Finora abbiamo visto il comportamento di un circuito dati i seguenti ingressi:
funzione gradino: g ( t ) = Z 0 [ θ ( t ) ] g(t) = Z_0[\theta(t)] g ( t ) = Z 0 [ θ ( t )] ;
funzione impulso: h ( t ) = Z 0 [ δ ( t ) ] h(t) = Z_0[\delta(t)] h ( t ) = Z 0 [ δ ( t )] ;
Preso un ingresso arbitrario, posso suddividerlo in n n n intervalli di ampiezza
d d d , con estremi t 0 , … , t n t_0, \ldots, t_n t 0 , … , t n e altezza x ( t i ) x(t_i) x ( t i ) .
L’ingresso viene approssimato con una somma di impulsi allargati di area
x ( t i ) d x(t_i)\ d x ( t i ) d :
x approssimato ( t ) = ∑ i = 0 n x ( t i ) d P d ( t − t i ) x_{\text{approssimato}}(t) = \sum_{i = 0}^n x(t_i)\ d\ P_d(t - t_i) x approssimato ( t ) = i = 0 ∑ n x ( t i ) d P d ( t − t i )
e l’uscita sarà data dalla somma delle risposte ad ogni impulso (sfrutto la
linearità di Z 0 Z_0 Z 0 ):
y approssimato ( t ) = Z 0 [ x approssimato ( t ) ] = ∑ i = 0 n x ( t i ) d Z 0 [ P d ( t − t i ) ] y_{\text{approssimato}}(t) = Z_0[x_{\text{approssimato}}(t)] = \sum_{i=0}^n x(t_i)\ d\ Z_0[P_d(t - t_i)] y approssimato ( t ) = Z 0 [ x approssimato ( t )] = i = 0 ∑ n x ( t i ) d Z 0 [ P d ( t − t i )]
Per d → 0 d \to 0 d → 0 , l’approssimazione migliora sempre di più e ottengo l’integrale di
convoluzione tra la risposta all’impulso e l’ingresso:
y ( t ) = Z 0 [ x ( t ) ] = ∫ 0 t x ( τ ) h ( t − τ ) d τ = ∫ − ∞ + ∞ x ( τ ) h ( t − τ ) d τ = x ( t ) ∗ h ( t ) y(t) = Z_0[x(t)]
= \int_0^t x(\tau) h(t - \tau) d\tau
= \int_{-\infty}^{+\infty} x(\tau) h(t - \tau) d\tau
= x(t) * h(t) y ( t ) = Z 0 [ x ( t )] = ∫ 0 t x ( τ ) h ( t − τ ) d τ = ∫ − ∞ + ∞ x ( τ ) h ( t − τ ) d τ = x ( t ) ∗ h ( t )
Note
L’integrale di convoluzione non è sempre risolvibile, bisognerà trovare qualche
modo per esprimere l’ingresso in modo da poter applicare convoluzioni notevoli.
Riscrivere l’ingresso come una serie di sinusoidali ci permette di applicare
tutte le proprietà delle trasformate di Fourier.
Per definire completamente una sinusoidale (o cosinusoidale) devo definire 3
parametri:
x ( t ) = r cos ( ω t + θ ) x(t) = r\ \cos(\omega\ t + \theta) x ( t ) = r cos ( ω t + θ )
r r r : ampiezza;
ω = 2 π f \omega = 2\pi f ω = 2 π f : pulsazione (dove f f f è la frequenza);
θ \theta θ : fase;
Il fasore x ~ \tilde{x} x ~ di una sinusoidale x ( t ) x(t) x ( t ) è un numero complesso che non
dipende dal tempo o dalla frequenza:
x ( t ) = r cos ( ω t + θ ) ⟹ x ~ = r e j θ x(t) = r \cos(\omega\ t + \theta) \implies \tilde{x} = r\ e^{j \theta} x ( t ) = r cos ( ω t + θ ) ⟹ x ~ = r e j θ
x ( t ) x(t) x ( t ) corrisponde alla parte reale del numero complesso
x ~ e j ω t = r e j ( ω t + θ ) \tilde{x}\ e^{j \omega t} = r\ e^{j\ (\omega t + \theta)} x ~ e j ω t = r e j ( ω t + θ )
A t = 0 t = 0 t = 0 i vettori (numeri complessi) del fasore e della sinusoide coincidono.
