现代控制系统分析与设计
现代控制系统分析与设计——基于matlab的仿真与实现
现代控制系统分析与设计——基于matlab的仿真与实现现代控制系统的分析与设计一直是自动控制工程研究的热点课程。
为了深入研究现代控制系统，更好的利用电脑科技，本文以Matlab 软件为基础，探讨和研究了现代控制系统建模、仿真及实现方面的问题，并且给出了实例程序。
首先，本文介绍了杂质动力系统模型的概念及其建模方法。
主要包括了Laplace变换、拟合条件模型、有限时域展开法、步进响应法等几种常用建模方法，并通过具体实例程序详细阐述了各种方法的应用和原理。
同时，本文还介绍了现代控制系统的仿真方法，主要包括了定点模拟、仿真分析和参数仿真等技术，并且通过Matlab程序实现了系统的实时模拟仿真。
基于Matlab软件系统，本文还讨论了现代控制系统实现方法，包括了控制器设计、系统自动识别、实时控制及系统优化设计等问题，并且给出了在Matlab系统上的实现程序。
本文探讨了现代控制系统的建模、仿真及实现方面的问题，并且以具体的实例程序详细阐述了各种方法的应用。
本文的研究结果将有助于对控制系统的设计、仿真与实现过程有更深入的了解，并有益于控制系统的改进和优化。
总之，本文以Matlab软件为基础，探究了现代控制系统的建模、仿真及实现方面的问题，并且给出了具体的程序实现，有助于对控制系统的设计、仿真及实现全过程有更深入的了解，为今后工程实践和实验研究提供了重要参考资料。
- 1 -。
现代控制理论(II)-讲稿课件ppt
03
通过具体例子说明最小值原理在最优控制问题中的应
用方法。
06 现代控制理论应用案例
倒立摆系统稳定控制
倒立摆系统模型建立
分析倒立摆系统的物理特性，建立数学模型，包括运动方程和状态 空间表达式。
控制器设计
基于现代控制理论，设计状态反馈控制器，使倒立摆系统实现稳定 控制。
系统仿真与实验
利用MATLAB/Simulink等工具进行系统仿真，验证控制器的有效性； 搭建实际实验平台，进行实时控制实验。
最优控制方法分类
根据性能指标的类型和求解方法， 最优控制可分为线性二次型最优控 制、最小时间控制、最小能量控制 等。
最优控制应用举例
介绍最优控制在航空航天、机器人、 经济管理等领域的应用实例。
05 最优控制理论与方法
最优控制问题描述
控制系统的性能指标
定义控制系统的性能评价标准，如时间最短、能量最小等。
随着网络技术的发展，分布式控制系统逐渐 成为现代控制理论的研究热点，如多智能体 系统、协同控制等。
下一步学习建议
01
02
03
04
深入学习现代控制理论相关知 识，掌握更多先进的控制方法
和技术。
关注现代控制理论在实际系统 中的应用，了解不同领域控制
系统的设计和实现方法。
加强实践环节，通过仿真或实 验验证所学理论知识的正确性
机器人运动学建模
分析机器人的运动学特性， 建立机器人运动学模型， 描述机器人末端执行器的 位置和姿态。
运动规划算法设计
基于现代控制理论，设计 运动规划算法，生成机器 人从起始点到目标点的平 滑运动轨迹。
控制器设计与实现
设计机器人运动控制器， 实现机器人对规划轨迹的 精确跟踪；在实际机器人 平台上进行实验验证。
控制理论的三个发展阶段：经典控制理论、现代控制理论、智能控制理论
经典控制理论是以传递函数为基础的一种控制理论，控制系统的分析与设计是建立在某种近似的和(或)试探的基础上的、控制对象一般是单输入单输出、线性定常系统；对多输入多输出系统、时变系统、非线性系统等．则无能为力。
经典抑制理论主要的分析方法有频率特性分析法、根轨迹分析法、描述函数法、相平面法、波波夫法等。
控制策略仅局限于反馈控制、PID控制等。
这种控制不能实现最优控制。
现代控制理论是建立在状态空间上的一种分析方法，它的数学模型主要是状态方程，控制系统的分析与设计是精确的。
控制对象可以是单输入单输出控制系统．也可以是多输人多输出控制系统，可以是线件定常控制系统，也可以是非线性时变控制系统，可以是连续控制系统，也可以是离散和(或)数字控制系统。
因此，现代控制理论的应用范围更加广泛。
主要的控制策略有极点配置、状态反馈、输出反馈等。
由于现代控制理论的分析与设计方法的精确性，因此，现代控制可以得到最优控制。
但这些控制策略大多是建立在已知系统的基础之上的。
严格来说．大部分的控制系统是一个完全未知或部分未知系统，这里包括系统本身参数未知、系统状态未知两个方面，同时被控制对象还受外界干扰、环境变化等的因素影响。
智能控制是一种能更好地模仿人类智能的、非传统的控制方法，它采用的理论方法则主要来自自动控制理论、人工智能和运筹学等学科分支。
内容包括最优控制、自适应控制、鲁棒控制、神经网络控制、模糊控制、仿人控制等。
