MATLAB动态仿真实例教程 (6)
MATLAB软件对液压破碎锤液压系统进行动态仿真
摘要液压破碎锤是工程机械的辅助机械，我国整个社会工业化进程尚未完成，大量的铁路、公路、水利基本建设正在和将要进行。
未来工程方面对各类现代化机械设备的需求将会越来越大，给液压破碎锤等提供了大量的市场机会。
因此要求对液压破碎锤性能上进行改进，提升产品的品质，能够提高工作效率，使其更有效的应用于工程建设。
本文分析了当今液压破碎锤的国内外现状及未来发展趋势，描述了液压破碎锤的研究现状和设计理论。
完成了着重两方面的研究：第一，对液压破碎锤的线性运动状态进行合理的假设和分析。
第二，利用MATLAB^件对液压破碎锤液压系统进行动态仿真和计算分析。
本论文工作注重理论研究，研究过程中取得的结果与实际相符合，为液压破碎锤的深入研究打下了良好基础。
关键词：液压破碎锤；运动状态；液压系统；动态仿真；MATLA计算分析AbstractThe hydraulic break ing hammer is assisted of Con structio n Mach in ery,our country as a whole has not yet completed the process of industrialization and a large number of railway,highway,water con serva ncywill be carried out.Future projects of all types of moder n machinery and equipment will be increasing on demanding for construction machinerysuch as hydraulic hammer to be provided a large number of market opportunities.Therefore,a hydraulic hammer will be improved performa nce.The maker will enhance the quality of their products,improve work efficiency and more effective so that it applies to engineering con struct ion.In this thesis,it an alyses the hydraulic break ing hammer of the curre nt status and future development of domestic and international trends,and describes the study of hydraulic break ing hammer of the curre nt situati on and desig n theory.The paper highlights two aspects of research Firstly,hydraulic breaking hammer of the state of linear movement and analysis of reas on able assumptio ns.Sec on dlythe use of software MATLAB to hydraulic break ing hammer of the hydraulic system modeli ng,simulatio n,calculatio n and an alysis.In this paper,it focus on the theoretical research,a nd the course of the study results would coin cide with the actual Hydraulic Breaker for the in-depth has laid a good foun datio n Key Words：Hydraulic break ing hamme; Moveme nt; Hydraulic system；Dyn amic simulati on；Calculatio n and an alysis of MATLAB目录附录3:MATLAB 解微分方程程序 .......................................... 错误！未定义书签。
Matlab仿真详细教程
Matlab仿真详细教程
导读:MATLAB是美国著名公司MathWorks推出的一款商业数学软件，这款软件为用户提供了算法开发、数据可视化、数据分析等操作交互环境，本文主要是给大家介绍怎么用MATLAB这款软件仿真，下面看详细操作。
1、首先打开matlab软件，点击Simulink按钮打开Simulink仿真环境（需要一点时间），如下图所示：
2、打开Simulink后，主界面如下所示：
3、点击Simulink界面中的File/New/Model，如下图所示建立并保存模型文件：
4、在Simulink的左侧资源栏拖拽控件到model文件内并设置连线，完成后如下图所示：
5、检查系统框图无误后点击运行按钮（如下图箭头所指），大概几秒后仿真结束：
6、双击图中的示波器就可以查看系统仿真输出，如下图所示：
使用正版的MATLAB软件是英文版的，所以如果在英语方面能力比较弱的话，最好补补这些专业英语单词，不然使用这款软件会比较吃力。
以上便是MATLAB 仿真的详细操作，希望本篇教程对你有所帮助。
matlab电路仿真教程
在MATLAB窗口的工具栏中单击
图标
在命令窗口中输入命令： >>simulink
2. Simulink浏览器
标题栏 菜单栏 工具栏 模块说明框
基本模块库
已安装专用 模块库
模块查找框 模块显示框
Simulink基本模块库包括8类子库 ： Continuous（连续模块） Discrete（离散模块） Function&Tables（函数和平台模块） Math（数学模块） Nonlinear（非线性模块） Signals&Systems（信号和系统模块） Sinks（接收器模块） Sources（输入源模块）
基于MATLAB/Simulink的直流电路仿真分析
电路如图所示，参数如下：R1=2，R2=4，R3=12，R4=4，R5=12，R6=4， R7=2，Us=10V。求i3，U4，U7；
仿真结果
（2）启动仿真
启动方式： (1) Simulink模块编辑窗口菜单栏“ Simulation /Start” (2)单击工具栏上的 图标
举例说明 Sim6_1.mdl
三、Simulink常用模块介绍
在模块浏览器中的Simulink节点下包含了搭建一个Simulink模块所 需要的基本模块。本节主要对其中的Sources模块库、Sinks 模块库、 Simpower systeems模块库中的常用模块进行介绍。
输入已有的函数作为仿真的激励信号。首先要在MATLAB环境下建立一
个时间向量和相应的函数值向量，然后将时间向量和函数值向量的名称
[T, U]填入该图标的对话框中。
Sinks模块
Sinks模块库中的模块主要功能是接受信号，并且将接受的信号显示出来。
MATLAB仿真教程
MATLAB仿真教程一、MATLAB的基本操作1.启动MATLAB：在桌面上双击MATLAB图标，即可启动MATLAB软件。
3.基本运算：在命令窗口中输入基本运算表达式，如加减乘除，然后按下回车键即可得到结果。
4.变量的定义和操作：在MATLAB中，可以定义变量，并对其进行各种运算操作。
例如，定义一个变量a，并对其进行加法运算，如a=2+35.矩阵操作：MATLAB中的矩阵操作非常方便。
可以使用矩阵运算符进行矩阵的相加、相乘等操作。