Poi il termine ω t \omega\ t ω t fa ruotare il vettore del fasore in senso antiorario.
Il grafico della componente reale di questo vettore che sta ruotando è quello
della sinusoide.
unicità : fissato un ω \omega ω , un fasore caratterizza unicamente una certa
sinusoide;
linearità : i numeri complessi sono lineari;
derivazione : il fasore associato alla derivata della sinusoide x ( t ) x(t) x ( t ) è
j ω x ~ j \omega \tilde{x} j ω x ~ .
Prendiamo 3 sinusoidali con i relativi fasori:
x 1 ( t ) = r 1 cos ( ω t + θ 1 ) ⟹ x ~ 1 = r 1 e j θ 1 x_1(t) = r_1\ \fCos{\omega t + \theta_1} \implies \tilde{x}_1 = r_1\ e^{j \theta_1} x 1 ( t ) = r 1 cos ( ω t + θ 1 ) ⟹ x ~ 1 = r 1 e j θ 1
x 2 ( t ) = r 2 cos ( ω t + θ 2 ) ⟹ x ~ 2 = r 2 e j θ 2 x_2(t) = r_2\ \fCos{\omega t + \theta_2} \implies \tilde{x}_2 = r_2\ e^{j \theta_2} x 2 ( t ) = r 2 cos ( ω t + θ 2 ) ⟹ x ~ 2 = r 2 e j θ 2
x 3 ( t ) = r 3 cos ( ω t + θ 3 ) ⟹ x ~ 3 = r 3 e j θ 3 x_3(t) = r_3\ \fCos{\omega t + \theta_3} \implies \tilde{x}_3 = r_3\ e^{j \theta_3} x 3 ( t ) = r 3 cos ( ω t + θ 3 ) ⟹ x ~ 3 = r 3 e j θ 3
Definiamo una nuova funzione sinusoidale m ( t ) m(t) m ( t ) :
m ( t ) = x 1 ( t ) + d x 2 d t ( t ) + d 2 x 3 d t 2 ( t ) = Re [ x ~ 1 e j ω t ] ( t ) + d Re [ x ~ 2 e j ω t ] d t ( t ) + d 2 Re [ x ~ 3 e j ω t ] d t 2 ( t ) = Re [ x ~ 1 e j ω t ] ( t ) + Re [ d x ~ 2 e j ω t d t ] ( t ) + Re [ d 2 x ~ 3 e j ω t d t 2 ] ( t ) = Re [ x ~ 1 e j ω t ] ( t ) + Re [ j ω x ~ 2 e j ω t ] ( t ) + Re [ − ω 2 x ~ 3 e j ω t ] ( t ) = Re [ x ~ 1 e j ω t + j ω x ~ 2 e j ω t − ω 2 x ~ 3 e j ω t ] ( t ) = Re [ e j ω t ( x ~ 1 + j ω x ~ 2 − ω 2 x ~ 3 ) ] \newcommand{\ejwt}{e^{j \omega t}}
\begin{array}{ll}
m(t) &= x_1(t) + \dv{x_2}{t}(t) + \dvn{2}{x_3}{t}(t) \\[7pt]
&= \Re{\tilde{x}_1 \ejwt}(t) + \dv{\Re{\tilde{x}_2 \ejwt}}{t}(t) + \dvn{2}{\Re{\tilde{x}_3 \ejwt}}{t}(t) \\[7pt]
&= \Re{\tilde{x}_1 \ejwt}(t) + \Re{\dv{\tilde{x}_2 \ejwt}{t}}(t) + \Re{\dvn{2}{\tilde{x}_3 \ejwt}{t}}(t) \\[10pt]
&= \Re{\tilde{x}_1 \ejwt}(t) + \Re{j \omega \tilde{x}_2 \ejwt}(t) + \Re{-\omega^2 \tilde{x}_3 \ejwt}(t) \\[3pt]
&= \Re{\tilde{x}_1 \ejwt + j \omega \tilde{x}_2 \ejwt - \omega^2 \tilde{x}_3 \ejwt}(t) \\[3pt]
&= \Re{\ejwt (\tilde{x}_1 + j \omega \tilde{x}_2 - \omega^2 \tilde{x}_3)}
\end{array} m ( t ) = x 1 ( t ) + d t d x 2 ( t ) + d t 2 d 2 x 3 ( t ) = Re [ x ~ 1 e j ω t ] ( t ) + d t d Re [ x ~ 2 e j ω t ] ( t ) + d t 2 d 2 Re [ x ~ 3 e j ω t ] ( t ) = Re [ x ~ 1 e j ω t ] ( t ) + Re [ d t d x ~ 2 e j ω t ] ( t ) + Re [ d t 2 d 2 x ~ 3 e j ω t ] ( t ) = Re [ x ~ 1 e j ω t ] ( t ) + Re [ j ω x ~ 2 e j ω t ] ( t ) + Re [ − ω 2 x ~ 3 e j ω t ] ( t ) = Re [ x ~ 1 e j ω t + j ω x ~ 2 e j ω t − ω 2 x ~ 3 e j ω t ] ( t ) = Re [ e j ω t ( x ~ 1 + j ω x ~ 2 − ω 2 x ~ 3 ) ]
Quindi abbiamo dimostrato che
m ~ = x ~ 1 + j ω x ~ 2 − ω 2 x ~ 3 \tilde{m} = \tilde{x}_1 + j\ \omega\ \tilde{x}_2 - \omega^2 \tilde{x}_3 m ~ = x ~ 1 + j ω x ~ 2 − ω 2 x ~ 3 .
