mathcal L\{e^{-at}\cos\omega t\}=\frac{s+a}{(s+a)^2+\omega^2}

微分性质与初始值

对这里考虑的普通函数,在相应光滑性和收敛条件下,单边变换会带入初始值:

L{x(t)}=sX(s)x(0+)\mathcal L\{x'(t)\}=sX(s)-x(0^+) L{x(t)}=s2X(s)sx(0+)x(0+)\mathcal L\{x''(t)\}=s^2X(s)-sx(0^+)-x'(0^+)

不能每次都直接把微分替换成乘 s;只有在对应初始值为零时,那些初始项才会消失。含冲激、跳变或采用其他单边积分约定的问题,还要另行处理零点附近的定义。

一个一阶方程

设 τ 为正数,考虑:

τy(t)+y(t)=1y(0)=0\begin{gathered} \tau y'(t)+y(t)=1\\ y(0)=0 \end{gathered}

变换后:

(τs+1)Y(s)=1s(\tau s+1)Y(s)=\frac1s

分解为:

Y(s)=1s(τs+1)=1s1s+1/τY(s)=\frac1{s(\tau s+1)}=\frac1s-\frac1{s+1/\tau}

所以:

y(t)=1et/τy(t)=1-e^{-t/\tau}

把结果代回原方程,也能检查初值和等式是否成立。

和负反馈控制的关系

在零初始条件下,若前向通道为 G(s),反馈通道为 H(s),负反馈关系写成:

E(s)=R(s)H(s)Y(s)Y(s)=G(s)E(s)\begin{gathered} E(s)=R(s)-H(s)Y(s)\\ Y(s)=G(s)E(s) \end{gathered}

整理得到:

Y(s)R(s)=G(s)1+G(s)H(s)\frac{Y(s)}{R(s)}=\frac{G(s)}{1+G(s)H(s)}

例如 G(s) = 1/(τs + 1)H(s) = 1,闭环传递函数是 1/(τs + 2)。这个代数关系把原稿标题中的“反馈控制”接了起来;稳定性和动态性能还需要继续分析,不能只凭分式形式作判断。