6. 绘图功能：MATLAB提供了丰富的绘图功能，可以绘制曲线、散点图、三维图等。
通过plot函数可以绘制曲线，scatter函数绘制散点图，surf函数绘制三维图。
二、MATLAB的仿真研究1.数值计算：MATLAB可以进行各种数值计算，如解线性方程组、求解微分方程、进行最优化等。
通过编写相应的代码，调用MATLAB提供的函数库，可以实现这些仿真研究。
2.信号处理：MATLAB提供了丰富的信号处理工具箱，可以进行信号的滤波、谱分析、频谱绘制等操作。
通过调用相应的函数库，可以实现这些功能。
3.控制系统仿真：MATLAB提供了强大的控制系统工具箱，可以进行控制系统的建模、仿真和优化。
可以使用MATLAB的控制系统工具箱进行系统的响应、稳定性分析和控制器设计。
4.图像处理与计算机视觉：MATLAB可以进行基本的图像处理操作，如图像的灰度化、二值化、滤波、边缘检测等。
通过调用MATLAB的计算机视觉工具箱，还可以进行目标检测、图像识别等高级图像处理操作。
5.多体动力学仿真：MATLAB提供了多体动力学仿真工具箱，可以进行机械系统的建模、动力学仿真和分析。
可以通过编写相应的代码，定义机械系统的运动方程和控制方程，实现仿真研究。
总结：MATLAB是一种强大的数值计算和编程软件，广泛应用于科学、工程、金融等领域。
本教程介绍了MATLAB的基本操作以及如何进行仿真研究。
通过学习MATLAB，可以提高数值计算和仿真研究的效率，为科研工作提供有力的支持。
matlab-SIMULINK仿真实例
二并联杆数控螺旋面钻头尖刃磨机的机构仿真一、仿真原理图1二并联杆数控螺旋面钻头尖刃磨机床示意图图2 二并联杆数控螺旋面钻头尖刃磨机床刃磨原理图重要假设条件：1、二并联杆数控螺旋面钻头尖刃磨机床是通过两组并联杆（2，a和3，b）保证动平台4只在空间中做水平运动，而没有翻转运动。
每一组并联杆是由空间相互平行的4根杆件组成，由于组内各杆件受力相同，所以将其简化成平面机构如图2。
构件a，b是保证动平台4只做水平运动的辅助平行杆，所以可以假设将机构中杆件a，b省略，而动平台4只做水平移动，没有翻转运动，也就是4相对于地面的夹角θ4恒等于0。
2、直线电机的次子有两个（1和5）但是在加工过程中并不是两者同时运动，所以假设5与导轨固联。
3、假设机床在工作过程中动平台4只受到树直向上的恒力作用，且作用在其中心位置。
基于以上假设机床平面结构示意图如图3。
图3二并联杆数控螺旋面钻头尖刃磨机床简化机构平面结构示意图二、建立仿真方程C2=cos(θ2) S2=sin(θ2) C3=cos(θ3) S3=sin(θ3)一）力方程（分别对各个杆件进行受力分析）对动平台4：受力分析如图4F24x+F43x=m4*Ac4x （1）F24y+F43y=m4*Ac4y （2）F24y*rc4-F43y*rc4=0 （3）图4动平台4的受力分析对并联杆2：受力分析如图5F12x+F24x=-m2*Ac2x （4）F12y+F24y=-m2*Ac2y （5）F12x*rc2*S2+F12y*rc2*C2-F24x*rc2*S2-F24y*rc2*C2=I2*α2 （6）图5并联杆2的受力分析对直线电机滑块1：受力分析如图6Fm+F12x=m1*r1_dot_dot （7）Fy=F12y （8）图6直线电机滑块1的受力分析对并联杆3：受力分析如图7图7并联杆3的受力分析二）闭环矢量运动方程（矢量图如图8）图8 闭环矢量图矢量方程为：R1+R2=R3+R4将上述矢量方程分解为x和y方向，并分别对方程两边对时间t求两次导数得：r1_dot_dot+r2*α2*S2+r2*w2^2*C2=r3*α3*S3+r3*w3^2*C3 （12）r2*α2*C2-r2*w2^2*S2=r3*α3*C3-r3*w3^2*S3 （13）三）质心加速度的矢量方程F13x+F43x=-m3*Ac3x （9）F13y+F43y=-m3*Ac3y （10）F43x*r3*C3+F43y*r3*S3= I3*α3 （11）图9质心加速度的矢量示意图矢量关系：Ac3=Rc3_dot_dotAc4=R3_dot_dot+ Rc4_dot_dotAc2=R3_dot_dot+ R4_dot_dot+ Rc2_dot_dot (_dot_dot 表示对时间求两次导数)将上述三个矢量方程分别分解为x 和y 方向，则它们等效为以下六个方程；Ac3x=-rc3*w3^2*C3-rc3*α3*S3 (14) Ac3y=-rc3*w3^2*S3+rc3*α3*C3 (15) Ac4x=-r3*w3^2*C3-r3*α3*S3 (16) Ac4y=-r3*w3^2*S3+r3*α3*C3 (17) Ac2x=-r3*w3^2*C3-r3*α3*S3-rc2*w2^2*C2-rc2*α2*S2 (18) Ac2y=-r3*w3^2*S3+r3*α3*C3-rc2*w2^2*S2+rc2*α2*C2 (19) 力未知量为：F12x,F12y,F24x,F24y,F43x,F43y,F13x,F13y,Fy,Fm 引入的加速度有：α2，α3，r1_dot_dot ，Ac3x ，Ac3y ，Ac4x ，Ac4y ，Ac2x ，Ac2y三、系统方程的组装将所有19个方程组装成矩阵形式1010000000000200000010100000000002002222222200000020000000000101000000000000400001010000000000004000101000000000000010000000010010000000100000010000000000000010100000000m m rc S rc C rc S rc C I m m m ⋅⋅-⋅-⋅-----300000000101000000003000000333300003000000000000000002233100000000000000002233000000000000000002233010000000000000002233001000000000000000330001000000000000m m r C r S I r S r S r C r C rc S r S rc C r C rc S ⋅⋅-⋅-⋅⋅-⋅⋅⋅⋅⋅-⋅003300001000000000000033000001000000000000330001rc C r S r C ⎛⎫⎪ ⎪⎪⎪⎪ ⎪⎪⎪ ⎪⎪⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎪⎪ ⎪⎪⎪ ⎪⎪⎪ ⎪⎪⎪⋅-⎪⋅ ⎪⎪ ⎪⋅-⎝⎭120120240240434301301300020333^2322^2222^2233^2322^222233441F x F y F x F y F x p F y F x F y Fy Fm r w C r w C r w S r w S rc w C Ac x Ac y Ac x Ac y Ac x Ac y r αα••⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪- ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⨯= ⎪ ⎪ ⎪⋅⋅-⋅⋅ ⎪ ⎪⋅⋅-⋅⋅ ⎪-⋅⋅ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭33^2322^2233^2333^2333^2333^2333^23r w S rc w S r w S rc w C rc w S r w C r w S ⎛⎫ ⎪⎪⎪ ⎪⎪⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪⎪ ⎪⎪⎪ ⎪ ⎪ ⎪-⋅⋅ ⎪⋅⋅+⋅⋅ ⎪ ⎪-⋅⋅ ⎪ ⎪⋅⋅ ⎪-⋅⋅ ⎪⎪ ⎪⋅⋅⎝⎭ 四、初始条件的设定假设图3位置就是初始位置。