La scorsa lezione avevamo visto che la soluzione di una rete LTI con un ingresso
x ( t ) x(t) x ( t ) e un’uscita y ( t ) y(t) y ( t ) è sempre un’equazione differenziale, talvolta
impossibile da calcolare nel dominio del tempo.
Quando l’input è del tipo x ( t ) = r cos ( ω t + θ ) x(t) = r\ \fCos{\omega t + \theta} x ( t ) = r cos ( ω t + θ ) , possiamo
scrivere esso e le sue derivate i i i -esime come:
d i x d t i ( t ) = Re [ x ~ ( j ω ) i e j ω t ] \dvn{i}{x}{t}(t) = \Re{\tilde{x} (j\omega)^i e^{j\omega t}} d t i d i x ( t ) = Re [ x ~ ( j ω ) i e j ω t ]
Quindi la soluzione generale della rete diventa una formula algebrica:
{ ( ∑ i = 0 n a i ( j ω ) i ) y ~ = ( ∑ i ′ = 0 m b i ′ ( j ω ) i ′ ) x ~ d 0 y d t 0 ( t 0 ) = y ( t 0 ) = k 0 ⋮ d n − 1 y d t n − 1 ( t 0 ) = k n − 1 \begin{cases}
\left(\sum_{i = 0}^n a_i (j \omega)^i\right) \tilde{y} = \left(\sum_{i' = 0}^m b_{i'} (j \omega)^{i'}\right) \tilde{x} \\[10pt]
\dvn{0}{y}{t}(t_0) = y(t_0) = k_0 \\
\vdots \\
\frac{d^{n - 1}y}{dt^{n - 1}}(t_0) = k_{n - 1}
\end{cases} ⎩ ⎨ ⎧ ( ∑ i = 0 n a i ( j ω ) i ) y ~ = ( ∑ i ′ = 0 m b i ′ ( j ω ) i ′ ) x ~ d t 0 d 0 y ( t 0 ) = y ( t 0 ) = k 0 ⋮ d t n − 1 d n − 1 y ( t 0 ) = k n − 1
Per trovare la soluzione di una rete con ingresso diverso da 0 0 0 :
Bisogna trovare la soluzione dell’omogenea, ovvero trovo le radici s i s_i s i
(distinte) del polinomio associato.
y h ( t ) = ∑ i = 1 n k i e s i t y_h(t) = \sum_{i = 1}^n k_i e^{s_i t} y h ( t ) = i = 1 ∑ n k i e s i t
La soluzione particolare sarà sinusoidale (poiché l’ingresso era
sinusoidale).
y p ( t ) = Re [ y ~ e j ω t ] = ∣ y ~ ∣ cos ( ω t + θ ) y_p(t) = \Re{\tilde{y} e^{j \omega t}} = |\tilde{y}|\ \fCos{\omega t + \theta} y p ( t ) = Re [ y ~ e j ω t ] = ∣ y ~ ∣ cos ( ω t + θ )
La soluzione generale è y ( t ) = y h ( t ) + y p ( t ) y(t) = y_h(t) + y_p(t) y ( t ) = y h ( t ) + y p ( t ) . Le costanti k i k_i k i vanno
determinate attraverso le condizioni iniziali.