第11.1章 MATLAB在控制系统应用实例
matlab在自动控制系统的应用
系统传递函数模型简述
在零初始条件下，经Laplace变换后，线性系统的 传递函数模型：
C ( s ) b1s b2 s ... bn s bm 1 G( s) n n 1 R( s ) a1s a2 s ... an s an 1
m
m 1
对线性定常系统，式中s的系数均为常数，且不等 于零，这时系统在MATLAB中可以方便地由分子和 分母系数构成的两个向量唯一地确定出来。
仿真的基本概念
计算机仿真是基于所建立的系统仿真模型，利用 计算机对系统进行分析与研究的技术和方法。 控制系统仿真是系统仿真的一个重要分支，涉及 自动控制理论、计算数学、计算机技术、系统辨 识、控制工程以及系统科学的综合性学科。
控制系统仿真为控制系统的分析、计算、研究、 综合设计以及控制系统的计算机辅助教学等提供 了快速、经济、科学和有效的手段。
方框图模型的连接化简简述
在实际应用中，整个控制系统由受控对象和控制 装置组成的，有多个环节。由多个单一的模型组 合而成。每个单一的模型都可以用一组微分方程 或传递函数来描述。 基于模型不同的连接和互连信息，合成后的模型 有不同的结果。 模型间连接主要有串联连接、并联连接、串并联 连接和反馈连接等。对系统的不同连接情况，可 以进行模型的化简。
X2
G2(s)/G1(s)
X2
（b）相加点前移等效变换
方框图的其它变换化简
X1 G1(s)
X3
X1 G1(s)
X3
X1
X1 1/G1(s)
（c）分支点后移等效变换
方框图的其它变换化简
X1 X3 G1(s)
X1 G1(s) X3
X3
X3 G1(s)
（d）分支点前移等效变换
Matlab在过程控制系统中的应用
Matlab在过程控制系统中的应用学院信电学院班级1203学号120410319姓名贾彦兵摘要：以过程控制课程中的PID控制规律和串级控制系统为例，用Matlab对其进行了仿真研究，仿真结果可视化，得出控制系统的特点、设计和整定，来表述Matlab在过程控制系统中的整定。
在人们生活以及工业生产等诸多领域经常涉及到液位和流量的控制问题, 例如居民生活用水的供应, 饮料、食品加工, 溶液过滤, 化工生产等多种行业的生产加工过程, 通常需要使用蓄液池, 蓄液池中的液位需要维持合适的高度, 既不能太满溢出造成浪费, 也不能过少而无法满足需求。
因此液面高度是工业控制过程中一个重要的参数，特别是在动态的状态下，采用适合的方法对液位进行检测、控制，能收到很好的效果。
PID控制（比例、积分和微分控制）是目前采用最多的控制方法。
关键词：Matlab仿真过程控制系统 PID控制一、Matlab认知MATLAB的含义是矩阵实验室(MATrix LABoratory), 它是一套用于数值计算的高性能可视化软件。
它具有数值计算、符号计算、文字处理、Simulink动态仿真和数据分析和可视化功能。
二、Matlab与过程控制系统的关系在大型实验设备上进行过程控制实验，是对各种过程控制系统进行研究的重要手段，有利于对各种类型控制系统的理解．但实验中控制器参数的整定过程比较繁琐，对于类似于串级控制这样的复杂过程控制系统更是如此．如果获取实物对象的模型之后，在计算机上用MATLAB进行仿真，可以迅速完成控制器的参数选取，再将取得的控制参数用于实物实验．实物实验后与仿真结果进行比较，如果两者相差较大，需找出实际系统中存在的各种复杂因素，修正模型参数重复实验，直至两者结果一致．如此反复，既可以取得更贴近实际系统的模型，在该控制策略下迅速取得良好的控制效果。
又可以为运用其他控制算法的研究奠定基础．液位串级控制系统为例说明了如上所述的实验过程。
MATLAB在控制系统的应用
如 s 2) 已知 G1( s) 2s 5s 1 ，G 2( s) 。试用 MATLAB 控制系统 s 2 2s 3 s 10
工具箱求出反馈结构的时域响应曲线。 利用 MATLAB 控制工具箱中已经定义的一些 LTI 仿真函数，编 写程序如下： G1=tf([2 5 1],[1 2 3]); G2=zpk([0 -2],-10,1); Cloop=feedback(G1,G2); step(Cloop); hold on; impulse(Cloop,'r-.'); %求系统的冲击响应 %构造系统的出传递函数
图 3
图 4
%求系统的阶跃响应
legend('step','impulse','--','r-.'); 执行效果图如图2所示。程序执行后，得到闭环控制系统的阶跃响应 曲线和冲击响应曲线。
图 2 还可以使用 “LTI Viewer” 窗口观察系统的阶跃响应和冲击响应曲线。 “LTI Viewer”窗口也可以绘制系统的波特图（Bode） 、波特幅值图 （Bode Mag） 、来奎斯特图（Nyquist）尼科尔斯图（Nichols）奇异值 分析（Sigma） 、零极点图（Pole/Zero）等。 在命令行输入命令：LTIVIEW 打开“LTI Viewer”窗口，执行文件菜单中的“Import”命令， 弹出“Import system data”对话框，从“System in workspace”列表中 选择“Cloop” ，单击“OK”按钮，将在“LTI Viewer”窗口显示系统 的阶跃响应曲线。执行 EDIT 菜单中的“Plot configuration”命令， 弹 出“Plot configuration”对话框，从左边选择绘图布局，从右边的下 拉表中选择响应类型，如图 3 所示。然后单击 OK 按钮，得到如图 4 所示的图形。可以同时观察系统的时域响应和频率特性曲线。
matlab基础与应用教程课件第11章
y=fscanf(fid,'%5d',[10,10]);
A=fscanf(fid,'%s', [4]);
C=fscanf(fid,'%g %g',[2 inf]);
〔2〕fprintf函数 fprintf函数可以将数据按指定格式写入到文本文件中。其调用格式为
【例11.3】假定文件textdemo.txt中有以下格式的数据：
Name English Chinese Mathmatics
Wang
99
98
100
Li
98
89
70
......