MATLAB中的动态系统建模与仿真技巧
MATLAB中的动态系统建模与仿真技巧1.方程建模：在MATLAB中建模动态系统的第一步是根据系统的特性和动态方程来构建模型。
动态方程可以是微分方程、差分方程或状态空间方程。
MATLAB提供了许多函数和工具来帮助用户定义和求解方程。
例如，ode45函数可以用来求解常微分方程，可以通过定义动态方程和初始条件来调用该函数。
2.参数估计：在动态系统建模中，有时候我们需要估计一些未知参数的值。
MATLAB提供了多种参数估计的方法和工具。
例如，可以使用最小二乘法来拟合实验数据并估计出参数值。
MATLAB中的lsqcurvefit函数可以用来实现最小二乘曲线拟合，并估计出参数的最优值。
3.系统仿真：一旦我们有了动态系统的模型和参数值，就可以使用MATLAB进行仿真。
MATLAB提供了许多用于建立和仿真动态系统的函数和工具。
例如，simulink是MATLAB中用于建立和仿真动态系统的主要工具之一、通过拖放模块和连接线，可以建立具有各种输入、输出和参数的动态系统模型，并进行仿真和分析。
4.系统响应：在仿真过程中，我们可以通过改变输入信号来观察系统的响应。
MATLAB提供了许多绘图函数和工具，用于分析和可视化系统的响应。
例如，使用plot函数可以绘制系统的输入和输出信号，并进行比较和分析。
此外，MATLAB还提供了一些用于计算和分析系统步态响应、频率响应和稳态响应的函数。
5.控制系统设计：MATLAB还提供了许多用于控制系统设计的工具和函数。
例如，可以使用Control System Toolbox来分析和设计控制系统，并应用于仿真和实际应用。
MATLAB中的bode函数可以用来绘制系统的频率响应曲线，并进行控制系统设计和性能评估。
6.系统优化：在动态系统建模和仿真过程中，有时候我们需要选择最优的参数值或设计方案。
MATLAB提供了多种优化算法和工具，可以帮助我们找到最优解。
例如，使用fmincon函数可以进行约束最优化，通过定义目标函数和约束条件，可以找到系统的最优参数值。
如何使用MATLABSimulink进行动态系统建模与仿真
如何使用MATLABSimulink进行动态系统建模与仿真如何使用MATLAB Simulink进行动态系统建模与仿真一、引言MATLAB Simulink是一款强大的动态系统建模和仿真工具，广泛应用于各个领域的工程设计和研究中。
本文将介绍如何使用MATLAB Simulink进行动态系统建模与仿真的方法和步骤。
二、系统建模1. 模型构建在MATLAB Simulink中，可以通过拖拽模块的方式来构建系统模型。
首先，将系统的元件和子系统模块从库中拖拽到模型窗口中，然后连接这些模块，形成一个完整的系统模型。
2. 参数设置对于系统模型的各个组件，可以设置对应的参数和初始条件。
通过双击模块可以打开参数设置对话框，可以设置参数的数值、初始条件以及其他相关属性。
3. 信号连接在模型中，各个模块之间可以通过信号连接来传递信息。
在拖拽模块连接的同时，可以进行信号的名称设置，以便于后续仿真结果的分析和显示。
三、系统仿真1. 仿真参数设置在进行系统仿真之前，需要设置仿真的起止时间、步长等参数。
通过点击仿真器界面上的参数设置按钮，可以进行相关参数的设置。
2. 仿真运行在设置好仿真参数后，可以点击仿真器界面上的运行按钮来开始仿真过程。
仿真器将根据设置的参数对系统模型进行仿真计算，并输出仿真结果。
3. 仿真结果分析仿真结束后，可以通过查看仿真器界面上的仿真结果来分析系统的动态特性。
Simulink提供了丰富的结果显示和分析工具，可以对仿真结果进行绘图、数据处理等操作，以便于对系统模型的性能进行评估。
四、参数优化与系统设计1. 参数优化方法MATLAB Simulink还提供了多种参数优化算法，可以通过这些算法对系统模型进行优化。
可以通过设置优化目标和参数范围，以及定义参数约束条件等，来进行参数优化计算。
2. 系统设计方法Simulink还支持用于控制系统、信号处理系统和通信系统等领域的特定设计工具。
通过这些工具，可以对系统模型进行控制器设计、滤波器设计等操作，以满足系统性能要求。
MATLAB仿真实例
MATLAB仿真实例通信原理是指传输信息的原理和方法。
MATLAB可以用于实现各种通信原理的仿真，包括信号的调制、发送、接收、解调等过程。
下面我将介绍一个基于MATLAB的通信原理仿真实例。
本实例以频率调制通信原理为基础，以调频调制(FM)为例进行仿真。
1.首先定义模拟信号源，生成一个基带信号。
例如，我们可以选择一个正弦波信号作为基带信号，其频率为$f_m$。
2.接下来，我们需要将基带信号进行调频调制。
在调频调制过程中，我们将基带信号的频率进行调制，生成载频为$f_c$的调制信号。
3. 在MATLAB中，我们可以使用freqmod函数来进行调频调制。
该函数接受基带信号、载频和调制指数作为输入参数，并返回调制信号。
4.在得到调制信号后，我们可以进行发送模拟。
发送模拟是指将调制信号通过信道传输，可以简单地将信号存储为一个信道矩阵。
5. 在接收端，我们需要对接收到的信号进行解调，以恢复基带信号。
在调频调制中，我们可以使用freqdemod函数进行解调。
该函数接受解调信号、载频和调制指数作为输入参数，并返回解调后的信号。
6.最后，我们可以将解调信号与原始信号进行比较，计算它们之间的误差。
可以使用均方根误差(RMSE)作为误差度量指标。
通过以上过程，我们可以完成一个简单的基于MATLAB的调频调制仿真。
为了使仿真更贴近实际通信场景，我们还可以添加信道噪声等因素。
例如，我们可以在发送模拟过程中，向信道矩阵中添加高斯白噪声。
这样可以更真实地模拟信号在传输过程中受到干扰和噪声的情况。
通过以上步骤，我们可以利用MATLAB进行通信原理的仿真实践。
这个实例不仅可以帮助我们加深理解通信原理的基本概念和过程，还可以通过实际操作和仿真结果进行验证和验证。
总之，MATLAB是一个非常强大的工具，可以用于各种通信原理的仿真。
通过利用MATLAB进行仿真实践，我们可以更深入地理解通信原理的基本原理和过程，提高我们的理论水平和实践能力。
MATLAB中的动态系统模拟方法
MATLAB中的动态系统模拟方法动态系统是研究现象随时间变化的数学模型，而MATLAB是一种常用的数值计算和数据可视化工具。
在MATLAB中，有多种方法可以进行动态系统的模拟和分析。
本文将介绍一些常用的动态系统模拟方法，并给出相应的示例。
一、常微分方程模拟常微分方程是描述动态系统演化的基本工具之一。
在MATLAB中，可以使用ode45函数来求解常微分方程的数值解。
该函数具有较高的精度和稳定性，适用于大多数常微分方程的求解。
下面以一个简单的弹簧质量系统为例，来演示如何使用ode45函数进行模拟。
首先，定义系统的微分方程：```matlabfunction dydt = mass_spring(t, y)m = 1; % 质量k = 3; % 弹簧劲度系数c = 0.5; % 阻尼系数dydt = zeros(2,1);dydt(1) = y(2);dydt(2) = -k*y(1)/m - c*y(2)/m;end```然后，设置初始条件和时间范围：tspan = [0 10];y0 = [0; 0]; % 初始位移和速度```最后，调用ode45函数求解微分方程的数值解：```matlab[t, y] = ode45(@mass_spring, tspan, y0);```通过绘制结果，我们可以得到弹簧质量系统的位移随时间的变化曲线：```matlabplot(t, y(:,1), 'r');xlabel('时间');ylabel('位移');title('弹簧质量系统的位移随时间的变化');```二、差分方程模拟差分方程是另一种常用的描述动态系统的数学工具。
