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Z 변환(Z-transform), 적분과 1차 함수 그리고 데드 타임(Integrator with first order and dead time) Integrator with first order and dead time,  Laplace 모델의  Z 변환은 역변환된 시간함수로 구한다. \[ f(t)=f(t-θ)\frac{1}{τ_1} \left(1-e^{-\frac{τ_1}{τ_2}  t}\right) \] 적분과 데드타임으로 이루어진 1차 함수의 Z 변환과 특성 위의 역변환된 시간함수를 라플라스 & Z 변환표를 참조하여 변환한다. \[ δ(n-k)  → Z→ Z^{-k} \] \[ 1(k)  → Z→  \frac{1}{1-z^{-1} } \] \[ e^{-akT}  → Z→  \frac{1}{1-e^{-aT} z^{-1}}  \] δ(n-k)에서 횟수 n은 시간 t이고, 지연횟수 k는 지연시간 θ이고, \(e^{-akT}\)의 a는 \(\frac{τ_1}{τ_2}\) T이다. \[ \begin{align} F(z)&= z^{-θ} \frac{1}{τ_1}  \left(\frac{1}{1-z^{-1}}-\frac{1}{1-e^{-\frac{τ_1}{τ_2} T}  z^{-1}}\right)\\[12pt]&= z^{-θ}  \frac{1}{τ_1} \left\{\frac{(1-e^{-\frac{τ_1}{τ_2} T}  z^{-1} )-(1-z^{-1} )}{(1-z^{-1} )(1-e^{-\frac{τ_1}{τ_2}  T}  z^{-1} } \right\}\\[12pt]&= z^{-θ} \frac{1}{τ_1}  \left\{\frac{(-e^{-\frac{τ_1}{τ_2} T}+1) z^{-1}}{1+(-e^{-\frac{τ_1}{τ_2}  T}+1) z^{-1}+e^{-...

라플라스(Laplace), 적분과 1차 함수 그리고 데드 타임(Integrator with first order and dead time) Laplace 모델의 1차 함수를 살펴보자. \[ laplace \ 1차 \ 함수\ =  \ \frac{1}{1+s} \] 라플라스 1차 함수에서 적분모델 \(\frac{1}{s}\)을 가지게 되는 전달함수는 아래와 같다. \[ \frac{1}{s}\cdot \frac{1}{1+s} = \frac{1}{s+s^2} \] 적분 모델이 더해진 라플라스 1차함수에서 지연 특성을 가지는 dead time과 시상수를 추가하면 다음과 같다. \[ \frac{e^{-θs}}{τ_1 s+τ_2 s^2} \] 여기서 θ는 dead time, τ1, τ2는 시상수(Time constant)이다. 적분과 데드타임으로 이루어진 1차 함수 특성 적분과 데드 타임 그리고 시상수로 이루어진 라플라스 1차 함수를 역변환하자. \[ \begin{align} &\frac{e^{-θs}}{τ_1 s+τ_2 s^2 } \\[12pt]&→ L^{-1}→\\[12pt] &f(t-θ)\cdot \frac{1}{τ_1}  \left(1-e^{-\frac{τ_1}{τ_2} t} \right) \end{align} \] 전달함수 F(s)의 역변환 과정은 다음과 같다. \[ \begin{align} F(s)&=\frac{e^{-θs}}{τ_1 s+τ_2 s^2 }\\[12pt]&=e^{-θs}\frac{1}{τ_1 s+τ_2 s^2}\\[12pt]&=e^{-θs} \frac{1}{s}\frac{1}{τ_2 s+τ_1}\\[12pt]&=e^{-θs}  \frac{τ_2}{τ_2 s(τ_2 s+τ_1)}\\[12pt]&=e^{-θs}  τ_2 \left\{\frac{1}{τ_2 s(τ_2 s+τ_1)} \right\}\\[12pt]&=e^{-θs}  τ_2 ...

이득을 가진 데드 타임 1차 함수( First order with dead time and gain)의  Z 변환 앞에서 서술한   이득을 가진 데드 타임 1차 함수( First order with dead time and gain)의 라 플라스 변환을 Z 변환을 통한 차분 방정식(Difference Equation)을 활용하여 디지털 시스템에 적용해 보자. Laplace 변환과 Z 변환에서 설명한 전달 함수의 관계에서 이득을 가진 데드 타임 1차 함수를 대입하면 다음과 같다. \[ \begin{align} F(z) &=Z\left\{(1-z^{-1})\frac{F(s)}{s}\right\} \\[12pt] &=(1-z^{-1})Z\left\{\frac{F(s)}{s}\right\} \\[12pt] &=(1-z^{-1} )Z\left\{ \frac {\frac{K_p e^{-θs}}{1+τs}}{s}\right\} \\[12pt] &=(1-z^{-1} )Z\left\{ \frac{K_p e^{-θs}}{s(1+τs)}\right\} \\[12pt] &=(1-z^{-1})Z\left\{K_p e^{-θs}\frac{1}{τs+1}\frac{1}{s}\right\} \\[12pt] &=(1-z^{-1})Z\left\{K_p e^{-θs} \frac{1}{τ}\frac{1}{s+\frac{1}{τ}}\frac{1}{s}\right\} \end{align} \] 여기서 \( e^{-θs} \)는 \(z^{-k} \)와 같으므로 \( z^{-θ}\)이고, \( K_p\)와 \(\frac{1}{τ}\)은 상수이므로   \[ =K_p  \frac{1}{τ} z^{-θ} (1-z^{-1})Z\left\{\frac{1}{s+\frac{1}{τ}}  \frac{1}{s}\right\} \] 로 나타낼 수 있고, \( \frac{1}{s}\)의 역변환은 \(u(t)\)...

이득을 가진 데드 타임 1차 함수( First order with dead time and gain)의 라 플라스 변환 시스템을 Laplace 전달 함수로 나타내게 되면 Laplace 연산자인 s에 따라 차수를 나타내며 최고 차수에 따라 1차, 2차, 3차 함수라고 한다. 1차 함수의 일반적인 표현은 다음과 같이 표현할 수 있다. \[ Laplace First order function=  \frac{1}{(1+s)} \] 위 식에서 시스템 이득(Kp)과 데드 타임(dead time) 그리고 시상수(time constant: τ)를 추가하면 다음과 같이 표현할 수 있다. \[ \frac{K_p e^{-θs}}{1+τs} \] Kp는 시스템 이득(Gain), θ는 dead time, τ는 시상수(Time constant)이다. 시상수는 시간 상수라고도 하며 시스템의 특성을 결정하는 주요 지표이다. 위의 수식을 전달함수 F(s)라 하고, 풀어보면 아래와 같이 나타낼 수 있다. \[ \begin{align} F(s) &=\frac{K_p e^{-θs}}{1+τs} = K_p e^{-θs}\frac{1}{τs+1} \\[12pt] &= K_p e^{-θs}\frac{\frac{1}{τ}}{s+\frac{1}{τ}} = K_p e^{-θs}\frac{1}{τ}\frac{1}{s+\frac{1}{τ}} \end{align} \] \( \frac{1}{τ}\)를 a라고 하면, \( \frac{1}{s+\frac{1}{τ}}\)은 \(\frac{1}{s+a}\)이고 역변환하면 \(e^{-at}\) 이다. 라플라스 정의에 따라 확인해보자. \[ \begin{align} F(s) =L[f(t)] &=\int_0^∞ e^{-st} f(t)dt \\[12pt] &=\int_0^∞ e^{-st}e^{-at} dt \\[12pt] &= \int_0^∞ e^{-(s+a)t} dt \\[12pt] &=\frac{1}{s...