此文件第一行为标题行，第2～5行的第1列为字符型，后3列为整型。从 该文件中将前3个数据读入到grades的命令如下：
fid = fopen('textdemo.txt', 'r');
fid=fopen('aaa.dat','w');
〔3〕调用MATLAB函数进展运算
11.2 MATLAB数据接口
MATLAB提供了多种不同层次的数据输入/输出函数。 MATLAB提供多种方法支持将磁盘文件和剪贴板中的数据导入到 MATLAB的工作区，最简单的方法是使用数据导入向导〔可通过选择 “File〞菜单中的“Import data〞命令或在命令窗口执行命令“uiimport 〞来激活它〕，而在M文件中那么可以使用MATLAB输入/输出函数。
〔4〕textscan函数
有格式文件可以使用文本输入函数textscan读取数据。textscan函数调用 格式为
C=textscan(fid, fmt, N , param, value)
Matlab过控系统中应用
Matlab在过程控制系统中的应用学院班级学号姓名引言：随着科学技术的发展,利用计算机对控制系统进行仿真和分析,是研究控制系统的重要方法。
生产过程也在向规模化、复杂化和大型化的方向日新月异地发展。
过程控制系统是一门与生产过程联系非常密切的课程，过程控制系统的设计涉及生产工艺、测控技术、自动控制理论、智能控制和计算机技术等领域的知识，是一门综合性的学科。
控制系统的计算机仿真是一门涉及到控制理论、计算数学与计算机技术的综合性学科。
控制系统仿真是以控制系统的模型为基础，主要用数学模型代替实际的控制系统，以计算机为工具，对控制系统进行实验和研究的一种方法。
控制系统的MATLAB语言具有功能强大、适用范围广、编程效率高和图形界面友好等优点，在各个领域得到了广泛应用。
MATLAB的Toolbox（工具箱）与Simulink（仿真）工具为过程控制系统设计与参数整定的计算与仿真提供了一个强有力的工具，使过程控制系统的设计与整定发生了革命性的变化。
对控制系统进行仿真,首先应该建立系统模型,然后根据系统模型进行仿真,并充分地利用计算机作为工具进行数值求解,最终将结果显示出来。
但是仿真程序的编制却要耗费大量的时间和精力。
近几年出现了一些功能强大的仿真语言, 它们极大地简化了仿真过程, MA T LA B 是目前应用最普遍的仿真语言之一。
一、过程控制简介过程控制系统是表征生产过程的参量为被控制量使之接近给定值或保持在给定值范围内的自动控制系统。
这里“过程”是指在生产装置或设备中进行的物质或能量的相互作用和转换作用。
表征过程的主要参量有温度、压力、流量、液位、浓度等。
通过对过程参量的控制，可使生产过程中产品的产量增加、质量提高和能耗减少。
二、过程控制的发展在现代工业控制中过程控制系统是一历史较为久远的分支。
在本世纪30年代就已有应用。
工程控制技术发展至今天，在控制方式上经历了从人工控制到自动控制两个发展时期。
三、控制系统仿真控制系统仿真是建立在控制系统模型基础之上的控制系统动态过程实验，目的是经过实验进行系统方案验证，选择系统方案和参数，验证系统的性能指标等。
Matlab在控制系统设计中的应用案例
Matlab在控制系统设计中的应用案例控制系统是现代工程中不可或缺的一部分，其用途广泛，可以应用于工业自动化、航天航空、交通运输等众多领域。
而在控制系统设计的过程中，Matlab作为一种强大的数学建模和仿真工具，发挥着重要的作用。
本文将通过几个实际应用案例，介绍Matlab在控制系统设计中的应用。
第一部分：传感器控制系统设计在很多控制系统中，传感器起到了收集实时数据的重要作用，以便进行相应的控制调整。
假设我们要设计一个简单的温度控制系统，其中包括一个温度传感器和一个加热器。
我们可以使用Matlab来模拟和优化这个系统。
首先，我们需要建立一个数学模型来描述传感器和加热器之间的关系。
假设传感器测量的温度为T1，控制器输出的加热功率为u，加热器的效率为a，温度控制系统的动态响应可以用以下差分方程表示：T1(k+1) = a*u(k) + T1(k)其中，k表示时间步骤。
利用Matlab的数学建模工具箱，我们可以将这个差分方程转化为状态空间模型，并进行仿真。
接下来，我们可以使用Matlab的控制系统工具箱来设计一个合适的控制器。
例如，PID控制器是一种常用的控制算法。
我们可以通过调整PID控制器的参数，使得系统的温度能够快速、平稳地达到设定值。
最后，我们可以使用Matlab的优化工具箱来对控制系统进行参数优化。
通过建立合适的目标函数，并设置参数的范围限制，我们可以使用优化算法自动找到最佳的参数组合，使得系统的性能达到最优。
第二部分：模糊控制系统设计模糊控制是一种针对非线性系统的控制方法，它可以模拟人类的决策过程，应用于许多非精确和模糊的环境中。
