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计算机仿真技术1ppt课件

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2.仿真分类 ①实物仿真:又称物理仿真。是指研制某些实体模型,使
之能重现原系统的各种状态。 ②数学仿真:它就是用数学语言去表述一个系统,并编制
程序在计算机上对实际系统进行研究的过程,这种数学 表述就是数学模型。 ③半实物仿真:也称为混合仿真或物理——数学仿真。
六、计算机仿真的一般过程 (见图1-2所示)
6
§1.1 计算机仿真的基本概念(续2)
3.连续系统和离散系统 ①连续系统:一个系统的状态随时间的变化是连续的。 ②离散系统:一个系统的状态随时间成间断或突然改变。
4.其它分类方法
三、系统模型 系统模型是对实际系统的一种抽象,是对系统本质
(或是系统某种特性)的一种描述。 模型可以分为实体模型和数学模型两大类。
如果要评价一个模型的好坏,一般遵循以下原则: ⑴精确性:相似度
8
§1.1 计算机仿真的基本概念(续4)
⑵合理性:同一系统可建不同模型,关键是对研究问 题有利。
⑶复杂性:在满足精度的前提下,越简单越好。 ⑷应用性:遵循输入量是可以测量的原则。 ⑸鲁棒性:适应的工况范围宽。 五、计算机仿真 1.仿真的概念
2
计算机仿真技术
第一章 概论 第二章 系统建模的基本方法与模型
处理技术 第三章 连续系统的数字仿真 第四章 离散事件系统仿真 第五章 计算机仿真软件
3
第一章 概论
§1.1 计算机仿真的基本概念 §1.2计算机仿真的历史及现状 §1.3计算机仿真的发展与展望
4
§1.1 计算机仿真的基本概念
10
§1.1 计算机仿真的基本概念(续6)
计算机仿真的一般过程可描述如下: ⑴根据仿真目的确定方案 ⑵建立系统的数学模型 ⑶建立仿真模型 ⑷编写仿真程序 ⑸进行仿真实验 ⑹仿真结果分析

计算机仿真技术PPT

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对于模型的实验应该说是在进行系统研究中的主要手段,选择在模型上 进行实验的原因主要有以下原因: (1)系统尚未设计出来 (2)某些实验会对系统造成伤害 (3)难以保证实验条件的一致性 (4)费用高 (5)无法复原
1.1.3 模型的建立
1.模型
不管采用何种相似形式,仿真的进行都是在模型的基础上进行的,系统的仿真离不开相关的模型,而模型 的好坏与否对系统的仿真是否真正能够和系统“相似”具有决定性的作用。对于不同的专业和研究特点, 其模型应用的侧重点是不一样的,并且在系统仿真研究的不同阶段,其模型的应用也是不一样的。例如在 系统的理论学习阶段模型侧重于数学模型,而在系统的应用实验阶段,物理模型是不可或缺的。另外,随 着现代科学技术的发展,一些模型并不能用传统的数学模型来表示,而是需要采用描述性的语言来建立所 谓的系统数学模型,例如模糊控制的模型。在科学研究的过程中,也需要先有理论模型分析、半实物模型 实验分析和实物运行验证等阶段。一个好的模型是工程设计或科学研究的基础,建立一个好的数学模型, 需要对所要研究系统的内涵及外延有一个比较清晰的认识,从而使模型能够代表所研究的系统。模型可以 是物理模型、数学模型、混合模型甚至是语言描述模型,在本书中主要讲述或应用数学模型。
1.理论解析法
所谓理论解析法,就是运用已掌握的理论知识对控制系统进行理论上的 分析、计算。它是在进行理论学习的一个必然应用的方法,其通过 理论的学习掌握有关的系统的客观规律,通过理论分析推导来对系 统进行研究。
q1
hq2图1-2 单容箱液位控制系统如图1-2所示的单容水箱液位控制系统,通过体积和液位的平衡关系,可 以得到其数学模型。 (1.1)
2.数学模型的建立
建立系统模型就是(以一定的理论依据)把系统的行为概括为数学的函数关系。下面以一种直线倒立摆 建模的过程来说明建模的基本步骤: 1)确定模型的结构,建立系统的约束条件,确定系统的实体、属性与活动。 在忽略了空气阻力和各种摩擦之后,可将直线一级倒立摆系统抽象成小车和均匀质杆组成的系统,如下 图所示:

计算机仿真技术绪论-第一讲

计算机仿真技术绪论-第一讲


从系统的综合复杂程度方面考虑,我们可以把系统分为三
类九等。 “三类”是:物理系统;生物系统;人类社会及宇宙。
“九等”是: 框架: 物理系统 最简单的系统、静态的系统,如 桥梁、房子等。
时钟:
控制机械:
按预定规律变化,虽动犹静
能自动调整,偶然干扰使运动偏 离预定要求时,系统能自动调节 回去。
细胞:
计算机仿真,保证系统的性能、质量,为以后从事相关
专业工作打下基础。
考核及要求:
平时(20%)+实验(20%)+期末考试(60%) 平时(20%):①考勤:8分;②作业:7分;③创新:5分。
说明:考勤8分,旷课1次扣1分,点1次名算3次,请假须在课前,请3 次假扣1分,扣完为止;作业6分,1次1分;创新6分,完成思考题,作 业中采用新方法、新思路,作业质量、课堂回答问题等。
本章学习要求:

理解并掌握计算机仿真的概念、分类,计算机数字
仿真的基本过程;

了解计算机仿真的发展历程、应用领域及目前研究、 应用现状;

了解目前所涉及的计算机仿真软件,并重点掌握 MATLAB、ADAMS两个软件。
计算机仿真技术基础概述
1.1 从现实问题开始 1.2 1.3 1.5 系统及系统的分类 系统模型的概念及其分类 计算机仿真的定义
1.4 计算机仿真中的系统建模 1.6 计算机仿真技术发展概要
1.7 小结
从现实问题开始
三峡水库总库容393 亿立方米,总装机容量 1820万千瓦,将是世界上最大的水电站。 但是三峡的安全问题是一个很重要的问题,我 们不可能等到建好后再看它的安全性,用计算机仿 真就可以很好的解决这一问题。
从现实问题开始-计算机仿真能做什么?

1计算机仿真技术绪论PPT课件

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5
1.1 系统仿真的基本概念
1.1.1系统与模型
系统:有相互联系、相互制约、相互依存的若干部分(要 素)结合在一起形成的具有特定功能和运动规律的有机整 体。
系统一般均具有四个性质:
系统的整体性 系统的相关性 系统的目的性 系统的环境适应性
6
1.1.2系统分类
系统的分类方法很多,主要有以下几种分类方法:
静态模型:系统处于平衡状态下的属性
一般表示形式是代数方程、逻辑表达
关系式
动态模型:
系统属性随
时间而发生
变化
连续 系统 模型
随机 模型
确定 模型
线性数学模型和非线性数学模型 微观数学模型和宏观数学模型 集中参数模型和分布参数模型 定常数数学模型和时变数学模型
存储系统模型和非存储系统模型
离散系统 时间离散系统
(1)计算机仿真基本概念、基本分类 (2)系统模型 (3)实现模型的语言(主要讲基本的Matlab 语言以及Simulink) (4)Simulink与数字信号处理、通信原理的 基本结合
2
3、参考书目
① 劳尔(Law.A.M.) .Simulation Modeling and Analysis, 3rd Ed,清华大学出版社.2000.12
版). 科学出版社, 2003年3月 ⑧ 韩利竹 .MATLAB电子仿真与应用.国防工业出版社 .2003
3
4、图书馆可借参考书目 ① Matlab相关 ② Simulink仿真相关
5、联系方式 Tel: Email: xinjie1023@
4
Chapt 1 Introduction
线性系统与非线性系统 定常系统与时变系统
集中参数系统与分布参数系统

