mirror of
https://github.com/galera951/experiment-automation.git
synced 2024-11-24 22:55:52 +03:00
Lab-325 init
This commit is contained in:
parent
652311f186
commit
9c9c76bcc4
433
3.2.5-oscillating-circuit/processing.ipynb
Normal file
433
3.2.5-oscillating-circuit/processing.ipynb
Normal file
@ -0,0 +1,433 @@
|
|||||||
|
{
|
||||||
|
"cells": [
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"cell_type": "code",
|
||||||
|
"execution_count": 7,
|
||||||
|
"id": "4c18befe-eab7-4708-8a74-e9441ece565c",
|
||||||
|
"metadata": {},
|
||||||
|
"outputs": [],
|
||||||
|
"source": [
|
||||||
|
"import numpy as np\n",
|
||||||
|
"from scipy.optimize import curve_fit\n",
|
||||||
|
"import pandas as pd"
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"cell_type": "markdown",
|
||||||
|
"id": "527687f5-fb63-42ed-8c58-8bc0947710a9",
|
||||||
|
"metadata": {},
|
||||||
|
"source": [
|
||||||
|
"#### Резонансная частота"
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"cell_type": "markdown",
|
||||||
|
"id": "f52fc1dd-97d6-4e7a-b7dd-8a22bb8e372d",
|
||||||
|
"metadata": {},
|
||||||
|
"source": [
|
||||||
|
"$\\nu_0 = \\dfrac{1}{2\\pi\\sqrt{LC}}$"
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"cell_type": "code",
|
||||||
|
"execution_count": 58,
|
||||||
|
"id": "04171738-ae97-463b-88b6-b03b55fdd617",
|
||||||
|
"metadata": {},
|
||||||
|
"outputs": [],
|
||||||
|
"source": [
|
||||||
|
"def nu_0(L, C):\n",
|
||||||
|
" return 1 / (2 * np.pi * np.sqrt(L * C))"
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"cell_type": "code",
|
||||||
|
"execution_count": 59,
|
||||||
|
"id": "87c14a27-7683-433e-9705-51496e137f17",
|
||||||
|
"metadata": {
|
||||||
|
"tags": []
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"outputs": [
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"data": {
|
||||||
|
"text/plain": [
|
||||||
|
"1591.5494309189535"
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"execution_count": 59,
|
||||||
|
"metadata": {},
|
||||||
|
"output_type": "execute_result"
|
||||||
|
}
|
||||||
|
],
|
||||||
|
"source": [
|
||||||
|
"nu_0(100e-3, 0.1e-6)"
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"cell_type": "markdown",
|
||||||
|
"id": "33a9c25f-3478-497c-901a-c0950a8eda55",
|
||||||
|
"metadata": {},
|
||||||
|
"source": [
|
||||||
|
"## R = 0 Ом"
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"cell_type": "markdown",
|
||||||
|
"id": "5090862a-7622-49a9-b593-fc9ec6c2fc4e",
|
||||||
|
"metadata": {},
|
||||||
|
"source": [
|
||||||
|
"freq = 1588 Hz\n",
|
||||||
|
"\n",
|
||||||
|
"period = 35.322 ms\n",
|
||||||
|
"\n",
|
||||||
|
"N = 30 cycles"
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"cell_type": "markdown",
|
||||||
|
"id": "e90b3bb4-0a43-41a4-b492-56aa947dcde0",
|
||||||
|
"metadata": {},
|
||||||
|
"source": [
|
||||||
|
"#### Логарифмический декремент затухания для возрастающего участка"
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"cell_type": "markdown",
|