Matlab提供了一些强大的工具箱，便于我们设计和分析模糊控制系统。
以智能交通系统为例，我们可以使用模糊控制来设计一个智能的红绿灯控制系统。
该控制系统根据交通流量和道路拥堵情况，动态调整红绿灯的时长，以优化交通流畅度。
首先，我们需要收集实际交通数据，并使用Matlab进行数据处理和分析。
MATLAB在控制系统中应用
第1章MATLAB简介及在控制系统中应用概述一、MATLAB简介MATLAB是Mathworks公司开发的一种集数值计算、符号计算和图形可视化三大基本功能于一体的功能强大、操作简单的优秀工程计算应用软件。
MATLAB不仅可以处理代数问题和数值分析问题，而且还具有强大的图形处理及仿真模拟等功能。
从而能够很好的帮助工程师及科学家解决实际的技术问题。
MATLAB的含义是矩阵实验室（Matrix Laboratory），最初主要用于方便矩阵的存取，其基本元素是无需定义维数的矩阵。
经过十几年的扩充和完善，现已发展成为包含大量实用工具箱（Toolbox）的综合应用软件，不仅成为线性代数课程的标准工具，而且适合具有不同专业研究方向及工程应用需求的用户使用。
MATLAB最重要的特点是易于扩展。
它允许用户自行建立完成指定功能的扩展MATLAB函数（称为M文件），从而构成适合于其它领域的工具箱，大大扩展了MATLAB的应用范围。
目前，MATLAB已成为国际控制界最流行的软件，控制界很多学者将自己擅长的CAD方法用MATLAB加以实现，出现了大量的MATLAB配套工具箱，如控制系统工具箱（control systems toolbox），系统识别工具箱（system identification toolbox），鲁棒控制工具箱（robust control toolbox），信号处理工具箱（signal processing toolbox）以及仿真环境SIMULINK 等。
（1）MATLAB的安装本节将讨论操作系统为Microsoft Windows环境下安装MATLAB7.0的过程。
将MATLAB7.0的安装盘放入光驱，系统将自动运行auto-run.bat文件，进行安装；也可以执行安装盘内的setup.exe文件启动MATLAB的安装程序。
启动安装程序后，屏幕将显示安装MATLAB的初始界面，根据Windows安装程序的常识，不断单击[Next],输入正确的安装信息，具体操作过程如下：输入正确的用户注册信息码；选择接收软件公司的协议；输入用户名和公司名；选择MATLAB组件（Toolbox）；选择软件安装路径和目录；单击[Next]按钮进入正式的安装界面。
MATLAB在控制系统设计与仿真中的应用
MATLAB在控制系统设计与仿真中的应用控制系统设计与仿真一直是工程领域中的重要研究方向，它涉及到电子、机械、化工等多个行业的发展和应用。
而在这个领域中，MATLAB作为最为广泛使用的数学建模与仿真软件之一，发挥着重要的作用。
本文将介绍MATLAB在控制系统设计与仿真中的应用，并探讨其优势与局限。
一、MATLAB在控制系统设计中的应用在控制系统设计中，MATLAB提供了一系列强大的工具，可以帮助工程师们进行系统建模与算法设计。
首先，MATLAB提供了丰富的数学运算函数和工具包，使得工程师们可以方便地进行连续时间和离散时间的系统建模。
通过使用MATLAB的矩阵运算和向量运算，可以快速地构建和解决控制系统的代数方程。
其次，MATLAB还提供了控制系统工具箱，其中包含了许多常用的控制系统设计方法和算法。
例如，MATLAB提供了PID控制器设计工具，可以帮助工程师们快速设计PID控制器，并通过仿真进行性能分析。
同时，MATLAB还支持模糊控制、自适应控制、最优控制等高级控制算法的设计与实现。
除了提供控制系统设计方法和算法，MATLAB还支持多种建模方式。
例如，MATLAB中的Simulink工具可以通过图形化建模的方式，直观地描述动态系统的结构和行为。
这种建模方式非常适合于对大型系统进行仿真和分析，可以快速地看到系统的变化和效果。
二、MATLAB在控制系统仿真中的应用控制系统仿真是控制系统设计的重要环节之一，它可以帮助工程师们验证设计的可行性和性能。
而MATLAB提供了强大的仿真环境和工具，可以快速、准确地进行控制系统仿真。
首先，MATLAB中的Simulink工具是一个用于建立、仿真和分析动态系统的环境。
通过Simulink，工程师们可以通过拖拽和连接不同的模块，构建出复杂的控制系统模型。
然后，通过设置模型的参数和输入，就可以进行系统仿真，并观察系统的响应和性能。
Simulink提供了丰富的仿真工具和显示块，如干扰抑制、性能指标分析等，使仿真过程更加精确和全面。
matlab在控制方面的示例