计算机仿真-仿真技术1~5章

计算机仿真-仿真技术1~5章

u ( s)

x
1 s
a
x
y( s)
ax u x 由积分器输入、输出关系得到 y x 由以上得到:由系统模拟图到状态变量图并导出状态
空间表达式的步骤如下: 1、根据系统的传递函数,画出系统模拟图,n阶系统有n 个积分器; 2、把积分器输出定为状态变量x,积分器输入处定为a,
物理仿真系统,其主要功能是按照操作者输入的数据 高精确、高速度的画出实验结果的波形及李萨如图形。数 据输入是随机的,系统会根据坐标画出不同的图形。
(2)、数字仿真是应用性能相似、环境相似的原理,按 照真实系统的数学关系,构造系统的数学模型,并在数学模 (4)人在回路仿真,是操作人员。飞行员等在系统回 型基础上进行试验。其特点是经济、参数修改方便、周期短, 路中进行操纵的仿真实验。要求有模拟生成人的感觉环境 但形式抽象 的各种设备,如视觉听觉等,而且必须实时运行。 (3( )、半实物仿真,又称物理 -数学仿真,硬件(实物) 5)软件在回路仿真,又称嵌入式仿真,软件指实 在回路仿真。可以避免建模的困难,能进一步检查数学建模 物上的专用软件。用于计算机与计算机通过接口对接进行 的准确性和仿真结果的准确性,是航空航天,武器系统仿真 试验, 软件在回路中仿真一般情况下 要求实时运行。

时多种状态空间表达式将对应同一个外部模型。也就
是说对于一个确定的外部模型只对应一个 确定的系统。
•2.2 模型转化-实现问题
因为状态方程是一阶微分方程组,非常适宜用数字 计算机求解,如果一个系统是用状态空间表达式描述的, 便可直接编程求解。然后对于一些复杂的控制系统,其
数学模型往往是通过实验得到的数据,经过辨识确定,
目录
第一章 绪论
• 第一部分 数学建模

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数学模型
对用户开放的软件中,可以利用器件物理过程
中抽象出的数学方程进行编程,如Saber、
Matlab等。
18
ORCAD/PSpice中器件模型举例
二极管模型
19
20
IGBT模型
21
IGBT模型
22
ORCAD/PSpice、SABER等软件提供 了详细的器件模型,可用于器件 级仿真。
如变流器的小信号模型
电纳模型
如SVC中的TCR(晶闸管控制电抗器)可用等效 电纳表示,来研究SVC对电力系统的补偿作用。
等效受控电源模型
如逆变器可以用可控电压源表示
35
小结
建模是仿真的关键 根据研究目的选择建模层次 建模中对其他层次问题的合理简化 器件级仿真可用PSpice、Saber等软件 装置级仿真中多用器件的简化模型或
器件开、关 电路拓扑结构变化 状态方程周期性变化
结构变化的时刻 (开关动作时刻)
外部控制信号 内部状态
其它非线性
元件非线性
负荷非线性
控制系统非线性
5
非线性微分方程组求解 无解析解
数值计算复杂
非线性 微分方程组
非线性 代数方程组
线性 代数方程组
结果
数 值 积 分
牛顿- 拉夫逊

