MATLAB控制工具箱的应用及线性系统的运动分析Word文档下载推荐.docx
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B为n×
m维输入矩阵;
C为p×
n维输出矩阵;
D为p×
m维传递矩阵,一般情况下为0。
系统的传递函数阵和状态空间表达式之间的关系如式(1-2)所示:
(1-2)
式(1-2)中,
表示传递函数阵的分子阵,其维数是p×
m;
表示传递函数阵的分母多项式,按s降幂排列的后,各项系数用向量表示。
五、程序源代码
1)step,damp,pzmap,rlocus,rlocfind,bode,margin,nyquist;
Step(系统单位阶跃响应)
程序:
num=[1,4];
den=[1,2,8];
step(num,den)
Damp(计算系统模型的固有频率)
程序:
num=[1];
den=[1,10,10];
sys=tf(num,den);
[wzeta]=damp(sys)
w=
3.8730
zeta=
0.6455
Pzmap:
(绘制连续系统的零极点图)
H=tf([1-13],[21-1]);
pzmap(H)
Rlocus:
(求系统根轨迹)
num=[0001];
den=conv([10],[14+sqrt(-1)]);
den=conv(den,[14-sqrt(-1)]);
rlocus(num,den);
v=[-41-22];
axis(v);
Rlocfind:
确定闭环根位置对应增益值K的函数rlocfind()
G=tf([1,5,6],[1,8,3,25]);
rlocus(G);
[k,r]=rlocfind(G)
G_c=feedback(G,1);
Bode:
计算给定线性系统的伯德图
num=[1,4];
bode(num,den)
Margin:
从频率响应数据中计算出幅值裕度、相角裕度以及对应的频率
num=[4];
den=[121];
margin(num,den),grid;
w=0.1:
1000;
[mag,phase,w]=bode(num,den);
Nyquist:
绘制系统奈氏图
n=[0011];
m=[1200];
sys=tf(n,m);
nyquist(sys);
2)tf2ss,ss2tf,tf2zp,zp2ss;
tf2ss:
传递函数阵转换为状态空间模型
num=[0153];
den=[1234];
[A,B,C,D]=tf2ss(num,den)
A=
-2-3-4
100
010
B=
1
0
C=
153
D=
Ss2tf:
状态空间模型转换为状态空间
A=[010;
001;
-4-3-2];
B=[1;
3;
-6];
C=[100];
D=0;
[num,den]=ss2tf(A,B,C,D,1)
num=
01.00005.00003.0000
den=
1.00002.00003.00004.0000
Tf2zp:
将系统的传递函数形式转换为零点,极点,增益形式
[z1,p1,k1]=tf2zp(num,den)
z1=
-4.3028
-0.6972
p1=
-1.6506+0.0000i
-0.1747+1.5469i
-0.1747-1.5469i
k1=
Zp2ss:
将系统零极点形式转换为传递函数形式
z=[-2-3];
p=[0;
-1;
-3;
-5];
k=3;
[A,B,C,D]=zp2ss(z,p,k)
A=
-8.0000-3.873000
3.8730000
-3.0000-2.3238-1.00000
001.00000
0003
3)ss2ss,jordan,canon,eig。
Ss2ss:
线性非奇异变换
P=[111;
-1-2-3;
149];
sys_in=ss(A,B,C,D);
sys_out=ss2ss(sys_in,inv(P))
sys_out=
a=x1x2x3
x1-217
x22-4-14
x3-114
b=u1
x17.5
x2-9
x32.5
c=x1x2x3
y1111
d=u1
y10
Continuous-timestate-spacemodel.
Jordan:
将广义特征向量计算矩阵对应的约旦向量
J=jordan(A)
J=-1.6506+0.0000i0.0000+0.0000i0.0000+0.0000i
0.0000+0.0000i-0.1747-1.5469i0.0000+0.0000i
0.0000+0.0000i0.0000+0.0000i-0.1747+1.5469i
Canon:
规范形转换函数
num_1=[121];
den_1=[156];
sys_1=tf(num_1,den_1,-1)
sys_can_ss=canon(sys_1,'
model'
)
sys_1=
z^2+2z+1
-------------
z^2+5z+6
Sampletime:
unspecified
Discrete-timetransferfunction.