||||||
|
"id": "cdea4329-0b53-42a2-adde-7732df34fce9",
|
||||||
|
"metadata": {},
|
||||||
|
"source": [
|
||||||
|
"$\\Theta = \\dfrac1n \\ln{\\dfrac{U_0 - U_k}{U_0 - U_{k+n}}}$"
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"cell_type": "code",
|
||||||
|
"execution_count": 60,
|
||||||
|
"id": "e779f269-18e0-4fcf-8246-1d583d807edb",
|
||||||
|
"metadata": {},
|
||||||
|
"outputs": [],
|
||||||
|
"source": [
|
||||||
|
"def Theta_incr(U0, U1, U2, n):\n",
|
||||||
|
" return 1/n * np.log((U0 - U1) / (U0 - U2))"
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"cell_type": "code",
|
||||||
|
"execution_count": 61,
|
||||||
|
"id": "bd9fdd97-683e-433d-92d4-f9de5128a7ab",
|
||||||
|
"metadata": {},
|
||||||
|
"outputs": [],
|
||||||
|
"source": [
|
||||||
|
"df = pd.read_csv(r'raw-data/zug-incr_0-Ohm.csv')"
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"cell_type": "code",
|
||||||
|
"execution_count": 62,
|
||||||
|
"id": "e5ddc315-92fa-4f83-ad2b-2c3fce1dcbb8",
|
||||||
|
"metadata": {},
|
||||||
|
"outputs": [],
|
||||||
|
"source": [
|
||||||
|
"U0 = df['U0[mV]']\n",
|
||||||
|
"U1 = df['U1[mV]']\n",
|
||||||
|
"U2 = df['U2[mV]']\n",
|
||||||
|
"n = df['n']"
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"cell_type": "code",
|
||||||
|
"execution_count": 63,
|
||||||
|
"id": "3b8e013b-90e0-4362-9cc7-37dd8ed80e91",
|
||||||
|
"metadata": {},
|
||||||
|
"outputs": [
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"data": {
|
||||||
|
"text/plain": [
|
||||||
|
"0 0.111672\n",
|
||||||
|
"1 0.115525\n",
|
||||||
|
"2 0.115721\n",
|
||||||
|
"3 0.113310\n",
|
||||||
|
"dtype: float64"
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"execution_count": 63,
|
||||||
|
"metadata": {},
|
||||||
|
"output_type": "execute_result"
|
||||||
|
}
|
||||||
|
],
|
||||||
|
"source": [
|
||||||
|
"Theta_incr(U0, U1, U2, n)"
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"cell_type": "markdown",
|
||||||
|
"id": "e060b5da-df82-4dd3-9460-4dda42d95439",
|
||||||
|
"metadata": {},
|
||||||
|
"source": [
|
||||||
|
"#### Логарифмический декремент затухания для затухающего участка"
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"cell_type": "markdown",
|
||||||
|
"id": "8c74f90a-5e1f-4c15-bc02-4d1e92969c3e",
|
||||||
|
"metadata": {},
|
||||||
|
"source": [
|
||||||
|
"$\\Theta = \\dfrac1n \\ln{\\dfrac{U_m}{U_{m+n}}}$"
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"cell_type": "code",
|
||||||
|
"execution_count": 64,
|
||||||
|
"id": "8fa641b1-02ff-4dcf-a96f-a1d5f4db4796",
|
||||||
|
"metadata": {},
|
||||||
|
"outputs": [],
|
||||||
|
"source": [
|
||||||
|
"def Theta_decr(U1, U2, n):\n",
|
||||||
|
" return 1/n * np.log((U1) / (U2))"
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"cell_type": "code",
|
||||||
|
"execution_count": 65,
|
||||||
|
"id": "3f2b73c7-ae5d-4b0d-9c06-6e8b166e8e43",
|
||||||
|
"metadata": {
|
||||||
|
"tags": []
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"outputs": [],
