예제를 편집하거나 자체 회로를 생성하려면 TINACloud에 저가의 액세스 권한을 얻으십시오.
우리는 이미 다음과 같은 내용을 연구했습니다. DC 회로의 중첩 정리. 이번 장에서는 그 내용을 보여드리겠습니다. AC 회로에 적용됩니다.
중첩 정리 다음과 같이 말합니다. 여러 소스가 있는 선형 회로, 모든 요소에 대한 전류 및 전압 회로는 각 소스에서 생성된 전류와 전압의 합입니다. 독립적으로 행동합니다. 정리는 모든 선형 회로에 유효합니다. 가장 좋은 방법 AC 회로와 중첩을 사용하는 것은 복잡한 유효 또는 한 번에 하나씩 적용되는 각 소스 기여도의 최고 값 복잡한 값을 추가하십시오. 시간에 따른 중첩을 사용하는 것보다 훨씬 쉽습니다. 개별 시간 함수를 추가해야 하는 함수입니다.
각 소스의 기여도를 독립적으로 계산하려면 다른 모든 소스 최종 결과에 영향을 주지 않고 제거하고 교체해야 합니다.
전압원을 제거할 때 해당 전압은 XNUMX으로 설정되어야 합니다. 전압원을 단락 회로로 교체합니다.
전류 소스를 제거할 때 전류는 XNUMX으로 설정되어야 합니다. 전류 소스를 개방 회로로 교체합니다.
이제 예제를 살펴 보겠습니다.
아래 회로에서
Ri = 100 옴, R1= 20 옴, R2 = 12 ohm, L = 10 uH, C = 0.3 nF, vS(t) = 50cos (w티) 브이, 나S(t) = 1cos (wt+30°) A, f=400kHz.
두 소스 모두 동일한 빈도: 이 장에서는 소스가 모두 포함된 소스만 사용하여 작업할 것입니다. 같은 주파수. 그렇지 않으면 중첩을 다르게 처리해야 합니다.
전류 i (t)와 i를 구하라.1(t) 중첩 정리 사용.
문제를 해결하기 위해 TINA와 수작업 계산을 병렬로 사용합시다.
먼저 개방 회로로 대체하십시오. 전류 소스에 대해 복잡한 페이저를 계산합니다. I ', I1' 로부터의 기여로 인한 VS.
이 경우의 전류는 같습니다.
I'= I1'= VS/(아르 자형i + R1 + j* w* L) = 50 / (120+j2* p* 4 * 105* 10-5) = 0.3992-j0.0836
I'= 0.408ej 11.83 °A
다음으로 전압 소스의 단락을 대체하고 복잡한 위상을 계산하십시오. 나”, I1” 로부터의 기여로 인한 있습니다.
이 경우 현재 나누기 공식을 사용할 수 있습니다.
I”= -0.091 – j 0.246
과
I1" = 0.7749 + j 0.2545
두 단계의 합 :
I = I'+ I”= 0.3082 – j 0.3286 = 0.451 e- j46.9 °A
I1 = I1" + I1'= 1.174 + j 0.1709 = 1.1865 ej 8.28 °A
이 결과는 TINA에서 계산 한 값과 잘 일치합니다.전류의 시간 함수 :
i (t) = 0.451 cos w × t - 46.9 ° )A
i1(t) = 1.1865 cos ( w × t + 8.3 ° )A
마찬가지로 TINA의 통역사가 제공 한 결과도 다음과 같이 동의합니다.
f : = 400000;
Vs : = 50;
IG : = 1 * exp (j * pi / 6);
om : = 2 * pi * f;
sys I, I1
I + IG = I1
Vs = I * Ri + I1 * (R1 + j * om * L)
끝;
I = [308.093m-329.2401m * j]
abs (I) = [450.9106m]
radtodeg (호 (I)) = [- 46.9004]
abs (11) = [1.1865]
radtodeg (호 (I1)) = [8.2749]
수학을 m으로 가져오기
cmath를 c로 가져오기
#복잡한 인쇄를 단순화하자
투명성을 높이기 위한 #숫자:
cp= 람다 Z : “{:.4f}”.format(Z)
f = 400000
대=50
IG=1*c.exp(복소수(1j)*c.pi/6)
옴=2*c.pi*f
#우리는 방정식의 [선형 시스템]을 가지고 있습니다
#우리가 해결하고 싶은 것은 I, I1입니다:
#I+IG=I1
#Vs=I*Ri+I1*(R1+j*om*L)
numpy를 n으로 가져오기
#계수 행렬을 작성합니다.
A=n.array([[-1,1],[Ri,complex(R1+1j*om*L)]])
#상수의 행렬을 작성합니다:
b=n.array([IG,Vs])
x=n.linalg.solve(A,b)
나,나1=x
print(“I=”,cp(I))
print("abs(I)= %.4f"%abs(I))
print("도(arc(I))= %.4f"%m.degrees(c.phase(I)))
print("abs(I1)= %.4f"%abs(I1))
print("도(arc(I1))= %.4f"%m.degrees(c.phase(I1)))
DC 장에서 말했듯이 중첩, 중첩 정리를 사용하면 꽤 복잡해집니다. 두 개 이상의 소스를 포함하는 회로. 중첩 정리는 다음과 같이 할 수 있습니다. 간단한 실제 문제를 해결하는 데 유용하며 주로 이론에 사용됩니다. 다른 정리를 증명하는 데 사용되는 회로 분석.