在MATLAB中，可以使用for循环来实现差分方程的模拟。
考虑一个简单的斐波那契数列问题：F(n) = F(n-1) + F(n-2)，其中F(1)=1，F(2)=1。
下面是MATLAB代码的实现：N = 10; % 模拟的时间步数F = zeros(N, 1);F(1) = 1;F(2) = 1;for n = 3:NF(n) = F(n-1) + F(n-2);endstem(F);xlabel('n');ylabel('F(n)');title('斐波那契数列');```运行代码后，我们可以得到斐波那契数列的前10项：1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55。
matlab仿真算法流程
matlab仿真算法流程下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。
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确定输入和输出变量。
机电系统动态仿真matlabPPT电子教案课件-第6章系统时间响应仿真.ppt
2019/1/29
1
第6章 系统时间响应及其仿真
仿真算法
系统仿真MATLAB的函数
采样控制系统仿真
2019/1/29
2
引言：对象与工具的矛盾
如何将连续系统的数字模型转换成计算机可接受的等价仿真模 型，采用何种方法在计算机上求解此模型，这是连续系统数字仿真 算法要解决的问题。 被仿真系统的数值及时间 均具有连续性 数字计算机的数值及时间 均具有离散性
连续系统
数字计算机
对象与工具的矛盾
前者如何用后者来实现？ 如何保证离散模型的计算结果从原理上的确能代表原系统的 行为，这是连续系统数字仿真首先必须解决的问题。
2019/1/29
相似原理
3
相似原理
原系统模型的一般形式： 离散化后：
f ( x(t ), u (t ), t ) x
对所有k＝0,1,2,…，若有
tk
f (t , y(t ))dt
y(t1 ) y1 y0 h f (t 0 , y0 )
y(t 2 ) y2 y1 h f (t1 , y1 ) 对于任意时刻， y(t k 1 ) yk 1 yk h f (t k , yk )
当t=t2时，
注意：f(tk,yk)也就 是y(tk)的导数。
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一般递推差分方程形式
2019/1/29
yk 1 yk h f k
梯形法
为了提高精度，可考虑用梯形代替矩形 来近似小区间的曲线积分表示的曲面面积。 梯形法近似积分形式
y (t k 1 ) y k 1 y k
1 h f (t k , y k ) f (t k 1 , y k 1 ) 2
离散和连续和611数值积分法的基本原理已知描述某系统的一阶微分方程及其初值为???0yty在微分方程理论中称为初值问题方程的解为??0fyty????ttdtytftyty00110??ktttt?时的连续解为在??1??????????110ff01kkkttkttkdtyttydtyttyty差分方程kkkqyy???1??fkkttkdtytq问题的关键
MATLAB动态仿真实例教程(何正风)6
SER与 BER
10
-2
10
-4
10
-6
0
2
4 6 SNR/bit(dB)
8
10
基带仿真效果图
第6章 MATLAB/Simulink在通信系统中建模
◇ 滤波器
滤波器（filter），是一种用来消除干扰杂通讯的器件，将输入或输出经过过滤 而得到纯净的直流电。对特定频率的频点或该频点以外的频率进行有效滤除的 电路，就是滤波器。
滤波器分析和设置界面
◇ 信息量
信源熵的输出可以用随机过程来表达。对于一个离散无记忆平稳随机 过程，其信息量（熵）定义为： X ( X ) p( x) log p( x)
s(t )
VCO
v(t )
锁相环的构成图
一阶锁相环的频率跟踪范围仿真模型框图
◇ 通信系统的性能仿真
通信系统模型的误码率的计算过程主要由设置相关参数、创建信号及信源编码、 调制、对调制信号添加高斯噪声、解调、计算系统的误码率等步骤组成。 仿真数字基带QPSK调制系统的误码率。
10
0
带 通 QPSK的 性 能 仿 真 理 论 的 SER 理 论 的 BER 仿 真 的 SER 仿 真 的 BER
0
1000
下边带
2000
0 -500 0 0.005
时间/s
0.01
0
1000
频率/Hz
2000
利用希伯尔特变换进行单边带调制的信号波形及对应幅度频谱
◇ 锁相环
锁相环（PLL）是一种周期信号的相位反馈跟踪系统。锁相环由鉴相器、环路 滤波器以及压控振荡器组成，如下图所示。
r (t )
鉴相
e(t )
环路滤波 G(s)
matlab6
• Signal Processing Toolbox——信号处理工 具箱 • Spline Toolbox——样条工具箱 • Statistics Toolbox——统计工具箱 • Symbolic Math Toolbox——符号数学工具 箱 • Simulink Toolbox——动态仿真工具箱 • System Identification Toolbox——系统辨识 工具箱 • Wavele Toolbox——小波工具箱 等等
• matlab\bin —— 该目录包含matlab系统运 行文件，matlab帮助文件及一些必需的二 进制文件。 • matlab\extern —— 包含MATLAB与 C, FORTRAN 语言的交互所需的函数定义 和连接库。 • matlab\simulink —— 包含建立simulink MEX-文件所必需的函数定义及接口软件。 • matlab\toolbox —— 各种工具箱，Math Works公司提供的商品化matlab工具箱有 30多种。toolbox目录下的子目录数量是 随安装情况而变的。
各函数库中的函数可用help 函数库名 查询，或type 函数名方法查询
例：help plotxy Two dimensional graphics. Elementary X-Y graphs. plot - Linear plot. loglog - Log-log scale plot. semilogx - Semi-log scale plot. semilogy - Semi-log scale plot. fill - Draw filled 2-D polygons.
• 符号代数方程求解
• 符号微积分
• 符号微分方程
例如： z ='a*t^2+b*t+c'; r =solve(z,‘t’) —— 对缺省变量求解
MATLAB中的动态系统建模与仿真方法详解
MATLAB中的动态系统建模与仿真方法详解MATLAB是一种广泛应用于科学和工程领域的高级计算机编程语言及集成开发环境。
它拥有强大的数值计算和数据处理能力，被许多研究人员和工程师广泛使用。
在MATLAB中，动态系统建模与仿真是一个重要的应用领域。
本文将详细介绍MATLAB中动态系统建模与仿真的方法。
一、动态系统建模动态系统建模是指将实际的物理或数学系统抽象为数学模型的过程。
在MATLAB中，可以使用多种方法进行动态系统建模，包括基于物理原理的建模、数据拟合建模和系统辨识建模等。
1.基于物理原理的建模基于物理原理的建模是指根据系统的物理特性和运动规律，通过建立方程或微分方程组来描述系统的动态行为。
在MATLAB中，可以使用符号计算工具箱来推导系统的运动方程，并使用ode45等数值求解器对方程进行数值求解。
这种方法适用于已知系统物理特性和运动规律的情况。
2.数据拟合建模数据拟合建模是指通过对实验数据进行分析和拟合，建立与数据拟合程度较高的数学模型。