|
||||||
|
"source": [
|
||||||
|
"df = pd.read_csv(r'raw-data/zug-decr_0-Ohm.csv')"
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"cell_type": "code",
|
||||||
|
"execution_count": 66,
|
||||||
|
"id": "19e0dea5-398d-4a9a-9b85-b2d40b490e58",
|
||||||
|
"metadata": {},
|
||||||
|
"outputs": [],
|
||||||
|
"source": [
|
||||||
|
"U1 = df['U1[mV]']\n",
|
||||||
|
"U2 = df['U2[mV]']\n",
|
||||||
|
"n = df['n']"
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"cell_type": "code",
|
||||||
|
"execution_count": 67,
|
||||||
|
"id": "ee60a941-494b-41eb-bbfa-8acc7f1a5748",
|
||||||
|
"metadata": {},
|
||||||
|
"outputs": [
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"data": {
|
||||||
|
"text/plain": [
|
||||||
|
"0 0.096905\n",
|
||||||
|
"1 0.096698\n",
|
||||||
|
"2 0.091629\n",
|
||||||
|
"3 0.091964\n",
|
||||||
|
"dtype: float64"
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"execution_count": 67,
|
||||||
|
"metadata": {},
|
||||||
|
"output_type": "execute_result"
|
||||||
|
}
|
||||||
|
],
|
||||||
|
"source": [
|
||||||
|
"Theta_decr(U1, U2, n)"
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"cell_type": "markdown",
|
||||||
|
"id": "4e9e0a89-497c-47c6-8d3a-fe53c8c3a800",
|
||||||
|
"metadata": {},
|
||||||
|
"source": [
|
||||||
|
"## R = 100 Ом"
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"cell_type": "markdown",
|
||||||
|
"id": "0e45b382-3569-4936-85ab-3a7f000d3a59",
|
||||||
|
"metadata": {},
|
||||||
|
"source": [
|
||||||
|
"freq = 1588 Hz\n",
|
||||||
|
"\n",
|
||||||
|
"period = 12 ms\n",
|
||||||
|
"\n",
|
||||||
|
"N = 8 cycles"
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"cell_type": "markdown",
|
||||||
|
"id": "0144e75d-9946-4e5c-92ae-aeb25e3c9c2e",
|
||||||
|
"metadata": {},
|
||||||
|
"source": [
|
||||||
|
"#### Логарифмический декремент затухания для возрастающего участка"
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"cell_type": "code",
|
||||||
|
"execution_count": 68,
|
||||||
|
"id": "1b70235a-4380-4dad-b79d-e8c61456db1b",
|
||||||
|
"metadata": {},
|
||||||
|
"outputs": [],
|
||||||
|
"source": [
|
||||||
|
"df = pd.read_csv(r'raw-data/zug-incr_100-Ohm.csv')"
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"cell_type": "code",
|
||||||
|
"execution_count": 69,
|
||||||
|
"id": "19501640-3c96-4bde-b319-a8a93a8af87a",
|
||||||
|
"metadata": {},
|
||||||
|
"outputs": [],
|
||||||
|
"source": [
|
||||||
|
"U0 = df['U0[mV]']\n",
|
||||||
|
"U1 = df['U1[mV]']\n",
|
||||||
|
"U2 = df['U2[mV]']\n",
|
||||||
|
"n = df['n']"
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"cell_type": "code",
|
||||||
|
"execution_count": 70,
|
||||||
|
"id": "6a45f573-5c8a-4305-b19a-a9b2a1c3c812",
|
||||||
|
"metadata": {},
|
||||||
|
"outputs": [
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"data": {
|
||||||
|
"text/plain": [
|
||||||
|
"0 0.390079\n",
|
||||||
|
"1 0.433750\n",
|
||||||
|
"2 0.410715\n",
|
||||||
|
"3 0.449025\n",
|
||||||
|
"dtype: float64"