消 去 法
1/(Rc

Rl
)C

iL uC


1
/ L
0
ug
Ug
Rc Rl
C
Rc Rl
C
33
Boost电路状态平均方程
iL uC


(R

计算机仿真技术1

计算机仿真技术1

1.1 系统仿真的基本概念
中都有着广泛的应用,但通常认为一个数学模型有两个主要的用 途:首先,数学模型可以帮助人们不断地加深对实际物理系统的 认识,并且启发人们去进行可以获得满意结果的实验;其次,数 学模型有助于提高人们对实际系统的决策和干预能力。 数学模型按建立方法的不同可分为机理模型,统计模型和 混合模型。 机理模型采用演绎方法,运用已知定律,用推理方法建立数 学模型;统计模型采用归纳法,它根据大量实测或观察的数据, 用统计的规律估计系统的模型;混合模型是理论上的逻辑推理和 实验观测数据的统计分析相结合的模型。按所描述的系统运动特 性和运用的数学工具特征,数学模型可分类为线性、非线性、时 变、定常、连续、离散、集中参数、分布参数、确定、随机等系 统模型。
1.2
连续系统仿真技术
根据仿真所遵循的相似原则基本含义,大致可将仿真分为三 大类: 物理仿真:主要是运用几何相似、环境相似条件,构成物 理模型进行仿真。其主要原因可能是由于原物理系统是昂贵的、 或是无法实现的物理场、或是原物理系统的复杂性难以用数学模 型描述的。 数字仿真:运用性能相似,即将物理系统全部用数学模型 来描述,并把数学模型变换为仿真模型,在计算机上进行实验研 究。 半物理仿真:综合运用三个相似原则,把数学模型、实体 模型、相似物理场组合在一起的仿真系统。这类仿真技术又称为 硬件在回路中的仿真(Hardware in the loop simulation)。 由于现代工业和科学技术的发展,单一的物理仿真和数字 仿真往往不能满足其研究目的的要求,而这类物理仿真和数字仿 真的结合称为半物理仿真,则可满足其要求。 本教材的重点是向读者介绍数字仿真。
1.1 系统仿真的基本概念
建立系统概念的目的在于深入认识并掌握系统的运 动规律。因此不仅要定性地了解系统,还要定量地分析、 综合系统,以便能更准确地解决工程、自然界和现代社 会中的种种复杂问题。定量地分析、综合系统最有效的 方法是建立系统的模型,并使用高效的数值计算工具和 算法对系统的模型进行解算。 采用模型法分析系统的第一步是建立系统的数学模 型,所谓数学模型就是把关于系统的本质部分信息,抽 象成有用的描述形式,因此抽象是数学建模的基础。数 学在建模中扮演着十分重要的角色,马克思说过:‚一 种科学只有在成功地运用数学时,才算达到完善的地 步。‛例如集合的概念是建立在抽象的基础上的,共同 的基础使集合论对于建模过程非常有用。这样,数学模 型可以看成是由一个集合构造的。

《计算机仿真技术》讲稿

《计算机仿真技术》讲稿

计算机数学语言概述⏹其他数学分支积分变换、复变函数、偏微分方程、数据插值与拟合、概率论与数理统计、数值分析⏹其他相关课程电路、电子技术、电力电子技术、电机与拖动、自动控制原理第一章基础准备及入门MATLAB 语言的优势⏹编程简单,类似于其他语言,如C⏹集成度更高,扩展性更好⏹数学问题数值解能力强大⏹由Maple内核构成的符号运算工具箱可以继承Maple所有解析解的求解能力⏹在数学、工程领域各种“工具箱”⏹强大的系统仿真能力,Simulink建模⏹在控制界是国际首选的计算机语言本章有两个目的:一是讲述MA TLAB正常运行所必须具备的基础条件;二是简明系统地介绍高度集成的Desktop操作桌面的功能和使用方法。

一、操作桌面的缺省外貌MATLAB命令窗口(1) 命令窗口的菜单栏菜单栏共包含File、Edit、Window和Help四项。

File菜单项:New命令:用于建立M文件、图形窗口。

Open命令:打开一个已经建立的M文件。

(2)MA TLAB工作空间的常用操作指令二、通用操作界面Command Window 运行入门 Command Window 指令窗简介1. 最简单的计算器使用法【例1.3.2-1】求23)]47(212[÷-⨯+的算术运算结果。