其控制对象可以是已知系统也可以是未知系统，大多数的控制策略不仅能抑制外界干扰、环境变化、参数变化的影响，还能有效地消除模型化误差的影响。
现代控制系统分析与设计——基于matlab的仿真与实现
现代控制系统分析与设计——基于matlab的仿真与实现随着现代科技的发展，越来越多的系统需要被控制。
现代控制系统分析和设计是构建有效的控制系统的关键，而基于Matlab的仿真和实现技术可以为系统分析和设计提供有效的支持。
本文将从以下几个方面介绍基于Matlab的现代控制系统分析、设计、仿真和实现：
一、现代控制系统分析和设计
现代控制系统分析和设计是设计有效控制系统的关键，通过分析和设计把被控系统的模型建立出来，以及构建控制系统的控制参数、策略、信号和算法，最终完成控制系统的开发。
二、仿真和实现
仿真和实现是完成控制系统的重要环节，通过详细的分析和精确的仿真，找出控制系统的局限性，并对其进行改进以达到设计的要求，最终实现最优的控制效果。
三、基于Matlab的仿真和实现
基于Matlab的仿真和实现技术是构建有效现代控制系统的重要手段，它可以提供强大的数学运算与图形处理功能，并可以满足大多数系统分析、设计、仿真和实现的需求。
四、Matlab的应用
Matlab广泛应用在控制系统分析、设计、仿真和实现的各个方面，可以有效辅助系统分析，建立模型，优化模型参数，仿真系统行为和进行实际实现，可以说，Matlab是控制系统分析设计中不可或缺的重要支撑。
五、总结
本文介绍了现代控制系统分析和设计，并分析了基于Matlab的仿真和实现技术，Matlab在控制系统分析设计中的重要作用。
通过基于Matlab的现代控制系统分析和设计，可以有效的构建有效的控制系统，实现最优的控制效果。
现代控制理论第五章线性系统的设计与综合
第五章 线性系统的设计与综合
熟练掌握状态反馈与输出反馈，极点配置 熟练掌握状态观测器设计方法 掌握分离原理
教学要求：
状态反馈与输出反馈的基本结构、性质和有关定理 单输入、多输出系统的极点配置 全维观测器的设计 状态反馈与观测器的工程应用
重点内容：
5.1 状态反馈与输出反馈
CONTENTS
则：
令： 式中 标量 这说明 的列 是 列的线性组合。
01
列的线性组合。
同理： 的列 是
列的线性组合。
的列 是
输出反馈实现极点配置
01
输出反馈 状态微分 设多输入／单输出系统：
02
B
A
I/s
C
h
u
y
-
+
x
定理：由输出至 的反馈任意配置极点的充要条件是被控系统能观。
证明：运用对偶原理：
若(A,B,C)能观，则
能控，可由状态反馈实现极点配置：
可求出h 。
03
04
05
设
令
闭环系统状态空间表达式:
1/s
01
1/s
02
1/s
03
2
04
3
05
3
06
+
07
+
08
y
09
v
10
11
状态反馈
12
闭环系统的传递函数：
A
设单输入-单输出系统：
B
已知(A,b,c,d)能控，则经过 将(A,b,c,d)化为能控型
5.4 状态反馈对系统零极点的影响
引入状态反馈：
设：
01
02
Ｂ
Ｖ
现代控制系统(十一版)
现代控制系统（十一版）第一章控制系统导论1、实现高效的设计过程的主要途径是参数分析和优化。
参数分析的基础是：（1）辨识关键参数；（2）构建整个系统；（3）评估系统满足需求的程度。
这三步是一个循环迭代的过程。
一旦确定了关键参数，构建了整个系统，设计师就可以在此基础上优化参数。
设计师总是尽力辨识确认有限的关键参数，并加以调整。
2、控制系统设计流程（重要）①确定控制目标和受控变量，并初步定义（确定）系统性能指标设计要求和初步配置结构；②系统定义和建模；③控制系统设计，全系统集成的仿真和分析。
（控制精度要求决定了测量受控变量的传感器选型）；④设计规范/设计要求规定了闭环系统应该达到的性能，通常包括：（1）抗干扰能力；（2）对指令的响应能力；（3）产生使用执行机构驱动信号的能力；（4）灵敏度；（5）鲁棒性等方面的要求。
⑤首要任务：设计出能够达到预期控制性能的系统机构配置（传感器、受控对象、执行机构和控制器）。
其中执行机构的选择与受控对象和变量有关，控制器通常包含一个求和放大器（框图中的比较器），用于将预期响应与实际响应进行比较，然后将偏差信号送入另一个放大器。
⑥调节系统参数，以便获得所期望的系统性能。
⑦设计完成之后，由于控制器通常以硬件的形态实现，还会出现各硬件之相互干扰的现象。
进行系统集成时，控制系统设计必须考虑的诸多问题，充满了各种挑战。
3、分析研究动态系统的步骤为：①定义系统及其元件；②确定必要的假设条件并推导出数学模型；③列写描述该模型的微分方程；④求解方程（组），得到所求输出变量的解；⑤检查假设条件和多得到的解；⑥有必要，重新分析和设计系统。