在MATLAB中，可以使用curve fitting工具箱对数据进行拟合，得到拟合曲线的函数表达式。
这种方法适用于已有实验数据但系统的物理特性未知的情况。
3.系统辨识建模系统辨识是指根据已知的输入-输出数据，利用数学方法建立系统的数学模型。
在MATLAB中，可以使用系统辨识工具箱进行系统辨识建模。
系统辨识工具箱提供了多种经典的辨识算法，包括ARX模型、ARMAX模型和ARIMA模型等。
这种方法适用于已知输入-输出数据但系统的物理特性未知的情况。
二、动态系统仿真动态系统仿真是指利用建立的数学模型，在计算机上模拟系统的动态行为。
MATLAB提供了多种工具和函数，可用于动态系统的仿真分析。
1.数值求解器MATLAB中的ode45函数是一种常用的数值求解器，可用于解决常微分方程初值问题。
ode45函数基于龙格-库塔法，具有较好的公式稳定性和数值稳定性，适合求解各种常微分方程。
动态规划matlab仿真实例完整版
动态规划m a t l a b仿真实例Document serial number【NL89WT-NY98YT-NC8CB-NNUUT-NUT108】动态规划在火力分配中的应用。
1. 问题描述设有m 个目标，目标价值（重要性和危害性）各不相同，用数值A K （K=1，2，..m ）表示，计划用n 枚导弹突袭，导弹击毁目标的概率P K =1−e −e e e e ，其中e e 是常数，取决于导弹的特性与目标的性质；e e 为向目标发射的导弹数，问题：做出方案使预期的突击效果最大。
2. 问题建模上述问题可以表述为max e =∑e e (1−e −e e e e)e e =1 约束条件为∑e e e e =1=e （e e 为非负整数）3. 算法描述下面通过一个实例说明：设目标数目为4（m=4），导弹为5（n=5），e e 和a K 取值情况如下表所示：表1：A k ，e e 取值情况e 1(e 1)=8(1−e −0.2e 1) e 2(e 2)=7(1−e −0.3e 2) e 3(e 3)=6(1−e −0.5e 3) e 4(e 4)=3(1−e −0.9e 4) e e 可能取值为0，1，2，3，4，5，将函数值带人如下表：e e(e e)=max?{e e(e e)+e e+1(e e−e e)} ce5(e5)=0逐次向前推一级K=4 e4(e4)=e4(e4)=3(1−e−0.9e4)K=3 e3(e3)=max?{e3(e3)+e4(e3−e3)}=max?{6(1−e−0.5e3)+e4(e3−e3)}K=2 e2(e2)=max?{e2(e2)+e3(e2−e2)}=max?{7(1−e−0.3e2)+e3(e2−e2)}K=1 e1(e1)=max?{e1(e1)+e2(e1−e1)}=max?{8(1−e−0.2e1)+e2(e1−e1)}（0<e e<5可取等号）只需要求解e1(5)的最大值然后反推回去就可以获得最优的分配方案4.Matlab仿真求解因为e e与e e取值为整数，可以采用动态规划的方法，获得e1(5)的最大值，对应的最优方案function[p_opt,fval]=dynprog(x,DecisFun,SubObjFun,TransFun,ObjFun) %求解动态规划问题最小值函数k=length(x(1,:)) %判断决策级数x_isnan=~isnan(x); % 非空状态矩阵t_vubm=inf*ones(size(x)); % 性能指标中间矩阵f_opt=nan*ones(size(x)); % 总性能指标矩阵d_opt=f_opt; %每步决策矩阵tmp1=find(x_isnan(:,k)); % 最后一步状态向量tmp2=length(tmp1); % 最后一步状态个数for i=1:tmp2u=feval(DecisFun,k,x(tmp1(i),k));tmp3=length(u);%决策变量for j=1:tmp3 % 求出当前状态下所有决策的最小性能指标tmp=feval(SubObjFun,k,x(tmp1(i),k),u(j));if tmp <= t_vubm(i,k) %t_vubf_opt(i,k)=tmp;d_opt(i,k)=u(j);t_vubm(i,k)=tmp;end;end;endfor ii=k-1:-1:1tmp10=find(x_isnan(:,ii));tmp20=length(tmp10);for i=1:tmp20 %求出当前状态下所有可能的决策u=feval(DecisFun,ii,x(tmp10(i),ii));tmp30=length(u) ;for j=1:tmp30 % 求出当前状态下所有决策的最小性能指标tmp00=feval(SubObjFun,ii,x(tmp10(i),ii),u(j)); % 单步性能指标 tmp40=feval(TransFun,ii,x(tmp10(i),ii),u(j)); % 下一状态tmp50=x(:,ii+1)-tmp40; % 找出下一状态在 x 矩阵的位置tmp60=find(tmp50==0) ;if~isempty(tmp60)if nargin<6 %矩阵不同需要修改nargin的值，很重要 tmp00=tmp00+f_opt(tmp60(1),ii+1); % set the default object valueelsetmp00=feval(ObjFun,tmp00,f_opt(tmp60(1),ii+1));end %当前状态的性能指标if tmp00<=t_vubm(i,ii)f_opt(i,ii)=tmp00;d_opt(i,ii)=u(j);t_vubm(i,ii)=tmp00;end;end;end;end;endfval=f_opt(:,1);tmp0 = find(~isnan(fval));fval=fval(tmp0,1);p_opt=[];tmpx=[];tmpd=[];tmpf=[];tmp01=length(tmp0);for i=1:tmp01tmpd(i)=d_opt(tmp0(i),1);tmpx(i)=x(tmp0(i),1);tmpf(i)=feval(SubObjFun,1,tmpx(i),tmpd(i));p_opt(k*(i-1)+1,[1,2,3,4])=[1,tmpx(i),tmpd(i),tmpf(i)];for ii=2:ktmpx(i)=feval(TransFun,ii,tmpx(i),tmpd(i));tmp1=x(:,ii)-tmpx(i);tmp2=find(tmp1==0);if ~isempty(tmp2)tmpd(i)=d_opt(tmp2(1),ii);endtmpf(i)=feval(SubObjFun,ii,tmpx(i),tmpd(i));p_opt(k*(i-1)+ii,[1,2,3,4])=[ii,tmpx(i),tmpd(i),tmpf(i)];end;end;下面编写四个函数：function u = DecisF1( k,x ) %决策函数if k==4u=x;elseu=0:x;endfunction y = TransF1( k,x,u ) %状态转移方程y=x-u;function v = SubObjF1( k,x,u ) %阶段k的指标函数a=[,,,];A=[8,7,6,3];v=A(k)*(1-exp(-a(k)*u));v=-v; %max变为minfunction y = ObjF1( v,f ) %基本方程中的函数y=v+f;y=-y; %max变为min测试代码：clear;n=5;x1=[n;nan*ones(n,1)];x2=0:n;x2=x2';x=[x1,x2,x2,x2];[p,f]=dynprog(x,'DecisF1','SubObjF1','TransF1','ObjF1')%p为分配方案，f为结果5.Matlab仿真结果分析运行结果显示：P为方案：即对目标1发射1枚导弹，对目标2发射1枚，对目标3发射2枚，对目标4发生1枚导弹，能获得最大效能。