(1)用键盘在MA TLAB 指令窗中输入以下内容 >> (12+2*(7-4))/3^2(2)在上述表达式输入完成后,按【Enter 】键,该就指令被执行。

(3)在指令执行后,MA TLAB 指令窗中将显示以下结果。

ans = 2[例1.3.2.2] 计算6cos26sin518π++表达式的值。

解:>> 18+(5*sin(pi/6))/(2+cos(pi/6))ans =18.8723【例1.3.2-3】简单矩阵⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=987654321A 的输入步骤。

(1)在键盘上输入下列内容A = [1,2,3; 4,5,6; 7,8,9](2)按【Enter】键,指令被执行。

《计算机仿真技术基础》计算机仿真技术101页PPT

《计算机仿真技术基础》计算机仿真技术101页PPT
⑷重现系统故障,以便判断故障产生的原因(GM)。 ⑸可以避免试验的危险性。 ⑹进行系统抗干扰性能的分析研究(MM)。 ⑺训练系统操作人员(GM)。 ⑻系统仿真能为管理决策和技术决策提供依据。
正因为仿真技术对国防建设、工农业生产及科学研究 均具有极大的应用价值,所以,仿真技术被美国国家 关键技术委员会于1991年确定为影响美国国家安全及 繁荣的22项关键技术之一。
问题: 如何分析研究并保证设计出或设计中的
悬架系统具有这种卓越性能?
研究方法: 1 理论方法 2 实验方法 3 仿真方法
仿真技术与物理实验、理论研究的对比
仿真技术
物理实验
理论研究
可能性 安全性
只要能建立系统 系统尚未建立,则不可 模型,就能进行 能;有的自然系统实验
周期太长,也不可能
无危险
有危险(人身、设备)
1.1 仿真(simulation)的基本概念 及其分类
1.1.1 系统仿真的定义、分类及其作用 1)系统仿真的定义 系统仿真是通过对系统模型的某种操作,
研究一个存在的或设计中的系统。简言 之,系统仿真是对系统模型的试验,即 在仿真中,系统的模型在一定的试验条 件下被行为产生器驱动,产生模型行为。
本章目录
1.1.2 计算机仿真(Computer Simulation)的定义及其分类
1)计算机仿真的定义 计算机仿真是指应用几何和性能相似原理,构
成数字模型,在计算机上对系统数字模型进行 某种操作。计算机仿真又称为数字仿真。
⒉计算机仿真的分类
①根据计算机分类 模拟计算机仿真、数字计算机仿真、模
2)系统仿真的分类--系统模型分类方式 ①物理仿真 系统模型为物理模型:实物模型(PM)。 ②数字仿真
系统模型为数字模型:数学模型和几何模 型(MM&GM)。

计算机仿真技术课件

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梯形法
将函数图像与坐标轴所围成的面 积划分为若干个小梯形,计算每 个小梯形的面积并求和,得到函 数在指定区间内的定积分近似值。
辛普森法
基于牛顿-柯特斯公式的一种数 值积分方法,通过选取合适的节 点和权系数,构造出具有高阶代 数精度的求积公式,从而提高数
值积分的精度。
蒙特卡罗方法
随机抽样
通过生成随机数或伪随机数的方式,从待求解问题的概率分布中进行抽样,得到一组样本数据。
生物医学领域的应用
人体生理系统仿真
利用计算机仿真技术,可以对人体生 理系统进行模拟和预测,为医学研究
和治疗提供支持。
药物研发
通过仿真技术,可以对药物在人体内 的代谢过程进行模拟和预测,加速药
物研发过程。
生物组织工程仿真
利用仿真技术,可以对生物组织工程 的设计方案进行虚拟验证,评估工程
对生物体的影响和治疗效果。
05
计算机仿真技术的挑战与发展趋 势
面临的主要挑战
复杂系统建模
对于复杂系统的仿真,如气候、生态、经 济等,建模过程极具挑战性,需要处理大
量的数据和变量。
高性能计算需求
高精度的仿真需要强大的计算能力,对计 算机硬件和算法提出了更高的要求。
多领域交叉融合
计算机仿真技术涉及多个学科领域,如计 算机科学、数学、物理等,实现多学科知
设计实验方案
选择合适的仿真模型、算法和参数,构建实验 环境,设定实验步骤和流程。
遵循可重复性原则
确保实验设计具有可重复性,以便他人能够验证和重现实验结果。
实验数据分析与处理
数据收集与整理
按照实验设计,收集仿真过程中产生的数据,并进行整理和 分类。
数据分析方法
运用统计学、机器学习等方法对实验数据进行处理和分析, 挖掘数据中的规律和趋势。