4、中英文术语和概念Automation 自动化Closed-loop feedback control system 闭环反馈控制系统Complexity of design 设计的复杂性Control system 控制系统Design 设计Design gap 设计差异Engineering design 工程设计Feedback signal 反馈信号Flyball governor 飞球调节器Hybrid fuel automobile 混合动力汽车Mechatronics 机电一体化系统Multivariable control system 多变量控制系统Negative feedback 负反馈Open-loop control system 开环控制系统Optimization 优化Plant 受控对象Positive feedback 正反馈Process 受控过程Productivity 生产率Risk 风险Robot 机器人Specification 设计规范Synthesis 综合System 系统Trade-off 折中处理第二章系统数学模关键词：数学模型微分方程（组）非线性模型区域（点）线性化拉普拉斯变换合理假设相似变量相似模型线性模型线性叠加原理注：线性系统满足叠加性和齐次行。
现代控制系统分析与设计——基于matlab的仿真与实现
现代控制系统分析与设计——基于matlab的仿真与实现随着社会经济的发展，现代控制理论对于促进技术进步有着巨大的贡献。
随着现代控制技术的发展，设计现代控制系统的重要性也随之增加。
本文的主要目的是分析和设计基于matlab的现代控制系统，并进行仿真和实现。
现代控制系统涉及多种理论，比如微分方程，线性系统理论，数字滤波，信号处理等等。
而matlab是一款非常便捷的工具，可以帮助我们更有效率的分析和设计现代控制系统。
首先，matlab可以用来帮助我们研究现代控制系统的特性和性能，可以实现过程模拟，帮助我们定义控制系统的模型，进而确定系统的参数，以此设计更有效的控制系统。
此外，matlab还可以进行提示性程序和实际应用程序的构建，可以用来实现现代控制系统的仿真。
仿真可以帮助我们更好地理解现代控制系统的工作原理和特性，因此，matlab可以用作控制系统的重要设计工具。
另外，matlab的可视化界面可以帮助我们实现更直观的仿真，它可以提供更多的可视化效果，以便实现对控制系统特性和性能的详细分析和研究。
最后，matlab也可以用来实现现代控制系统的实际实施，利用matlab来实现控制系统，不仅可以增加开发效率，更重要的是可以增加系统稳定性和可靠性。
综上所述，matlab可以用来分析和设计现代控制系统，实现仿
真和实施，这一切都有助于提高我们的现代控制系统设计的效率和水平，从而大大提高了我们的社会生活和工作效率。
现代控制系统分析与设计——基于matlab的仿真与实现
现代控制系统分析与设计——基于matlab的仿真与实现近年来，随着工业技术的飞速发展，控制系统逐渐成为工业自动化过程中不可缺少的重要组成部分，因此其分析与设计也会受到人们越来越多的关注。
本文从控制系统的分类出发，介绍了基于Matlab 的分析与仿真方法，并结合详细的实例，展示了最新的Matlab软件如何用来设计现代控制系统，及如何实现仿真结果。
一、控制系统分类控制系统是将完整的物理系统划分为几个部分，通过规定条件把这些部分组合起来，共同完成某一特定任务的一种技术。
控制系统可分为离散控制系统和连续控制系统，离散控制系统的尺度以脉冲的形式表现，而连续控制系统的尺度以连续变量的形式表现，常见的连续控制系统有PID、环路反馈控制等。
二、基于Matlab的分析与仿真Matlab是一款实用的高级计算和数学工具，具有智能语言功能和图形用户界面，可以进行复杂数据分析和可视化。
Matlab可以用来开发控制系统分析与仿真，包括：数学建模，系统建模，状态估计与观测，数据处理，控制算法研究，仿真实验及系统原型开发等。
此外，Matlab还可以利用其它技术，比如LabVIEW或者C程序，将仿真结果实现在实物系统上。
三、实现现代控制系统分析与设计基于Matlab的现代控制系统分析与设计，需要从以下几个方面进行考虑。
1.数学建模：Matlab支持多种数学计算，比如代数运算、矩阵运算、曲线拟合等，可以用来建立控制系统的数学模型。
2.系统建模：Matlab可以用于控制系统的建模和仿真，包括并行系统建模、混沌建模、非线性系统建模、时滞建模、系统设计建模等。
3.状态估计与观测：Matlab可以用来计算系统状态变量，并且可以根据测量信号估计系统状态，用于系统诊断和控制。