一、简介MATLAB（Matrix Laboratory）是一种用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境。
MATLAB被广泛应用于科学和工程领域，特别是在控制系统设计和模拟方面具有重要的作用。
在控制方面，MATLAB提供了丰富的工具和函数，可用于设计、分析和实现各种类型的控制系统，并且提供了许多示例来帮助用户更好地理解控制系统。
二、控制系统的建模和仿真1. 实例一：DC电机控制假设我们希望设计一个用于控制直流电机的系统。
我们可以使用MATLAB来建立直流电机的数学模型，并使用Simulink进行仿真。
通过编写方程或使用Simulink的模块化建模工具，我们可以描述电机的动态行为和控制器的工作原理，从而获得一个完整的控制系统模型。
我们可以通过仿真来评估不同的控制策略，优化系统性能，并进行实验验证。
2. 实例二：PID控制器设计在控制系统中，PID（Proportional-Integral-Derivative）控制器是一种常用的控制器类型。
使用MATLAB中的Control System Toolbox，我们可以设计和调试PID控制器。
我们可以通过输入系统的传递函数或状态空间模型来创建控制系统对象。
可以利用Control System Toolbox提供的自动调整功能，根据系统的要求和性能指标，自动调整PID控制器的参数来实现系统稳定和性能优化。
三、控制系统分析和优化1. 实例三：系统频域分析在设计控制系统时，频域分析是一种重要的方法。
MATLAB提供了许多函数和工具，可用于进行频域分析。
我们可以使用bode函数来绘制系统的频率响应曲线，了解系统的增益和相位裕度，并进行稳定性分析。
MATLAB还提供了工具来进行奈奎斯特图和极点分析等分析方法，帮助用户更好地理解系统的动态特性。
2. 实例四：多目标优化在实际控制系统设计中，通常需要同时满足多个设计指标，例如稳定性、快速响应和抑制干扰等。
Matlab模拟与仿真在控制系统中的应用
Matlab模拟与仿真在控制系统中的应用控制系统是现代工程领域中不可或缺的一部分，它广泛应用于机械、电子、航空、化工等诸多领域。
控制系统通过对系统输入和输出之间的关系进行分析和控制，实现对系统运行状态的调节和优化。
在控制系统的设计和开发过程中，模拟与仿真是非常重要的工具。
本文将介绍Matlab在控制系统中模拟与仿真方面的应用。
一、Matlab模拟与仿真基础Matlab是一款强大的科学计算软件，它具有丰富的数学函数库和图形处理功能，能够方便快捷地进行数值计算、数据分析和图形绘制等操作。
在控制系统中，Matlab提供了一系列的工具箱，包括控制系统工具箱、信号处理工具箱、系统识别工具箱等，用于模拟和仿真控制系统。
Matlab的模拟与仿真功能主要体现在以下几个方面：1. 系统建模：控制系统的模拟与仿真首先需要进行系统的建模。
Matlab提供了多种建模方法，包括传递函数法、状态空间法和频域法等。
用户可以根据实际系统的特点选择合适的建模方法，并利用Matlab进行系统参数的估计和优化。
2. 信号处理：在控制系统中，信号处理是非常关键的环节。
Matlab提供了丰富的信号处理函数，例如滤波、频谱分析、信号生成等。
通过信号处理功能，可以对输入输出信号进行分析和处理，从而得到系统的频率响应、阶跃响应等信息。
3. 控制器设计：控制系统的设计是控制系统中的核心内容。
Matlab提供了多种控制器设计方法，包括比例积分微分（PID）控制器、状态反馈控制器、最优控制器等。
用户可以利用Matlab进行控制器的设计、参数调节和性能评估。
4. 仿真验证：在控制系统的实际应用中，仿真验证是非常重要的一步。
通过仿真验证，可以评估系统的稳定性、鲁棒性和性能等指标，并对系统参数进行优化。
Matlab提供了强大的仿真工具，用户可以根据实际需求建立仿真模型，进行系统的动态仿真和性能分析。
二、Matlab在控制系统中的应用案例以下将通过两个实际案例来展示Matlab在控制系统中模拟与仿真的应用。
Matlab在控制系统设计与优化中的应用案例
Matlab在控制系统设计与优化中的应用案例引言控制系统是现代工程领域不可或缺的一部分。
在各种实际应用中，控制系统设计和优化的任务变得越来越重要。
Matlab作为一款功能强大的科学计算软件，在控制系统设计和优化中扮演着重要的角色。
本文将介绍几个实际应用案例，展示Matlab在控制系统设计与优化中的应用。
案例一：直流电机速度控制系统设计直流电机是工业生产中广泛使用的一类电机。
在很多应用中，实现对直流电机的速度精确控制是至关重要的。
通过Matlab，我们可以轻松地进行直流电机速度控制系统的设计。
首先，我们可以使用Matlab中的控制系统工具箱来建立直流电机的传递函数模型，并根据具体需求来对电机的参数进行调整。