第九章 计算机仿真技术

第九章 计算机仿真技术




2 模型的程序化 模型的程序化包括两个方面的内容,即设计仿真算法及 编制仿真程序。传统的模型程序化活动是一个十分繁琐和 复杂的工作。由于大量算法的研究成果及软件技术的进步, 目前对于某些特定领域,已能提供面向对象、可交互操作、 具有自动编程能力和算法库的商品化产品。 (1)用于以微分方程描述的一类连续动力学系统的连续系统 仿真语言,如CSSL、CSMP、ACSL等; (2)用于以概率统计模型和排队论描述的一类离散事件动力 学系统仿真语言,如SLMCRIPT、 GPSS、SIMULA等; (3)用于连续离散系统混合的复杂系统的仿真语言,如 SLAM、GASP等; (4)用于社会经济系统仿真的系统动力学仿真 DYNAMO; (5)对于用偏微分方程描述的分布参数系统的
第九章 计算机仿真技术





学习目标 计算机仿真原理及应用 系统仿真方法 产品设计仿真技术 加工过程仿真技术 学习难点 系统仿真方法 产品设计仿真方法 内容概述 本章首先介绍了计算机仿真的原理及应用,之后介绍了系 统仿真方法,然后着重介绍了产品设计仿真技术,最后介 绍了加工过程的仿真技术。
9.1 概述


所谓计算机仿真是指在实体尚不存在、或者 不易在实体上进行实验的情况下,先通过对考察 对象进行建模,用数学方程式表达出其物理特性, 然后编制计算机程序,并通过计算机运算出考察 对象在系统参数以及内外环境条件改变的情况下, 其主要参数如何变化,从而达到全面了解和掌握 考察对象特性的目的。 因此,系统、系统模型和试验是仿真的基本要素。

4、实物仿真形象直观
把仿真模型、计算机系统和物理模型及实 物联结在一起的实物仿真(有些还同时是实 时仿真),形象十分直观,状态也很逼真。 因而在一些工程技术领域如宇宙航行、核 电站控制等发挥了独特的作用。

计算机仿真技术-虚拟现实技术ppt课件

计算机仿真技术-虚拟现实技术ppt课件
CFD模拟的结果,可以逼真地展现出火灾或爆炸发生的动态 过程除了模拟烟火弥漫情况外,还可经过人机交互作用显示 出人为要素,如反风、灭火措施等对整个通风网络的影响。
在矿井的某些位置,可以对火灾或爆炸进展模拟,并随之 产生有关环境参数的各种变化。

6 在矿山平安培训方面
变化的本质进 行简化,突出某些方面要素的作用。并经过计算
机技术将这些 景象表现出来到达视觉效果。
2 实际+实践笼统 采用目前曾经构成的一些计算软件,经过对实 体间的力学联
离散元模拟程序UDEC煤层 开采过程中程度为一变化情 况
有限元模拟软件FLAC模拟 切眼支护
JOB TITLE : .
FLAC (Version 4.00)
二 虚拟现实技术
(5)平安监察与危险识别 经过基于VR的平安监察与危险识别训练系统,训练者在
VR生成的虚拟作业现场导航,对各种动态目的和静态对象 进展察看,以识别潜在的危险、风险和行为;一经发现危险 源,运用者必需回答一系列相关问题,选择出正确的危险处 置方法,实现训练目的。
诺丁汉大学开发的SAEF-VR系统是虚拟现真实平安监察与 危险识别中的典型运用之一。
矿工的上衣颜色作 为风险标度
显示了虚拟环境 的风险形状
显示了虚拟环境 的风险形状
二 虚拟现实技术
(4)事故调查与分析 在计算机里再现事故发生的过程,事故调查者可以从各种 角度去观测、析事故发生的经过,找出事故发生的缘由, 包括系统设计缘由和现场人员的动作行为;同时可以经过 交互式地改动VR环境中模型的参数或形状,找到如何防止 类似事故发生的途径,制定相关预防措施。
以把显示屏当作一个窗户来察看一虚拟世界,其挑战 性就在于
窗口中的图像必需看起来真实,而且其中物体的行为 也很真。 1989年美国VPL Research公司的Jaron Lanier提