MATLAB动态仿真实例教程
线 性 调 频 信 号 y(t) 1
电 压 /V
0
-1 0
300
0.2
0.4
0.6
0.8
时 间 /s
线 性 调 频 信 号 y(频 谱 )
1
1.2
-5
x 10
200
100
0
0
0.5
1
1.5
2
2.5
频 率 /Hz
第9章 MATLAB/Simulink实用仿真技术 综合应用实（弧度） 10
5
0
0
2
4
6
8
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12
扭 矩 (nm) 100
0
-100
0
2
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外加电压（伏） 500
0
-500
0
2
4
6
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10
12
所 需 要 时 间 (s)
系统仿真输出效果图
1
◇ 控制系统的应用
自动控制系统（automatic control systems）是在无人直接参与下可使生产 过程或其他过程按期望规律或预定程序进行的控制系统。自动控制系统是实 现自动化的主要手段。
双闭环比值控制过程相当于从动量随主动量变化的随动控制过程。假定主动 量给定值为5，主动量和从动量的比值根据工艺要求及测量仪表假定为4，主 动控制系统和从动控制系统均受随机扰动，则系统控制过程Simulink仿真模 型框图如图所示。
双闭环Simulink仿真模型框图
2
◇ 在数字信号处理中的应用
数字信号处理的目的是对真实世界的连续模拟信号进行测量或滤波。因此在 进行数字信号处理之前需要将信号从模拟域转换到数字域，这通常通过模数 转换器实现。
matlab动态系统仿真实例
%|R=L=C=1|:R = 1; L = 1; C = 1;G = tf([1/(R*C) 0],[1 1/(R*C) 1/(L*C)])Transfer function:s-----------s^2 + s + 1Next, use bode to plot the frequency response of the circuit:bode(G), gridAs expected, the RLC filter has maximum gain at the frequency 1 rad/s. However, the attenuation is only -10dB half a decade away from this frequency. To get a narrower passing band, try increasing values of R as follows:R1 = 5; G1 = tf([1/(R1*C) 0],[1 1/(R1*C) 1/(L*C)]);R2 = 20; G2 = tf([1/(R2*C) 0],[1 1/(R2*C) 1/(L*C)]);bode(G,'b',G1,'r',G2,'g'), gridlegend('R = 1','R = 5','R = 20')The resistor value R=20 gives a filter narrowly tuned around the target frequency of 1 rad/s.1.3 Analyzing the Time Response of the CircuitWe can confirm the attenuation properties of the circuit G2 (R=20) by simulating how this filter transforms sine waves with frequency 0.9, 1, and 1.1 rad/s:t = 0:0.05:250;subplot(311), lsim(G2,sin(t),t), title('w = 1')subplot(312), lsim(G2,sin(0.9*t),t), title('w = 0.9')subplot(313), lsim(G2,sin(1.1*t),t), title('w = 1.1')The waves at 0.9 and 1.1 rad/s are considerably attenuated. The wave at 1 rad/s comes out unchanged once the transients have died off. The long transient results from the poorly damped poles of the filters, which unfortunately are required for a narrow passing band:damp(pole(G2))Eigenvalue Damping Freq. (rad/s)-2.50e-002 + 1.00e+000i 2.50e-002 1.00e+000-2.50e-002 - 1.00e+000i 2.50e-002 1.00e+000The following system parameters are assumed:a0 = 1e5;w1 = 1e4;w2 = 1e6;Next, you want to create a transfer function model of this system using Control System Toolbox. This model will be stored in the MATLAB® workspace as an LTI object.First, define the Laplace variable, s, using the TF command. Then use 's' to construct the open-loop transfer function, a(s):s = tf('s');a = a0/(1+s/w1)/(1+s/w2)Transfer function:100000---------------------------1e-010 s^2 + 0.000101 s + 1You can view the frequency response of a(s) using the BODEPLOT command:h = bodeplot(a,'r');setoptions(h,'FreqUnits','rad/sec','MagUnits','dB','PhaseUnits','deg',...'YLimMode','Manual','YLim',{[0,110],[-180,0]});Right-click on the plot to access a menu of properties for this Bode Diagram. Left-click on the curves to create moveable data markers which can be used to obtain response details.You can view the normalized step response of a(s) using the STEPPLOT and DCGAIN commands:a_norm = a / dcgain(a);stepplot(a_norm,'r')title('Normalized Open-Loop Step Response');ylabel('Normalized Amplitude');Right-click on