4.数据处理：Matlab可以用来处理控制系统中的大量数据，可以更好地研究控制系统的特性，以便进行更好的设计和控制。
5.算法研究：Matlab可以用来研究新的控制算法，以改进控制系统的性能。
控制系统的鲁棒性分析与设计
控制系统的鲁棒性分析与设计控制系统是现代科技中的重要组成部分，它广泛运用于工业自动化、机械控制、电力系统等领域。
在控制系统设计中，鲁棒性是一个非常重要的概念。
它可以指控制系统的稳定性、抗扰性和适应性。
这篇文章旨在介绍鲁棒性的概念、分析和设计方法，以帮助读者更好地理解控制系统的鲁棒性问题。
一、鲁棒性的概念控制系统的鲁棒性是指该系统对于环境扰动和系统参数变化的变动能力。
它是保证控制系统稳定性和良好性能的基础，也是控制系统设计中的重要问题。
例如，对于温度控制系统，如果控制系统鲁棒性不够好，当它遇到外界温度变化时，可能导致系统失去稳定性，无法维持所需温度。
因此，鲁棒性可以看作是控制系统抵抗外界扰动和环境变化的能力。
二、鲁棒性的分析方法要分析控制系统的鲁棒性，可以使用现代控制理论中的鲁棒控制方法。
鲁棒控制方法主要有两类：1）基于频域方法；2）基于时域方法。
下面分别介绍这两种方法。
1、基于频域方法基于频域方法主要利用控制系统的传递函数描述控制系统稳定性和鲁棒性问题。
具体方法包括Bode图和Nyquist图等方法。
其中，Bode图是一种将传递函数的幅频特性和相频特性绘制于同一图像中的图形。
Nyquist图则可以描述传递函数对相位变化的响应特性。
这两种方法均依赖于传递函数，因此并不是所有的控制系统都可以用这种方法进行鲁棒性分析。
2、基于时域方法基于时域方法则主要利用控制系统的状态空间模型来描述控制系统的稳定性和鲁棒性。
基于时域方法主要有两种：Lyapunov函数法和Pole Placement法。
其中，Lyapunov函数法是通过构造Lyapunov函数来对控制系统进行稳定性分析的方法。
Pole Placement法则是通过选择控制系统的极点来使得控制系统保持稳定性。
三、鲁棒性的设计方法设计鲁棒控制器是控制系统鲁棒性分析的重要环节。
鲁棒控制器的设计可以基于H∞控制器或者μ控制器。
其中，H∞控制器是一种基于最优控制思想的，优化控制器的灵敏度权重函数来制定控制器的方法。
现代控制系统分析与设计——基于matlab的仿真与实现
现代控制系统分析与设计——基于matlab的仿真与实现随着现代科技的不断发展，越来越多的技术应用到现代控制系统中，而控制系统的分析与设计更是一项复杂的技术。
为了更好地实现现代控制系统的分析与设计，计算机技术尤其是基于Matlab的计算机仿真技术在现代控制系统分析与设计中已发挥着越来越重要的作用。
本文旨在介绍基于Matlab的仿真技术，总结它在现代控制系统分析与设计中的应用，为研究者们提供一个思考Matlab技术在现代控制系统分析与设计中的可能性的契机。
Matlab是当今流行的科学计算软件，它的设计特别适合进行矩阵运算和信号处理等工作，可以有效地处理大量复杂的数字信息，因此成为现代计算机技术应用于控制系统分析和设计的重要工具。
基于Matlab的仿真技术主要用于建立控制系统的动态模型，分析系统的特性，评估系统的性能，模拟系统的行为，确定系统的参数，优化系统的性能。
基于Matlab的仿真技术已被广泛应用于现代控制系统的设计中。
首先，基于Matlab的仿真技术可以有效地提高系统设计的效率。
通过实现对控制系统的动态模型建模，可以快速搭建出真实系统的模拟系统，并可以使用计算机来模拟系统行为，可以有效地缩短控制系统设计的周期。
其次，基于Matlab的仿真技术可以有效地改善系统设计质量。
通过分析模拟系统的行为，可以寻找更合理的解决方案，从而改善系统设计的质量。
第三，基于Matlab的仿真技术可以有效地确定系统参数。
通过在模拟系统中添加不同参数，并通过对系统模拟行为的分析，可以确定使系统更加有效的参数组合。
最后，基于Matlab的仿真技术可以有效地优化系统性能。
通过对系统行为的分析，可以识别出系统存在的问题，并设计相应的优化策略，从而实现系统性能的最佳化。
综上所述，基于Matlab的仿真技术在现代控制系统分析与设计中发挥着重要的作用，不仅可以提高系统设计的效率，而且可以改善系统设计的质量，确定系统参数，优化系统性能。
现代民用飞机环境控制系统研究
现代民用飞机环境控制系统研究现代民用飞机环境控制系统研究引言：随着民航业的迅猛发展，现代民用飞机的性能与舒适性要求也日益提高。
环境控制系统作为飞机重要的舒适性保障装置之一，对机舱内空气质量、温度、湿度等因素的控制起到至关重要的作用。
本文将深入分析现代民用飞机环境控制系统的研究进展，探讨其在航空领域的重要性和未来的发展方向。