《计算机仿真技术》PPT课件

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为正定矩阵,则系统是稳定的。 (2) 计算反馈增益矩阵K
KR1BTP
(3) 在线的线性二次型最优控制
u(t)KX(t)
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28
线性二次型调节器设计的MATLAB函数
函数LQR(Linear-quadratic regulator)用于计算连续状 态空间方程
X AX Bu
y CX Du
矩阵P必须满足黎卡提(Riccati) 代数方程:
P A A T P P B 1 B R P Q 0
●线性二次最优调节器的另一种二次型目标函数具有交叉项
J (XTQ X uTR u2XN )du t 0
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27
线性二次型调节器的设计
线性二次调节器的设计步骤如下:
(1) 解式(4.5-4) Riccati 方程,求得矩阵P。若所求出P
e Ke
为简化起见,令 Kt Ke K
由牛顿定律,转子力矩平衡关系为
J bKi精选课件ppt Nhomakorabea36
由克希霍夫定律
LdiRiuK dt
u 设系统状态 X,i' 并建立以输入电压
为输入,转速 为输出的系统状态空间表达式为
X AX Bu
Y CX
X
i
Y
A
b
J K
L
K
J R
L

B
设计任务是要计算反馈 K,使 ABK 的特征值
和期望的极点 P相同.
精选课件ppt
15
极点配置的MATLAB函数
函数ACKER是基于Ackermann算法求 解反馈增益K。
Kak ceA ,rB ,(P )
其中,A,B为系统矩阵;P为期望极点向 量;K为反馈增益向量。
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• 编制用lsqcurvefit函数进行参数估计的文件 t=0:10:200; h=[0.0113 0.0162 0.1947 0.5591 0.7050 0.7744 0.9218...
0.9208 0.9852 0.9575 1.0546 0.9873 1.0258 0.9930... 1.0203 1.0605 0.9637 1.0051 0.9878 0.9876 1.0349] tt=0:0.5:200; hh=spline(t,h,tt); x0=[2 10 3]; x=lsqcurvefit('onedt',x0,tt,hh) y=onedt(x,tt); err=sum((hh-y).^2) plot(t,h,'r*',tt,y,'k'); grid
第七章 控制系统的设计
• 控制系统的设计,就是在系统中引入适当的环节, 用以对原系统的某些性能进行校正,使之达到理 想的效果,故又称为系统的校正。
• 常用方法:①状态反馈和状态观测器设计;②串 联校正;③最优控制器设计。
1 状态反馈和状态观测器的设计
1.1 状态反馈 • 状态反馈是将系统的每一个状态乘以相应的
2.2 带延迟的惯性环节的近似 带延迟的惯性环节 G(s) K es
Ts 1
• lsqcurvcfit函数是根据阶跃信号作用下过程输出的形状 进行参数估计。 ⅰ根据所要近似的模型结构编制函数文件fun; ⅱ编制用lsqcurvefit函数进行参数估计的文件
• 例:已知一系统的单位阶跃响应,在t=0:10:200对应的输出为 h=[0.0113 0.0162 0.1947 0.5591 0.7050 0.7744 0.9218...
• 临界比例度法
1.2 状态观测器的设计 • 极点配置基于状态反馈,因此X必须可以观测,
当状态不能观测时,应设计状态观测器来估 计状态。
o (A, B, C)