the plot and select "Characteristics -> Settling Time" to display the settling time. Hold the mouse over the settling time marker to reveal the exact value of the settling time. 2.2 Feedback AmplifierNow add a resistive feedback network and wire the system as a non-inverting amplifier.This feedback network, b(s), is simply a voltage divider with input Vo and output Vn. Solving for the ratio Vn/Vo yields the transfer function for b(s):b = Vn / Vo = R1 / (R1 + R2)The block diagram representation of the system is shown below.Solving for the ratio Vo/Vp yields the closed-loop gain, A(s):A = Vo / Vp = a / (1 + ab)If the product 'ab' is sufficiently large (>>1), then A(s) may be approximated asA = 1 / bNow assume that you need to design an amplifier of dc gain (Vo/Vp) 10 and that R1 is fixed at 10 kOhm. Solving for R2 yields:A0 = 10;b = 1 / A0; % approximation for ab>>1R1 = 10000;R2 = R1 * (1/b - 1)R2 =90000Construct the closed-loop system using the FEEDBACK command:A = feedback(a,b);Next, plot the frequency responses of a(s) and A(s) together using the BODEMAG command:bodemag(a,'r',A,'b');legend('Open-Loop Gain (a)','Closed-Loop Gain (A)')set(gca,'YLim',[0,110])% Annotationsopampdemo_annotate(1)The use of negative feedback to reduce the low-frequency (LF) gain has led to a corresponding increase in the system bandwidth (defined as the frequency where the gain drops 3dB below its maximum value).This gain / bandwidth tradeoff is a powerful tool in the design of feedback amplifier circuits. Since the gain is now dominated by the feedback network, a useful relationship to consider is the sensitivity of this gain to variation in the op amp's natural (open-loop) gain.Before deriving the system sensitivity, however, it is useful to define the loop gain, L(s)=a(s)b(s), which is the total gain a signal experiences traveling around the loop:L = a * b;You will use this quantity to evaluate the system sensitivity and stability margins.The system sensitivity, S(s), represents the sensitivity of A(s) to variation in a(s).The inverse relationship between S(s) and L(s) reveals another benefit of negative feedback: "gain desensitivity".S = 1 / (1 + L);S(s) has the same form as the feedback equation and, therefore, may be constructed using the more-robust FEEDBACK command:S = feedback(1,L);The magnitudes of S(s) and A(s) may be plotted together using the BODEMAG command:bodemag(A,'b',S,'g')legend('Closed-Loop Gain(A)', 'System Sensitivity(S)',4)The very small low-frequency sensitivity (about -80 dB) indicates a design whose closed-loop gain suffers minimally from open-loop gain variation. Such variation in a(s) is common due to manufacturing variability, temperature change, etc.You can check the step response of A(s) using the STEPPLOT command:stepplot(A)%Annotationopampdemo_annotate(2)Note that the use of feedback has greatly reduced the settling time (by about 98%). However, the step response now displays a large amount of ringing, indicating poor stability margin.You can analyze the stability margin by plotting the loop gain, L(s), with the MARGIN command:margin(L)The resulting plot indicates a phase margin of less than 6 degrees. You will need to compensate this amplifier in order to raise the phase margin to an acceptable level (generally 45 deg or more), thus reducing excessive overshoot and ringing.2.3 Feedback Lead