一、环控系统的功能及架构环境控制系统是指控制机舱内温度、湿度、气压、空气质量等参数的设备和系统。
其主要功能包括提供清洁、新鲜的空气、保持适宜的温度和湿度、以及控制循环风洞的负压。
一般而言，环控系统由空调系统、空气循环系统、空中供氧系统和废气管理系统组成，其整体架构复杂且关联性强。
二、现代环控系统的技术特点1. 自动控制技术的发展随着自动控制技术的不断发展，环境控制系统的自动化程度不断提高。
传感器、执行器等关键设备的智能化和精确化，使得环控系统能够根据机舱内外的温度、湿度等参数变化自动调整，提供更舒适、安全的飞行环境。
2. 节能环保技术的应用在现代社会，节能环保已成为热门话题，对民航业而言也不例外。
现代环控系统利用先进的制冷、加热技术，以及废气回收和循环利用技术，实现能源的高效利用和环境排放的降低，同时减少对大气层的污染。
3. 智能化改进的关键技术在现代民用飞机环控系统的研究中，智能化改进是一个重要的方向。
通过应用先进的传感器、数据采集与处理技术，结合人工智能和大数据技术，可以实时监测和判断环控系统的工作状态，及时发现问题并进行修复和优化。
这为提高飞机的安全性和舒适性打下了坚实的基础。
三、现代环控系统的应用与挑战1. 应用领域的拓展除了民航领域，现代环境控制系统的应用也延伸到其他领域，如工业、医疗、航天等。
这些领域对环控系统的要求各有不同，因此需要不断进行技术改进和适应性研究。
2. 系统可靠性和安全性的挑战环境控制系统的故障可能导致飞机的性能下降甚至事故发生。
因此，提高系统的可靠性和安全性是一个亟待解决的问题。
现代控制系统分析与设计
现代控制系统分析与设计一、现代控制系统的基本原理现代控制系统是指采用先进的数学方法与技术手段对被控对象进行监测、计算与控制的系统。
其核心原理是负反馈控制。
负反馈控制是指通过比较被控变量和参考输入信号的差异，并根据差异信号来调整控制器输出，以实现系统的稳定与优化。
在负反馈控制原理下，系统通过不断的调整控制器输出，使得被控对象的输出变量接近预期值，从而实现控制目标。
二、现代控制系统的分析方法现代控制系统的分析方法主要包括数学建模、传递函数法、状态空间法等。
数学建模是指将被控对象及其控制系统抽象为数学模型，以方程的形式描述系统的动力学行为。
传递函数法是将数学模型转化为传递函数形式，即输入变量和输出变量之间的关系。
传递函数法可以通过频域分析来研究系统的稳定性、性能等特性。
状态空间法是通过引入状态变量的概念，将系统的动力学行为用矩阵形式表示，可以进行时域与频域分析，更加适用于多变量系统。
三、现代控制系统的设计流程现代控制系统的设计流程包括需求分析、系统建模、控制器设计、仿真与调试、实施与测试等步骤。
首先，需求分析是指明确控制系统的目标、性能指标和约束条件等。
其次，系统建模是将具体的被控对象及其所处环境抽象为数学模型，以便进行后续的控制器设计与分析。
然后，根据系统模型选择适当的控制策略，并设计控制器，以满足系统性能指标。
设计好控制器后，可以进行仿真与调试，通过软件模拟器或硬件实验平台进行系统性能评估与优化。
最后，实施与测试是将设计好的控制系统应用于实际场景，并进行实时测试与监测，以确保系统达到预期目标。
四、现代控制系统的改进现代控制系统的改进主要针对系统的稳定性、响应速度、鲁棒性等方面进行。
常见的改进方法包括：增加反馈环节，加强系统的稳定性；采用先进的控制策略，如PID控制、模糊控制、自适应控制等，以提高系统的响应速度和鲁棒性；运用现代控制理论，如最优控制、H∞控制等，以确保系统在不同工况下均具有较好的性能。
现代控制系统理论课程论文设计 浙江大学
现代控制理论课程论文现代控制理论综述XXXX学号XXXX学院机械工程学院班级XXXXX专业机械设计与理论学位类型学术型2014年11月21日摘要本文对现代控制理论做了一次完整综述,主要讲了现代控制理论的起源、容、开展与其特点。
本文简要说明了现代控制理论的主要容，对系统的状态和状态方程、线性控制系统的能控性和能观性、系统的稳定性分析、线性定常系统的常规综合、最优控制做了简要概述。
最后介绍了一下现代控制技术在21世纪的开展趋势，主要包括信息技术与控制技术的结合、虚拟现实与计算机仿真技术、集成控制技术。
