一、概述

方块图简化是求取系统总传递函数的重要方法。对于复杂系统,通过等效变换法则,将方块图变化为【串联、并联、反馈】的结构,从而方便地写出传递函数。
💡
核心原则移动前后信息不变!

二、方块图简化规则

规则1:综合点(相加点)后移

目标:将综合点从方块 前面移到后面
notion image
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变换过程

原始结构
等效结构(综合点后移):
求解补偿环节
📌
结论:综合点后移时,需要在后移的支路上乘以该方块的传递函数

规则2:综合点(相加点)前移

目标:将综合点从方块 后面移到前面
notion image
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变换过程

原始结构
等效结构(综合点前移):
求解补偿环节
📌
结论:综合点前移时,需要在前移的支路上乘以该方块传递函数的倒数

规则3:引出点(分支点)后移

目标:将引出点从方块 前面移到后面
notion image
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变换过程

原始结构
等效结构(引出点后移):
求解补偿环节
📌
结论:引出点后移时,需要在后移的支路上乘以该方块传递函数的倒数

规则4:引出点(分支点)前移

目标:将引出点从方块 后面移到前面
notion image
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变换过程

原始结构
等效结构(引出点前移):
求解补偿环节
📌
结论:引出点前移时,需要在前移的支路上乘以该方块的传递函数
⚠️
注意引出点与综合点之间的区别!
  • 引出点:信号分支,各支路信号相同
  • 综合点:信号相加/相减,输出是各支路信号的代数和

规则5:相邻引出点与相邻综合点的交换

(1) 相邻引出点的移动

若干个相邻引出点之间相互交换位置,不会改变信号性质
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挪动前后的信号均为

(2) 相邻综合点的移动

若干个相邻综合点之间相互交换位置,不会改变信号性质
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挪动前后的总输出信号均为:
📌
结论:相邻的同类型节点(引出点或综合点)可以自由交换位置

三、方块图简化规则总结表

规则
变换类型
补偿环节
记忆要点
规则1
综合点后移
后移乘传递函数
规则2
综合点前移
前移乘倒数
规则3
引出点后移
后移乘倒数
规则4
引出点前移
前移乘传递函数
规则5
相邻节点交换
无需补偿
同类节点可交换
🎯
记忆规律
  • 综合点:后移乘 ,前移乘
  • 引出点:后移乘 ,前移乘
  • 规律:综合点和引出点的补偿规则正好相反!

四、方块图简化应用实例

例1:多回路系统的简化

题目

求系统传递函数
notion image

解法一:引出点后移

步骤1:应用反馈关系化简内回路
notion image
只要存在,就可以套用结论化简!
步骤2:引出点后移(A→B)
补偿环节:
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步骤3:利用串并联及反馈关系化简
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化简得:

解法二:引出点前移

步骤1:应用反馈关系化简内回路(同解法一)
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步骤2:引出点前移(B→A)
补偿环节:
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步骤3:利用串并联及反馈关系化简
最终结果:
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例2:交叉回路的消除

题目

求系统传递函数
notion image

解题思路

前向通路有2个综合点:
步骤1:消除交叉
  • 将综合点 后移至
  • 交换综合点 和综合点 的位置
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步骤2:对内回路1应用反馈关系
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步骤3:对回路2再次应用反馈
化简得:
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步骤4:计算总传递函数
最终结果:

例3:正反馈系统

题目

求系统传递函数 (注意: 处是正反馈
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解题步骤

步骤1:令引出点后移
补偿环节:
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步骤2:由内回路至外回路逐一计算
内回路 正反馈):
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⚠️
注意:正反馈时分母用 ,负反馈用
中间回路 负反馈):
外回路 负反馈):
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最终结果:

例4:RC电路系统

题目

求系统闭环传递函数
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解题思路

分别对2个子回路应用反馈关系:
回路1
回路2
串联两个回路
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考虑 的反馈回路后:
化简得:
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例5:多输入系统

题目

求如图所示系统输出 的表达式(有多个输入:
notion image

解题步骤

步骤1:移动相加点
  • 前移
  • 越过 后与第一个相加点交换位置
  • 继续越过 后移
补偿环节:
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步骤2:对内环进行等效处理
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步骤3:利用线性系统的叠加原理,逐一计算各个输入对输出 的影响
最终输出:
化简得:
💡
多输入系统处理方法:利用线性叠加原理,将各输入单独作用的结果相加

五、简化结构图求系统总传递函数的一般步骤

📋

三步法

1. 确定输入量与输出量
  • 如果作用在系统上的输入量有多个(分别作用在系统的不同部位),则必须分别对每个输入量逐个进行结构变换,求得各自的传递函数
  • 对于有多个输出量的情况,也应分别变换
2. 消除交叉关系
  • 若结构图中有交叉关系,应运用等效变换法则,首先将交叉消除,化为无交叉的多回路结构
3. 由内向外逐层简化
  • 对多回路结构,可由里向外进行变换(或按照要求进行方块图的简化)
  • 直至变换为一个等效的方框,即得到所求的传递函数

六、方块图简化方法的局限性

⚠️
问题:对于复杂系统,利用方块图简化方法求取系统整体传递函数会变得非常困难
例如下图所示的复杂系统:
notion image
该系统的传递函数为:
解决方法:使用信号流图(Signal Flow Graph, SFG)梅逊增益公式(Mason Gain Rule)

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