大家好,我是程序小羊哈,做電機(jī)控制的小伙伴都知道,F(xiàn)OC控制中經(jīng)常和求導(dǎo)以及微積分打交道,說實話,我大學(xué)當(dāng)時就對嵌入式單片機(jī)感興趣,對這種枯燥乏味的數(shù)學(xué)推導(dǎo)我是絲毫提不起興趣,我當(dāng)時認(rèn)為我畢業(yè)后也用不到這些,我干嘛花這么多精力在這上面呀,直到工作后,我慢慢發(fā)現(xiàn)我當(dāng)年是多么年少無知呀。當(dāng)年大學(xué)玩嵌入式就玩了點皮毛,認(rèn)為嵌入式也就這樣,直到我的工作是電機(jī)控制后,我才知道錯了,真的知道錯了。這里面涉及物理,數(shù)學(xué)等各種知識,打得我一個措手不及,實在后悔當(dāng)年的年少輕狂,不知天高地厚。于是畢業(yè)后我只能惡補(bǔ)這些知識。這篇文章會把我的一些筆記記錄下來,文章最后代入電機(jī)控制的一些公式進(jìn)行分析。和電機(jī)一起學(xué)習(xí)交流。最后再用“虛懷若谷,安之若素”這句話和各位共勉。
開始吧!
=======================================================
第一步,極限的概念,我們拿我們最熟悉的速度與位移以及時間的公式來說明,我們知道速度公式V = S/t為平均速度。但是很多時候,物體運(yùn)動的速度不是均勻的,我們怎么求某一時刻的瞬時速度呢。我們可以通過無限逼近的方法來計算瞬時速度。
如果時間間隔△t不斷變小,那么△S和△t的比值會越來越接近t0點的瞬時速度,當(dāng)△t趨近于0時,這個三角形切邊所在的直線,就是表示S的曲線在t0點的切線,而該直線的斜率就是物體在t0時刻的瞬時速度了。如下圖:
為了研究函數(shù)的變化,就需要引出導(dǎo)數(shù)的概念,那么導(dǎo)數(shù)就來了:導(dǎo)數(shù)描述了函數(shù)的局部性質(zhì),一個函數(shù)在某一點的導(dǎo)數(shù)描述了這個函數(shù)在這一點附件的變化率,如果函數(shù)的自變量和函數(shù)值都是實數(shù),那么函數(shù)在某一點的導(dǎo)數(shù)就是該函數(shù)在這一點上切線的斜率。
求導(dǎo)公式:
微分:設(shè)函數(shù)y=f(x)函數(shù)上的某個點P,它的橫坐標(biāo)為x0,設(shè)△x是曲線y=f(x)上點P在橫坐標(biāo)上增量,△y是曲線在P點對應(yīng)△x在縱坐標(biāo)上的增量,如果函數(shù)x0變化了△x,那么函數(shù)的增量△y=f(x0+△x)-f(x0),這個時候我們可以看到△y由兩部分組成,一部分是下圖紅色線段,一部分是灰色線段。我們設(shè)紅色線段為A*△x,灰色線段為0(△x),我們知道灰色線段是比紅色線段高階的無窮小。
當(dāng)△x趨近于0的時候,如下圖,灰色線段相比于紅色線段基本可以忽略不計。那么此時,我們將自變量x0的增量△x稱為自變量的微分,記做dx,A*△x稱為函數(shù)在x0相對于自變量增量△x的微分,也就是函數(shù)值的微分,記做dy。
積分:
首先積分怎么來的,就是在一個上圖的曲邊梯形圖像上要求面積,怎么求?能不能構(gòu)建一個函數(shù),只要把起點和終點告訴它,就能計算出結(jié)果(面積)。
由于曲邊梯形的起點和終點是固定的,則曲邊梯形的區(qū)域也是固定的,因此,其面積是一個固定的實數(shù),積分:起點保持不變,積分的下限為a,積分上線為b,公式為下圖。
總結(jié):
導(dǎo)數(shù)是描述函數(shù)變化率的一個量。具體來說,函數(shù) f(x) 在某點 x = a 處的導(dǎo)數(shù),表示當(dāng) x 在 a 附近變化時,函數(shù)f(x) 的變化速度。
微分是導(dǎo)數(shù)的一個線性近似。它描述了函數(shù) f(x) 在某點 x=a 處的增量與自變量x 的增量之間的線性關(guān)系。如果f 在a 處可導(dǎo),且導(dǎo)數(shù)為f ′ (a),那么函數(shù)在a 處的微分 df 可以表示為:df = f′(a) *dx
積分是微分的逆運(yùn)算,表示函數(shù)在某一區(qū)間上的積累變化量。
說了這么多,我們來用我們最熟悉的路程速度時間公式來進(jìn)行分析分析:
首先,S=Vt,路程關(guān)于時間求導(dǎo)就是速度 S' = V,為什么?因為導(dǎo)數(shù)反應(yīng)的是函數(shù)的一個變化率,在某一個時刻,S的變化率也就是曲線的斜率不就是速度嗎?
這個理解了,那么我們代入電機(jī)控制里面:θ = Wt。則θ’ = W,另外,我們就能理解上篇文章的公式了。