接着，我们可以根据控制要求设计合适的控制器，如比例积分（PI）控制器或模糊控制器。
在Matlab中，我们可以通过控制系统工具箱提供的各种控制器设计方法进行选择和优化。
完成控制器设计后，我们可以进行闭环仿真来评估系统的性能。
Matlab提供了全面的仿真功能，可以模拟实际电机的运转，并根据仿真结果对控制器进行调整和优化。
通过Matlab的控制系统工具箱，我们可以快速且有效地设计出高性能的直流电机速度控制系统，从而提高工业生产过程中的自动化水平。
案例二：飞行器姿态控制系统设计飞行器的姿态控制对于实现稳定和安全的飞行至关重要。
Matlab提供了强大的工具来设计和优化飞行器姿态控制系统。
在设计飞行器姿态控制系统时，我们首先需要建立飞行器的动力学模型。
通过Matlab中的模型建立工具，我们可以方便地创建飞行器的数学模型。
接着，我们可以使用Matlab的控制系统工具箱来设计合适的控制器，如线性二次调节（LQR）控制器或模糊控制器。
设计控制器后，我们可以进行飞行器的动力学仿真，评估控制系统的性能。
通过Matlab提供的仿真环境，我们可以模拟不同飞行条件下的姿态控制，并对控制器进行进一步的优化和调整。
通过Matlab的强大功能，我们可以设计出高效且稳定的飞行器姿态控制系统，为航空工业提供重要支持。
MATLAB在控制系统中应用
MATLAB在控制系统中的应用[摘要]：MATLAB具有编程简单直观,开放性强等优点，能有效提高控制系统的工作效率，是控制系统中一种很好的工具。
MATLAB 除了传统的交互式编程之外，还提供丰富可靠的矩阵运算、图形绘制、数据处理、方便的Windows 编程等便利工具，出现了各种以MATLAB为基础的实用工具箱, 广泛地应用于自动控制、图像信号处理、生物医学工程、语音处理、雷达工程、信号分析、振动理论、时序分析与建模、化学统计学、优化设计等领域。
并显现出一般高级语言难以比拟的优势。
关键词：MATLAB 应用软件；控制系统设计；离散系统设计；仿真；应用一、控制系统的主要内容<1）线性控制系统的数学模型目前大部分控制系统分析设计的算法都需要假设系统的模型已知，而获得数学模型有两种方法：其一是从已知的物理规律出发，用数学推导的方法建立起系统的数学模型，另外一种方法是由实验数据拟合系统的数学模型。
一般线性系统控制理论科学和研究中，经常将控制系统分为连续系统和离散系统，描述线性连续系统常用的描述方式是传递函数和状态方程，相应地离散系统可以用离散传递函数和离散状态方程表示。
除了这两种描述方法以外，还常用零极点形式来表示连续线性系统模型。
b5E2RGbCAP<2）线性系统的传递函数模型连续动态系统一般是由微分方程来描述的，而线性系统又是以线性常微分方程来描述的。
当系统用传递函数表示如下所示时：p1EanqFDPw在MATLAB 中可以分别表示完分子和分母多项式后，再利用控制系统工具箱的tf<）函数就可以用一个变量表示传递函数G ：DXDiTa9E3d >>];,,...,,[121+=m m b b b b num];,,,...,,[132,1+=n n a a a a a den);,(den num tf G =<3）线性系统的状态方程模型当系统是用状态方程描述时，MATLAB 要用到另一种表示函数的方法，例如系统用状态方程的表示如下所示：)()()(t Bu t Ax t x += )()()(t D t Cx t y +=此系统的状态方程模型可以用下面的语句直接建立起来：),,,(D C B A ss G = <4）线性系统的零极点模型零极点模型实际上是传递函数的另一种表现形式，对原系统传递函数的分子和分母分别进行分解因式处理，则可得到系统的零极点模型为RTCrpUDGiT ))...()(())...()(()(2121n m p s p s p s z s z s z s Ks G ------=在MATLAB 下表示零极点模型的方法很简单，先用向量的形式输入系统的零点和极点，然后调用zpk<）函数就可以输入这个零极点模型了。
MATLAB在控制理论中的应用课件
z^2 - 1.792 z + 0.8187
Sampling time: 0.1
2 控制系统的时域分析
时域分析是一种直接在时间域中对系统进行分析的方法，具有直观和准确的 优点。它是根据控制系统输入与输出之间的时域表达式，分析系统的稳定性、瞬 态过程和稳态误差。控制系统最常用的分析方法有两种：一是当输入信号为单位 阶跃时，求出系统的响应；二是当输入信号为单位冲激函数时，求出系统的响应。
由行数组组成的单元阵列 s、z、p、k、z-1中之一 二维矩阵 由行数组组成的单元阵列
s、z、p、k、z-1中之一 由行数组组成的单元阵列 二维矩阵 二维矩阵 二维矩阵 二维矩阵
StateName 状态变量名
字符串单元向量
1.2 LTI模型的建立及转换函数