CompensationA commonly used method of compensation in this type of circuit is "feedback lead compensation". This technique modifies b(s) by adding a capacitor, C, in parallel with thefeedback resistor, R2.The capacitor value is chosen so as to introduce a phase lead to b(s) near the crossover frequency, thus increasing the amplifier's phase margin.The new feedback transfer function is shown below.You can approximate a value for C by placing the zero of b(s) at the 0dB crossover frequency of L(s):[Gm,Pm,Wcg,Wcp] = margin(L);C = 1/(R2*Wcp)C =1.1139e-012To study the effect of C on the amplifier response, create an LTI model array of b(s) for several values of C around your initial guess:K = R1/(R1+R2);C = [1:.2:3]*1e-12;for n = 1:length(C)b_array(:,:,n) = tf([K*R2*C(n) K],[K*R2*C(n) 1]);endNow you can create LTI arrays for A(s) and L(s):A_array = feedback(a,b_array);L_array = a*b_array;You can plot the step response of all models in the LTI array, A_array(s), together with A(s) using the STEPPLOT command:stepplot(A,'b:',A_array,'b',[0:.005:1]*1.5e-6);title('Closed-Loop Step Response (Compensated)');% Plot Annotationsopampdemo_annotate(3)The phase margins for our loop gain array, L_array(s), are found using the MARGIN command: [Gm,Pm,Wcg,Wcp] = margin(L_array);The phase margins may now be plotted as a function of C.plot(C*1e12,Pm,'g');set(gca,'XLim',[0.8 3.6],'YLim',[45 60],'Box','on')xlabel('Compensation Capacitor, C (pF)');ylabel('Phase Margin (deg)')% Plot Annotationsopampdemo_annotate(4)A maximum phase margin of 58 deg is obtained when C=2pF (2e-12).The model corresponding to C=2pF is the sixth model in the LTI array, b_array(s). You can plot the step response of the closed- loop system for this model by selecting index 6 of the LTI array A_array(s):A_comp = A_array(:,:,6);stepplot(A,'b:',A_comp,'b')legend('Uncompensated (0 pF)','Compensated (2 pF)')Note that the settling time has been further reduced (by an additional 85%).We can overlay the frequency-response of all three models (open-loop, closed-loop,compensated closed-loop) using the BODE command:bodeplot(a,'r',A,'b:',A_comp,'b')legend('a(s)','A(s)','A\_comp(s)');Note how the addition of the compensation capacitor has eliminated peaking in the closed-loop gain and also greatly extended the phase margin.2.4 SummaryA brief summary of the choice of component values in the design of this non-inverting feedback amplifier circuit:Final component values: R1 = 10 kOhm, R2 = 90 kOhm, C = 2 pF.A resistive feedback network (R1,R2) was selected to yield a broadband amplifier gain of 10(20 dB).Feedback lead compensation was used to tune the loop gain near near the crossoverfrequency. The value for the compensation capacitor, C, was optimized to provide amaximum phase margin of about 58 degrees.。
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S-函数作限幅器的Simulink模型框图
◇ S-函数系统建模
用S-函数实现一个连续系统时，首先mdlInitilizeSizes子函数应当做适当的修改， 包括确定连续状态的个数、状态初始值和采样时间设置。 用S-函数模板实现一个离散系统时，首先对mdlInitializeSizes子函数进行修 改，声明离散状态的个数，对状态进行初始化，确定采样时间等。
在Simulink浏览器中的User Defined Function库中有一个S-Function模块， 用户可以利用该模块在模型中创建S-函数。
S-Function模块参数设置对话框
◇ S-函数模板
Simulink中为用户编写S-函数提供了多种模板文件，该模板文件定义了完整的 S-函数框架结构，用户可以更具自己的需要来修改模板。
混合系统的Simuli动的仿真模型。
仿真模型系统图
第5章 S-函数及其应用
◇ S-函数概述
S-函数主要用来实现下面几个方面的功能： （1）向simulink模块中增加一个通用目标的模型 （2）使用S-函数的模块来充当硬件的驱动
（3）在仿真中嵌入已经存在的C代码
（4）将系统表示成一系列的数学方程 （5）在simulink中使用动画
◇ S-函数的使用