关键词：现代控制理论，综述，主要容，开展趋势AbstractThis paper made a plete summary modern control theory, concerning the origin, content, development and characteristics of modern control theory. This paper made a brief description of the main elements of modern control theory, including the system's status and state equations, linear control system controllability and observability, the stability analysis, conventional integrated of linear time-invariant systems and optimal control. Finally we made a introduction about the trends of modern control theory in modern control technology of the 21st century, including the bination of information technology and control technology, virtual reality and puter simulation technology and integrated control technology.Key words:Modern control theory, summary, main content, development trend目录第一章绪论1现代控制理论的起源与开展1现代控制理论的特点与主要容简介1现代控制理论的学习意义1第二章现代控制理论的主要容2系统的状态和状态方程2线性控制系统的能控性和能观性2系统的稳定性分析3线性定常系统的常规综合4最优控制4第三章现代控制技术在21世纪的开展趋势5信息技术与控制技术的结合5虚拟现实与计算机仿真技术6集成控制技术7第四章总结与展望8参考文献8第一章绪论1.1现代控制理论的起源与开展经典控制理论考虑的对象比拟简单，对象为单输入单输出、线性、时不变系统；使用图形化方法，从而依赖于设计人员的经验；不能具有处理多目标，不能揭示系统的部特性。
现代控制系统分析与设计——基于matlab的仿真与实现
现代控制系统分析与设计——基于matlab的仿真与实现在近年来，随着科学技术发展的飞速进步，控制系统越来越成为当今社会的核心技术，其在智能化技术、机器人技术和智能制造技术等方面发挥着重要的作用。
控制系统的设计和分析是最重要的环节，直接决定系统的性能特性，对于开发和维护控制系统至关重要。
因此，控制系统的分析与设计具有久远的历史价值和现实意义。
MATLAB作为一种高级编程语言，在控制系统的分析与设计中广泛应用，其在系统仿真、系统模拟和系统复杂性管理方面发挥着重要作用。
MATLAB对控制系统的分析与设计具有许多优势，例如可以实现高效的数据处理、高级的数学建模和高度的可视化等功能。
首先，MATLAB可以有效地处理控制系统的大量数据，简化分析和设计过程。
在分析和设计控制系统时，需要处理大量原始数据，MATLAB可以以快速、准确、可靠的方式对数据进行处理，从而大大简化分析和设计过程，使系统开发变得更加迅速。
其次，MATLAB可以提供高级的数学建模。
将需要分析的控制系统转换为数学模型后，MATLAB可以提供应用程序编程界面（API），可以快速方便地实现数据处理和分析，并对控制系统进行分析。
再次，MATLAB可以提供高度可视化功能。
使用MATLAB可以对控制系统进行精确的仿真和模拟，从而获得系统的完整性能特性，并将其与实际测量值进行比较，从而实现高度可视化的分析和设计。
最后，MATLAB可以实现系统复杂性管理。
使用MATLAB可以对系统进行有效的复杂性管理，包括系统架构的设计、系统结构的优化、系统参数的设定和调整等，从而实现控制系统的优化和智能化。
从上面可以看出，MATLAB在控制系统分析与设计方面具有多种优势，在实践中发挥着重要作用。
因此，以《现代控制系统分析与设计基于MATLAB的仿真与实现》为标题，研究如何运用MATLAB来实现控制系统分析与设计，有助于推动控制现代控制系统的发展。
首先，需要综合使用MATLAB的运算建模、数据处理、可视化和系统复杂性管理功能，以及其他与控制有关的辅助工具，实现对控制系统的分析与设计。
现代控制工程
现代控制工程现代控制工程是一门应用于各种工程领域的学科，它涉及到了控制系统的设计、分析和优化。
现代控制工程的目标是设计出能够使系统稳定运行和满足性能要求的控制策略。
在现代控制工程中，最基本的概念是控制系统。
控制系统由若干个组成部分构成，包括传感器、执行器、控制器和过程。