X
不能直接检测,
以o

u

y
为输入
量,产生
X
渐进于
X,
为o
的状态观测器。
带状态观测器的状态反馈系统
X (A - GC) X GY BU
Y CX
U VKX
B=[1;0;0;0];
C=[1 7 24 24];
disp('原系统的极点');p=eig(A)'
P=[-30;-1.2;-2.4+4*i;-2.4-4*i];
disp('状态反馈增益:');
K=place(A,B,P)
disp('配置后系统的极点:');p=eig(A-B*K)'
D=0;
sysnew=ss(A-B*K,B,C,D)
0],1)/delta;Gc=Gc1+Gc2;

例:G(
s)
1 10s
1
e3s
控制器
设计PID
k=1;t=10;tor=3;
[Gc,kc,ti,td]=zz_n1(k,t,tor,‘p id’)
如注被意控:对象的传函不是G(s) K es ,可以将模型经过转换拟合为 Ts 1
该形式,即求出拟合模型的 k , t ,
• 反应曲线法 对于被控对象为带
延迟的一阶惯性环节的 系统,即传递函数表达 式
表一 反应曲线法整定控制器参数
控制器类型 比例度
积分时间 Ti 微分时间 Td
P
K( / T )100%
-
-
PI
1.1K( / T )100%
3.3
-
பைடு நூலகம்PID
0.85K( / T )100%
2.0
0.5
zz_n1函数程序如下: function [Gc,kc,ti,td]=zz_n1(k,t,tor,varargin) controllertype=varargin{1}; switch controllertype
• 带状态观测器的状态反馈系统的设计 (1) 判断原系统是否能观 (2) 求观测器 p为指定的闭环系统极点(A-GC的根) K1=acker(A’,C’,P) G=K1’ k=place(A,B,P)
2 PID控制器设计
2.1 PID控制器参数整定 • Ziegler-Nichols整定方法
1942年Ziegler和Nichols提出了对PID控制器的 参数整定方法,即反应曲线法和临界比例度法。
0.9208 0.9852 0.9575 1.0546 0.9873 1.0258 0.9930...
1.0203 1.0605 0.9637 1.0051 0.9878 0.9876 1.0349]
将该系统近似为 G(s) K es Ts 1
• 编制函数文件onedt函数 function y=onedt(x0,tt) dd=(tt-x0(3)).*(tt>x0(3)); y=x0(1)*(1-exp(-dd/x0(2)))
• 例:已知控制系统的状态方程如下
10 35 50 24 1
A
1
0
0 1
0 0
0 0
,
B
0 0
,C
1
7
24
24
0
0
1
0
0
确定状态反馈矩阵k,使系统的闭环极点配置在
p=[-30 -1.2 -2.4±4i]位置上。
A=[-10 -35 -50 -24;1 0 0 0;0 1 0 0;0 0 1 0];
反馈系数,然后反馈到输入端与参考输入相 加形成控制率,作为受控系统输入。
受控系统的状态空间表达式为
x Ax Bu
y Cx Du
x (A + BK)x Bv y (C + DK)x Dv
若D=0
x (A + BK)x Bv y Cx
•极点配置问题,就是通过选择反馈增益矩阵,将闭环系统的极点恰好配置在根平面 上所期望的位置。 •采用状态反馈对系统任意配置极点的充要条件是原系统完全能控。 •MATLAB命令k=place(A,B,P)
case 'p' delta=k*tor/t;Gc=tf(1/delta,1);kc=1/delta; ti=inf;td=0;
case 'pi' delta=1.1*k*tor/t;ti=3.3*tor;Gc=tf([ti 1],[ti
0])/delta; td=0;kc=1/delta;
case 'pid' delta=0.85*k*tor/t;ti=2*tor;td=0.5*tor;kc=1/delta; Gc1=tf([ti 1],[ti 0])/delta;Gc2=tf([td
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