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"execution_count": 70,
|
||||||
|
"metadata": {},
|
||||||
|
"output_type": "execute_result"
|
||||||
|
}
|
||||||
|
],
|
||||||
|
"source": [
|
||||||
|
"Theta_incr(U0, U1, U2, n)"
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"cell_type": "markdown",
|
||||||
|
"id": "7614fa42-560a-43f2-8d6f-1f588cf9370b",
|
||||||
|
"metadata": {},
|
||||||
|
"source": [
|
||||||
|
"#### Логарифмический декремент затухания для затухающего участка"
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"cell_type": "code",
|
||||||
|
"execution_count": 71,
|
||||||
|
"id": "59668c21-71a4-4344-b872-404bb4f57781",
|
||||||
|
"metadata": {
|
||||||
|
"tags": []
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"outputs": [],
|
||||||
|
"source": [
|
||||||
|
"df = pd.read_csv(r'raw-data/zug-decr_100-Ohm.csv')"
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"cell_type": "code",
|
||||||
|
"execution_count": 72,
|
||||||
|
"id": "503635a4-5238-48d0-ae6c-8683229dd21a",
|
||||||
|
"metadata": {},
|
||||||
|
"outputs": [],
|
||||||
|
"source": [
|
||||||
|
"U1 = df['U1[mV]']\n",
|
||||||
|
"U2 = df['U2[mV]']\n",
|
||||||
|
"n = df['n']"
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"cell_type": "code",
|
||||||
|
"execution_count": 73,
|
||||||
|
"id": "00f8bf87-300b-4a5c-970e-8b7ba27c704e",
|
||||||
|
"metadata": {},
|
||||||
|
"outputs": [
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"data": {
|
||||||
|
"text/plain": [
|
||||||
|
"0 0.302753\n",
|
||||||
|
"1 0.270310\n",
|
||||||
|
"2 0.282851\n",
|
||||||
|
"3 0.315313\n",
|
||||||
|
"dtype: float64"
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"execution_count": 73,
|
||||||
|
"metadata": {},
|
||||||
|
"output_type": "execute_result"
|
||||||
|
}
|
||||||
|
],
|
||||||
|
"source": [
|
||||||
|
"Theta_decr(U1, U2, n)"
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"cell_type": "markdown",
|
||||||
|
"id": "efc47c94-16e9-4563-b50d-429068642829",
|
||||||
|
"metadata": {},
|
||||||
|
"source": [
|
||||||
|
"**50 Hz**\n",
|
||||||
|
"\n",
|
||||||
|
"L = 100.10 mH\n",
|
||||||
|
"\n",
|
||||||
|
"R1 = 0.028 Ohm\n",
|
||||||
|
"\n",
|
||||||
|
"R2 = 100.02 Ohm"
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"cell_type": "markdown",
|
||||||
|
"id": "f6adb735-9274-4a05-b9b2-d85e185fec62",
|
||||||
|
"metadata": {},
|
||||||
|
"source": [
|
||||||
|
"**500 Hz**\n",
|
||||||
|
"\n",
|
||||||
|
"L = 100.08 mH\n",
|
||||||
|
"\n",
|
||||||
|
"R1 = 0.029 Ohm\n",
|
||||||
|
"\n",
|
||||||
|
"R2 = 100.02"
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"cell_type": "markdown",
|
||||||
|
"id": "3f1ea607-25e1-4d4b-a714-1bfc49aebe29",
|
||||||
|
"metadata": {},
|
||||||
|
"source": [
|
||||||
|
"**1500 Hz**\n",
|
||||||
|
"\n",
|
||||||
|
"L = 100.10 mH\n",
|
||||||
|
"\n",
|
||||||
|
"R1 = 0.03 Ohm\n",
|
||||||
|
"\n",
|
||||||
|
"R2 = 100.02 Ohm"
|
||||||
|
]
|
||||||
|
}
|
||||||
|
],
|
||||||
|
"metadata": {
|