传感器用于感知环境中的信息，执行器根据控制器的指令执行相应的动作，控制器根据传感器提供的信息制定控制策略，过程则是需要被控制的实际物理系统。
在设计控制系统时，常用的方法包括经典控制和现代控制。
经典控制是传统的控制方法，主要采用数学方程和传统的分析技术进行系统建模和控制器设计。
而现代控制则更加注重系统建模的准确性和控制器设计的优化性能。
现代控制工程中常用的数学工具包括状态空间方法、频域分析和优化方法。
状态空间方法通过建立系统的状态方程来描述系统的动态行为，频域分析则通过对系统的频率响应进行分析来评估系统的稳定性和性能，而优化方法则是通过数学优化技术来寻找控制策略的最优解。
在控制系统的设计中，反馈控制是一种常用的控制策略。
反馈控制通过将系统的输出与期望输出进行比较，并根据比较结果调整控制器的输出，从而使系统的输出接近期望输出。
反馈控制可以提高系统的稳定性和鲁棒性，同时可以抑制外部干扰和模型不确定性对系统的影响。
现代控制工程还涉及到了自适应控制和智能控制。
自适应控制是一种根据系统状态和性能要求自动调整控制器参数的控制方法，它可以在系统工作过程中根据系统动态特性进行参数调整，以适应不同工况下系统的控制要求。
智能控制是一种利用人工智能技术，如神经网络和模糊逻辑等，来设计控制器的方法，它可以通过学习和自适应来提高系统的控制性能。
现代控制工程的应用非常广泛，包括工业自动化、航空航天、交通运输、能源系统和医疗设备等领域。
在工业自动化中，现代控制工程可以提高生产效率和质量，减少能源消耗和物料损失。
在航空航天领域，现代控制工程可以保证飞机和航天器的稳定性和安全性。
基于现代控制理论的系统控制策略设计
基于现代控制理论的系统控制策略设计随着科技的不断发展，现代控制理论逐渐成为控制领域的重要分支。
它不仅为自动化控制系统的设计、实现和优化提供了有力工具，还为工业制造、交通运输、能源等领域的实际应用提供了技术支持。
系统控制策略设计是现代控制理论的一个重要问题，其主要目的是通过对控制系统的参数选择、控制目标设计、控制算法等方面的优化，使得系统能够满足性能要求、提高运行效率和质量等方面的指标。
本文将着眼于基于现代控制理论的系统控制策略设计，并从以下几个方面进行论述。
一、控制系统建模系统控制策略设计的第一步是对控制系统进行建模。
不同的控制问题需要不同的建模方法，但是常用的模型可以从物理系统、逻辑系统、数理统计等方面进行考虑。
例如，物理系统可以采用动态方程、线性时不变系统等方式进行建模；逻辑系统可以采用状态转换图、 Petri 网络等方法描述；而数理统计可以使用随机过程、马尔科夫链等方式进行建模。
除此之外，还需要结合实际应用场景，考虑系统的非线性、时变等特性，以及系统中存在的噪声等干扰。
二、控制目标设计控制目标是进行系统控制的关键，其设计应基于系统应用的实际需求。
在控制目标设计过程中，应确定系统需要实现的性能指标，并对其进行数学化描述。
例如，针对某个工业制造过程，需要实现对生产速度和质量的调节，可以将生产速度作为一个目标，将产品质量作为另一个目标进行设计。
此外，还需要根据控制系统的实际应用场景，考虑控制目标的优先级、动态性等特性。
三、控制算法设计控制算法是实现系统控制策略的核心，其设计应依据前面所述的控制目标、系统模型等多个因素进行选择。
一般来说，常用的控制算法有比例控制、积分控制、微分控制、PID控制等。
在具体情况下，还可以考虑模糊控制、遗传算法控制、神经网络控制等方法。
此外，还需要结合实际应用场景，考虑系统的非线性特性、不确定性等因素，选择相应的控制算法。
四、控制参数选择控制参数是指控制算法中存在的各项参数，其选择对控制系统的性能和稳定性有着重要影响。
《现代控制系统》
《现代控制系统》《现代控制系统》是一本经典的控制理论教材，由美国控制工程专家Richard C. Dorf和Robert H. Bishop合著。
该书首次发行于1979年，是控制系统领域的重要参考书之一。
《现代控制系统》全书分为十三章，内容包括反馈控制系统、数学建模、传递函数和状态空间描述、传递函数和状态空间分析、稳定性分析、稳定性设计、根轨迹法、频域分析、频域设计、数字控制系统、非线性控制系统、模糊控制系统以及多变量控制系统。
首先，该书系统地介绍了反馈控制系统的基本概念和特点。
通过引入传感器、执行器等基本元件，阐述了控制系统中信号的传递过程和反馈的作用。
随后，书中详细介绍了数学建模的方法和技巧，包括拉普拉斯变换、传递函数和状态空间描述等。
这些数学工具为后续的系统分析和设计提供了基础。
接着，书中对传递函数和状态空间描述的分析方法进行了深入研究。
通过稳态值、零极点等参数的分析，可以帮助读者了解系统的动态响应和稳定性。
稳定性分析的章节中，引入了极点位置的判据，包括李雅普诺夫稳定性准则和Bode稳定性准则。