在MATLAB的控制系统工具箱中，各种LTI对象模型的生成和模型间的转换都可以 通过一个相应函数来实现。
描 述 采 用 三 种 模 型 ： 状 态 空 间 模 型 (ss) 、 传 递 函 数 模 型 (tf) 以 及 零 极 点 增 益 模 型 (zpk)。模型转换函数：ss2tf，ss2zp，tf2ss，tf2zp，zp2ss和zp2tf。 2．LTI对象
为了对系统的调用和计算带来方便。根据软件工程中面向对象的思想，
系统时间延迟的Pade近似函数pade( ) 格式：sysx = pade(sys,N) 功能：对连续系统sys产生N阶Pade近似的延时后，生成新的系统sysx。
1.5 LTI模型的简单组合与复杂模型组合
1．LTI模型的简单组合
(1)若假定两环节均为单输入单输出的系统SA和SB。 ·两个环节级联：sys＝series(SA，SB) ·两个环节并联：sys=parallel(SA，SB) ·A环节前向，B环节反馈：S=feedback(SA,SB)
第11.1章 MATLAB在控制系统应用实例
20 s4 + 8s3 + 36s2 + 40s
（2）impulse()函数的用法
求取脉冲激励响应的调用方法与step()函数基本一致。
y=impulse(num,den,t)；[y,x,t]=impulse(num,den)； impulse(num,den)；impulse(num,den,t)
k= 2
− 0.25i 0.25i − 2 + + 结果表达式：G( s) = 2 + s − 2i s + 2i s + 1
二、
模型的转换与连接
1、模型的转换 在一些场合下需要用到某种模型，而在另外一些场合下可 能需要另外的模型，这就需要进行模型的转换。 模型转换的函数包括： residue：传递函数模型与部分分式模型互换 tf2zp： 传递函数模型转换为零极点增益模型 zp2tf： 零极点增益模型转换为传递函数模型
1、系统的分类 • 按系统性能分：线性系统和非线性系统；连续系统和离散系 统；定常系统和时变系统；确定系统和不确定系统。 （1）线性连续系统：用线性微分方程式来描述，如果微分方程 的系数为常数，则为定常系统；如果系数随时间而变化，则 为时变系统。今后我们所讨论的系统主要以线性定常连续系 统为主。 （2）线性定常离散系统：离散系统指系统的某处或多处的信号 为脉冲序列或数码形式。这类系统用差分方程来描述。 （3）非线性系统：系统中有一个元部件的输入输出特性为非线 性的系统。
零极点增益模型：
s3 + 11s2 + 30s G(s) = 4 s + 9s3 + 45s2 + 87s + 50
Matlab在控制工程中的应用
M a t l a b在控制工程中的应用(共7页)-本页仅作为预览文档封面，使用时请删除本页-Matlab在控制工程中的应用摘要：简要介绍MATLAB软件及其控制系统工具箱的功能，并通过具体实例说明MATLAB软件在《机械控制工程基础》课程教学中的优越性，从多方面探讨在教学过程中，如何更好地利用MATLAB软件.主要从系统的时间响应及频率特性、稳定性分析和系统校正的设计、线性离散系统的分析及系统模型的估计等方面使MATLAB得图形化和交换功能充分的体现了出来，使抽象复杂的理论变得生动形象、加深了对某些概念的理解、激发了我们的学习兴趣。
最后总结了关于怎样学好MATLAB的心得体会。
1.MATLAB简介MATLAB是矩阵实验室（Matrix Laboratory）的简称，是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括MATLAB和Simulink两大部分。
到目前为止，已经经发展成为优秀的适合多学科的功能强大的科技应用软件之一，在30多个面向不同领域而扩展的工具箱的支持下，MATLAB在许多领域中成为计算机辅助设计与分析、算法研究和应用开发的基本工具和首选平台。
MATLAB的发展经历了以下几个重要的发展时期：1）20世纪70年代后期，时任美国新墨西哥大学计算机科学系主任的Cleve?Moler教授为学生开发了矩阵特征值求解及线性方程求解的FORTRAN程序库及接口程序，取名为MATLAB，并开始流传。
2）1983年春，Cleve?Moler博士与John?Little等人用c语言开发了MATLAB的第二代专业版，具有数值计算及数据图形化功能。
3）1984年，Cleve?Moler与John?Little成立了MathWorks公司，正式把MATLAB推向市场。
4）1993年～1995年，MathWorks公司推出了MATLAB?版，充分支持Microsoft?Win—dows下的界面编程，1995年推出版。
matlab电子课件第十一章
第十一章
11.3 文件的读写操作