||||||
|
"kernelspec": {
|
||||||
|
"display_name": "Python 3 (ipykernel)",
|
||||||
|
"language": "python",
|
||||||
|
"name": "python3"
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"language_info": {
|
||||||
|
"codemirror_mode": {
|
||||||
|
"name": "ipython",
|
||||||
|
"version": 3
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"file_extension": ".py",
|
||||||
|
"mimetype": "text/x-python",
|
||||||
|
"name": "python",
|
||||||
|
"nbconvert_exporter": "python",
|
||||||
|
"pygments_lexer": "ipython3",
|
||||||
|
"version": "3.10.2"
|
||||||
|
}
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"nbformat": 4,
|
||||||
|
"nbformat_minor": 5
|
||||||
|
}
|
22
3.2.5-oscillating-circuit/raw-data/U-on-nu_0Ohm.csv
Normal file
22
3.2.5-oscillating-circuit/raw-data/U-on-nu_0Ohm.csv
Normal file
@ -0,0 +1,22 @@
|
|||||||
|
U[mV],nu[Hz]
|
||||||
|
1350,1588
|
||||||
|
1260,1578
|
||||||
|
1070,1568
|
||||||
|
888,1558
|
||||||
|
728,1548
|
||||||
|
608,1538
|
||||||
|
512,1528
|
||||||
|
448,1518
|
||||||
|
392,1508
|
||||||
|
352,1498
|
||||||
|
1230,1598
|
||||||
|
1050,1608
|
||||||
|
864,1618
|
||||||
|
736,1628
|
||||||
|
648,1638
|
||||||
|
552,1648
|
||||||
|
496,1658
|
||||||
|
448,1668
|
||||||
|
400,1678
|
||||||
|
368,1688
|
||||||
|
336,1698
|
|
19
3.2.5-oscillating-circuit/raw-data/U-on-nu_100Ohm.csv
Normal file
19
3.2.5-oscillating-circuit/raw-data/U-on-nu_100Ohm.csv
Normal file
@ -0,0 +1,19 @@
|
|||||||
|
U[mV],nu[Hz]
|
||||||
|
336,1588
|
||||||
|
320,1548
|
||||||
|
280,1518
|
||||||
|
240,1488
|
||||||
|
208,1458
|
||||||
|
192,1438
|
||||||
|
150,1418
|
||||||
|
128,1388
|
||||||
|
104,1348
|
||||||
|
314,1628
|
||||||
|
286,1658
|
||||||
|
256,1688
|
||||||
|
218,1728
|
||||||
|
190,1768
|
||||||
|
162,1818
|
||||||
|
144,1868
|
||||||
|
128,1928
|
||||||
|
108,2028
|
|
5
3.2.5-oscillating-circuit/raw-data/zug-decr_0-Ohm.csv
Normal file
5
3.2.5-oscillating-circuit/raw-data/zug-decr_0-Ohm.csv
Normal file
@ -0,0 +1,5 @@
|
|||||||
|
U1[mV],U2[mV],n
|
||||||
|
536,272,7
|
||||||
|
488,248,7
|
||||||
|
440,176,10
|
||||||
|
440,160,11
|
|
5
3.2.5-oscillating-circuit/raw-data/zug-decr_100-Ohm.csv
Normal file
5
3.2.5-oscillating-circuit/raw-data/zug-decr_100-Ohm.csv
Normal file
@ -0,0 +1,5 @@
|
|||||||
|
U1[mV],U2[mV],n
|
||||||
|
124,50,3
|
||||||
|
90,40,3
|
||||||
|
124,40,4
|
||||||
|
124,66,2
|
|
5
3.2.5-oscillating-circuit/raw-data/zug-incr_0-Ohm.csv
Normal file
5
3.2.5-oscillating-circuit/raw-data/zug-incr_0-Ohm.csv
Normal file
@ -0,0 +1,5 @@
|
|||||||
|
U0[mV],U1[mV],U2[mV],n
|
||||||
|
656,184,440,7
|
||||||
|
656,272,464,6
|
||||||
|
656,232,488,8
|
||||||
|
656,184,504,10
|
|
5
3.2.5-oscillating-circuit/raw-data/zug-incr_100-Ohm.csv
Normal file
5
3.2.5-oscillating-circuit/raw-data/zug-incr_100-Ohm.csv
Normal file
@ -0,0 +1,5 @@
|
|||||||
|
U0[mV],U1[mV],U2[mV],n
|
||||||
|
182,38,116,2
|
||||||
|
182,82,140,2
|
||||||
|
182,38,140,3
|
||||||
|
182,82,156,3
|
|
Loading…
Reference in New Issue
Block a user