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5 I 1 +1. 0 I 3 =40 (12) 閉回路 ア→ウ→エ→アで、 1. 0 I 2 +1. 0 I 3 =20 (13) が成り立つから、(12)、(13)式にそれぞれ(11)式を代入すると、 3.

キルヒホッフの法則 | 電験3種Web

キルヒホッフの法則は、 第1法則 と 第2法則 から構成されている。 この法則は オームの法則 を拡張したものであり、複雑な電気回路の計算に対応することができる。 1. 第1法則 電気回路の接続点に流入する電流の総和と流出する電流の総和は等しい。 キルヒホッフの第1法則は、 電流則 とも称されている。 電流則の適用例① 電流則の適用例② 電流則の適用例③ 電流則の適用例④ 電流則の適用例⑤ 2.

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I 1, I 2, I 3 を未知数とする連立方程式を立てる. 上の接続点(分岐点)についてキルヒホフの第1法則を適用すると I 1 =I 2 +I 3 …(1) 左側の閉回路についてキルヒホフの第2法則を適用すると 4I 1 +5I 3 =4 …(2) 右側の閉回路についてキルヒホフの第2法則を適用すると 2I 2 −5I 3 =2 …(3) (1)を(2)に代入して I 1 を消去すると 4(I 2 +I 3)+5I 3 =4 4I 2 +9I 3 =4 …(2') (2')−(3')×2により I 2 を消去すると −) 4I 2 +9I 3 =4 4I 3 −10I 3 =4 19I 3 =0 I 3 =0 (3)に代入 I 2 =1 (1)に代入 I 1 =1 →【答】(3) [問題2] 図のような直流回路において,抵抗 6 [Ω]の端子間電圧の大きさ V [V]の値として,正しいものは次のうちどれか。 (1) 2 (2) 5 (3) 7 (4) 12 (5) 15 第三種電気主任技術者試験(電験三種)平成15年度「理論」問5 各抵抗に流れる電流を右図のように I 1, I 2, I 3 とおく.

8に示す。 図1. 8 ドア開度の時間的振る舞い 問1. 2 図1. 8の三つの時間応答に対応して,ドアはそれぞれどのように閉まるか説明しなさい。 *ばねとダンパの特性値を調整するためのねじを回すことにより行われる。 **本書では, のように書いて,△を○で定義・表記する(△は○に等しいとする)。 1. 3 直流モータ 代表的なアクチュエータとしてモータがある。例えば図1. 9に示すのは,ロボットアームを駆動する直流モータである。 図1. キルヒホッフの法則 | 電験3種Web. 9 直流モータ このモデルは図1. 10のように表される。 図1. 10 直流モータのモデル このとき,つぎが成り立つ。 (15) (16) ここで,式( 15)は機械系としての運動方程式であるが,電流による発生トルクの項 を含む。 はトルク定数と呼ばれる。また,式( 16)は電気系としての回路方程式であるが,角速度 による逆起電力の項 を含む。 は逆起電力定数と呼ばれる。このように,モータは機械系と電気系の混合系という特徴をもつ。式( 15)と式( 16)に (17) を加えたものを行列表示すると (18) となる 。この左から, をかけて (19) のような状態方程式を得る。状態方程式( 19)は二つの入力変数 をもち, は操作できるが, は操作できない 外乱 であることに注意してほしい。 問1. 3 式( 19)を用いて,直流モータのブロック線図を描きなさい。 さて,この直流モータに対しては,角度 の 倍の電圧 と,角加速度 の 倍の電圧 が測れるものとすると,出力方程式は (20) 図1. 11 直流モータの時間応答 ところで,私たちは物理的な感覚として,機械的な動きと電気的な動きでは速さが格段に違うことを知っている。直流モータは機械系と電気系の混合系であることを述べたが,制御目的は位置制御や速度制御のように機械系に関わるのが普通であるので,状態変数としては と だけでよさそうである。式( 16)をみると,直流モータの電気的時定数( の時定数)は (21) で与えられ,上の例では である。ところが,図1. 11からわかるように, の時定数は約 である。したがって,電流は角速度に比べて10倍速く落ち着くので,式( 16)の左辺を零とおいてみよう。すなわち (22) これから を求めて,式( 15)に代入してみると (23) を得る。ここで, の時定数 (24) は直流モータの機械的時定数と呼ばれている。上の例で計算してみると である。したがって,もし,直流モータの電気的時定数が機械的時定数に比べて十分小さい場合(経験則は)は,式( 17)と式( 23)を合わせて,つぎの状態方程式をもつ2次系としてよい。 (25) 式( 19)と比較すると,状態空間表現の次数を1だけ減らしたことになる。 これは,モデルの 低次元化 の一例である。 低次元化の過程を図1.