例如： s=fscanf(fid, ‘%s’) 读取一个字符串 a=fscanf(fid, ‘%5d’) 读取5位数的整数 b= fscanf(fid, ‘%6.2d’) 读取浮点数
第十一章
11.3 文件的读写操作
第十一章
11.4 数据文件定位写操作
2. ftell函数返回文件指针的当前位置。 其格式为： position=ftell (Fid) 返回值为从文件开始到指针当前位置的字节数。 若返回值为–1表示获取文件当前位置失败。
第十一章
11.4 数据文件定位写操作
【例2】下述程序段说明了函数fseek和ftell 的使用。 a=[1: 5]; Fid=fopen(‘fdat.bin’, ‘w’); 以写方式打开文件
第十一章
习题
1．已知文件句柄为Fid，请写出完成下列操作 的命令或命令序列 a 以读和写方式打开二进制格式数据文件 b 将浮点数F添加到文件尾部 c 将文件内容以浮雕点数格式读入数据 向量B
第十一章
习题
2．建立数据文件test.dat，要求该文件可 以读、写。文件内容如下：
NAME Liuqi Zhangbin Liping Wangwei Wujian „ SCORE 84.0 87.5 90.0 78.0 92.5 „
读取文件test.dat的内容。
第十一章
11.3 文件的读写操作
2 文本文件 fscanf 读ASCII文本文件 [A,COUNT]= fscanf (Fid, format, size) 其中A为数据矩阵，用以存放读取的数 据，COUNT返回所读取的数据元素个数。 format用以控制读取的数据格式，由%加 上格式符组成，格式符为：
Matlab技术在控制器设计中的应用
Matlab技术在控制器设计中的应用控制器设计是现代自动控制领域的核心内容之一。
随着科技的不断发展，控制器设计也得到了极大的发展和应用。
Matlab作为一种功能强大的数学建模和仿真工具，在控制器设计中起着重要的作用。
本文将探讨Matlab技术在控制器设计中的应用，并介绍一些经典的控制器设计方法和案例。
一、Matlab在控制器设计中的基本功能Matlab是一种基于数值计算的软件工具，提供了丰富的数学函数库和编程语言。
在控制器设计过程中，Matlab可以用来进行系统的数学建模、信号处理、动态仿真、参数优化与辨识等一系列关键步骤，为工程师提供了全方位的技术支持。
下面将详细介绍Matlab在控制器设计中的基本功能。
1.系统建模与分析在控制器设计之前，我们需要对待控制的对象进行系统建模与分析。
Matlab 提供了丰富的系统建模工具，如系统传递函数、状态空间模型和频域模型等，可以方便地对系统进行描述和分析。
通过Matlab，我们可以使用这些模型进行系统特性分析、稳定性判断和性能评估。
2.控制算法设计与优化控制算法是控制器设计中的核心内容之一。
Matlab提供了多种常见的控制算法函数，如PID控制、模糊控制和神经网络控制等，可以方便地进行控制算法的设计和仿真。
此外，Matlab还提供了参数优化和辨识工具，可以帮助我们对控制器进行更精细的调整和优化。
3.动态仿真与实时测试在控制器设计过程中，动态仿真和实时测试是非常重要的环节。
Matlab提供了强大的仿真和测试工具，可以模拟实际工程中的场景，并进行控制系统的动态响应测试。
通过Matlab的仿真和测试功能，我们可以评估控制系统的性能、稳定性和鲁棒性，为系统调试和验证提供有力支持。
4.数据可视化与结果分析控制器设计完成后，我们需要对设计结果进行数据可视化和结果分析。
Matlab提供了丰富的绘图和分析函数，可以方便地对控制系统的输入输出信号进行可视化和分析。
通过Matlab的数据可视化和结果分析功能，我们可以直观地了解控制系统的性能和稳定性，为后续改进和调整提供参考。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
例exp_1.m
电路图如下，R=1.4欧，L=2亨，C=0.32法，初始状态：电
感电流为零，电容电压为0.5V，t=0时刻接入1V的电压，求 0<t<15s时，i(t)，vo(t)的值，并且画出电流与电容电压的关系 曲线。
R t=0 i (t ) ± Vs=1V
L + C vo ( t )
3、传递函数描述模型 （1）连续系统的传递函数模型 连续系统的传递函数如下：
在线性系统理论中，一般常用的数学模型形式有：传递函数 模型（系统的外部模型）、状态方程模型（系统的内部模型）、
零极点增益模型和部分分式模型等。这些模型之间都有着内在
的联系，可以相互进行转换。
1、系统的分类
• 按系统性能分：线性系统和非线性系统；连续系统和离散系