sys_can_ss=
a=x1x2
x1-30
x20-2
x1-7.211
x2-5.657
c=x1x2
y10.5547-0.1768
d=
u1
y11
Discrete-timestate-spacemodel%即为所求的模型的对角线规范形实现
Eig:
求矩阵的全部特征值
D=eig(A)
法一:
状态转移矩阵的指数矩阵计算法
a=[01;
-2-3];
symst;
eat1=expm(a*t)
法二:
拉氏反变换计算法
symsst;
G=inv(s*eye(size(a))-a)
eat2=ilaplace(G)
G=
[(s+3)/(s^2+3*s+2),1/(s^2+3*s+2)]
[-2/(s^2+3*s+2),s/(s^2+3*s+2)]
法三:
非奇异变换法
[P,D]=eig(a);
Q=inv(P);
eat3=P*expm(D*t)*Q
a=[-10;
0-2;
];
b=[1;
1]
c=[1.50.5];
d=0;
G=ss(a,b,c,d);
x0=[2;
3]
G0=inv(s*eye(size(a))-a);
x1=ilaplace(G0)*x0
G1=inv(s*eye(size(a))-a)*b
x2=ilaplace(G1/s)
x=x1+x2
y=c*x
forI=1:
61
tt=0.1*(I-1)
xt(:
I)=subs(x(:
),'
t'
tt)
yt(I)=subs(y,'
end
plot(0:
60,[xt;
yt])
G=[01;
-0.16-1]
h=[1;
x0=[1;
-1]
symsznk
thta=inv(z*eye(size(G))-G)*z
thtak=iztrans(thta,k)
uz=z/(z-1)
xk=iztrans(thta*x0+thta/z*h*uz)
1.4
(2)
A=[214;
020;
001]
B=[10;
34;
21]
C=[351]
D=[00]
验证:
num=[020.000055.0000-4.0000]
den=[12-4-8]
num=02055-4
den=12-4-8
1.5(3)
num=[1422;
0311]
den=[1232]
2.3
-6-5]
0]
c=[1-1]
d=0
G=ss(a,b,c,d)
symsst
G0=inv(s*eye(size(a))-a)
x1=ilaplace(G0)*x0
六、实验数据、结果分析
eat1=
[-exp(-2*t)+2*exp(-t),exp(-t)-exp(-2*t)]
[-2*exp(-t)+2*exp(-2*t),2*exp(-2*t)-exp(-t)]
eat2=
eat3=
G=01.0000
-0.1600-1.0000
h=1
x0=1
-1
thta=
[25*z*(z+1)/(25*z^2+25*z+4),25*z/(25*z^2+25*z+4)]
[-4*z/(25*z^2+25*z+4),25*z^2/(25*z^2+25*z+4)]
thtak=
[4/3*(-1/5)^k-1/3*(-4/5)^k,5/3*(-1/5)^k-5/3*(-4/5)^k]
[-4/15*(-1/5)^k+4/15*(-4/5)^k,-1/3*(-1/5)^k+4/3*(-4/5)^k]
uz=z/(z-1)
xk=
[-17/6*(-1/5)^n+22/9*(-4/5)^n+25/18]
[17/30*(-1/5)^n-88/45*(-4/5)^n+7/18]
4)P361.4
(2)
num=020.000055.0000-4.0000
A=-248
B=1
C=2055-4
D=0
1.5(3);
num=1422
0311
den=1232
A=-2-3-2
B=1
C=2-10
311
D=1
a=01
-6-5
b=1
c=1-1
d=0
a=x1x2
x101
x2-6-5
b=u1
x11
x20
c=x1x2
y11-1
d=u1
Continuous-timemodel.
G0=
[(s+5)/(s^2+5*s+6),1/(s^2+5*s+6)]
[-6/(s^2+5*s+6),s/(s^2+5*s+6)]
x1=
[-3*exp(-3*t)+4*exp(-2*t)]
[-8*exp(-2*t)+9*exp(-3*t)]
G1=
[(s+5)/(s^2+5*s+6)]
[-6/(s^2+5*s+6)]
x2=
[2/3*exp(-3*t)-3/2*exp(-2*t)+5/6]
[-1+3*exp(-2*t)-2*exp(-3*t)]
x=
[-7/3*exp(-3*t)+5/2*exp(-2*t)+5/6]
[-5*exp(-2*t)+7*exp(-3*t)-1]
y=
-28/3*exp(-3*t)+15/2*exp(-2*t)+11/6
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- MATLAB 控制 工具箱 应用 线性 系统 运动 分析