统；定常系统和时变系统；确定系统和不确定系统。 （1）线性连续系统：用线性微分方程式来描述，如果微分方程 的系数为常数，则为定常系统；如果系数随时间而变化，则 为时变系统。今后我们所讨论的系统主要以线性定常连续系 统为主。 （2）线性定常离散系统：离散系统指系统的某处或多处的信号 为脉冲序列或数码形式。这类系统用差分方程来描述。 （3）非线性系统：系统中有一个元部件的输入输出特性为非线 性的系统。
部分分式展开：
3 2 s 9 s 1 G (s ) 3 2 s s 4 s 4
》num=[2,0,9,1]; 》den=[1,1,4,4]; [r,p,k]=residue(num,den) 》 r= p= 0.0000-0.2500i 0.0000+0.2500i -2.0000 0.0000+2.0000i 0.0000-2.0000i -1.0000
m m 1 1 2 n n 1 1 2 20 G ( s ) 4 3 2 2 s 4 s 6 s 2 s 2
》num=[12,24,0,20];den=[2 4 6 2 2]; 2）
2 2 4 ( s 2 )( s 6 s 6 ) G ( s ) 3 3 2 s ( s 1 ) ( s 3 s 2 s 5 )
0 -6 -5 -3.0000+4.0000i -3.0000-4.0000i -2.0000 1
-1.0000
结果表达式：
s ( s 6 )( s 5 ) G ( s ) ( s 1 )( s 2 )( s 3 4 j )( s 3 4 j )
(4)部分分式展开
借助多项式乘法函数conv来处理： 》num=4*conv([1,2],conv([1,6,6],[1,6,6])); 》den=conv([1,0],conv([1,1],conv([1,1],conv([1,1], [1,3,2,5]))));
（2）零极点增益模型
零极点模型实际上是传递函数模型的另一种表现形式，其原
理是分别对原系统传递函数的分子、分母进行分解因式处理，
以获得系统的零点和极点的表示形式。
( s z )( s z )...( s z ) 1 2 m G ( s ) K ( s p )( s p )...( s p ) 1 2 n
K为系统增益，zi为零点，pj为极点 在MATLAB中零极点增益模型用[z,p,K]矢量组表示。即： z=[z1,z2,…,zm] p=[p1,p2,...,pn] K=[k]
函数[z,p,k]=tf2zp(num,den)可以用来求传递函数的零极点和增益。
零极点增益模型：
3 2 s 11 s 30 s G ( s ) 4 3 2 s 9 s 45 s 87 s 50
》num=[1,11,30,0]; 》den=[1,9,45,87,50]; [z,p,k]=tf2zp(num,den) 》 z= p= k=
C ( s ) b s b s ... b s b n m 1 G ( s ) R ( s ) a s a s ... a s a n n 1
对线性定常系统，式中s的系数均为常数，且a1不等于零， 这时系统在MATLAB中可以方便地由分子和分母系数构成的 两个向量唯一地确定出来，这两个向量分别用num和den表示。 num=[b1,b2,…,bm,bm+1] den=[a1,a2,…,an,an+1] 注意：它们都是按s的降幂进行排列的。
控制系统常用到并联系统，这时就要对系统函数进行分
解，使其表现为一些基本控制单元的和的形式。
函数 分单元的形式: 向量b和a是按s的降幂排列的多项式系数。 [r,p,k]=residue(b,a) 对两个多项式的比进行部分展开，以及把传函分解为微
部分分式展开后，余数返回到向量r，极点返回到列向量p，
常数项返回到k。 另外： [b,a]=residue(r,p,k)可以将部分分式转化为多项式比p(s)/q(s)。
11.1 matlab在控制系统的应用 一、控制系统的数学描述与建模 控制系统的数学模型在控制系统的研究中有着相当重要的地
位，要对系统进行仿真处理，首先应当知道系统的数学模型，
然后才可以对系统进行模拟。同样，如果知道了系统的模型， 才可以在此基础上设计一个合适的控制器，使得系统响应达到
预期的效果，从而符合工程实际的需要。
2、线性定常连续系统的微分方程模型
• 微分方程是控制系统模型的基础，一般来讲，利用机械学、
电学、力学等物理规律，便可以得到控制系统的动态方程， 这些方程对于线性定常连续系统而言是一种常系数的线性微
分方程。
• 如果已知输入量及变量的初始条件，对微分方程进行求解， 就可以得到系统输出量的表达式，并由此对系统进行性能分 析。 • 通过拉氏变换和反变换，可以得到线性定常系统的解析解， 这种方法通常只适用于常系数的线性微分方程，解析解是精 确的，然而通常寻找解析解是困难的。MATLAB提供了ode23、 ode45等微分方程的数值解法函数，不仅适用于线性定常系统， 也适用于非线性及时变系统。