这些准则使读者能够判断系统的稳定性，并能够进行相应的校正。
在频域分析和设计的章节中，书中详细介绍了频率响应的概念和计算方法。
通过频率响应曲线的绘制，可以直观地了解系统的频率特性和频域设计的效果。
在频域设计中，书中提出了PID控制器的设计方法，并对根轨迹法进行了详细阐述。
这些方法与传统的方法相比，更直观和易于理解。
此外，书中还介绍了数字控制系统的基本概念和特点。
通过采样和保持、量化和编码等过程，将连续时间系统转换为离散时间系统，为数字控制的设计提供了基础。
非线性控制系统的章节中，书中介绍了几种常见的非线性控制方法，包括相平面法和滑模控制法。
这些方法在非线性系统的控制中有着广泛的应用。
除了传统的控制方法外，书中还引入了模糊控制系统和多变量控制系统的概念和设计方法。
模糊控制系统通过模糊逻辑和模糊推理，实现了对非精确、模糊的输入进行处理和响应的能力。
现代控制理论实验报告
现代控制理论实验报告学院：机电学院学号:XXXXX姓名：XXXXX班级：XXXX实验一 系统的传递函数阵和状态空间表达式的转换一、实验目的1.熟悉线性系统的数学模型、模型转换。
2.了解MATLAB 中相应的函数 二、实验内容及步骤 1.给定系统的传递函数为1503913.403618)(23++++=s s s s s G 要求（1）将其用Matlab 表达；（2）生成状态空间模型。
2.在Matlab 中建立如下离散系统的传递函数模型y (k + 2) +5y (k +1) +6y (k ) = u (k + 2) + 2u (k +1) +u (k ) 3.在Matlab 中建立如下传递函数阵的Matlab 模型⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡+++++++++++=726611632256512)(2322s s s s s s s s s s s s G 4.给定系统的模型为)4.0)(25)(15()2(18)(++++=s s s s s G求（1）将其用Matlab 表达；（2）生成状态空间模型。
5.给定系统的状态方程系数矩阵如下：[]0,360180,001,0100011601384.40==⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡---=D C B A用Matlab 将其以状态空间模型表示出来。
6.输入零极点函数模型，零点z=1,-2;极点p=-1,2,-3 增益k=1；求相应的传递函数模型、状态空间模型。
三、实验结果及分析 1. 程序代码如下：num = [18 36];den = [1 40.3 391 150]; tf(num,den) ss(tf(num,den))Transfer function:18 s + 36----------------------------s^3 + 40.3 s^2 + 391 s + 150a =x1 x2 x3x1 -40.3 -24.44 -2.344x2 16 0 0x3 0 4 0b =u1x1 1x2 0x3 0c =x1 x2 x3y1 0 1.125 0.5625d =u1y1 0Continuous-time model.2.2.程序代码如下：num=[1 2 1];den=[1 5 6];tf(num,den,-1)运行结果：Transfer function:z^2 + 2 z + 1-------------z^2 + 5 z + 6Sampling time: unspecified3.程序代码如下：num={[1 2 1],[1 5];[2 3],[6]};den={[1 5 6],[1 2];[1 6 11 6],[2 7]};tf(num,den)Transfer function from input 1 to output...s^2 + 2 s + 1#1: -------------s^2 + 5 s + 62 s + 3#2: ----------------------s^3 + 6 s^2 + 11 s + 6Transfer function from input 2 to output...s + 5#1: -----s + 26#2: -------2 s + 74. 程序代码如下：sys=zpk(-2,[-15 -25 -0.4],18)ss(sys)运行结果：1）Zero/pole/gain:18 (s+2)---------------------(s+15) (s+25) (s+0.4)2）a =x1 x2 x3x1 -0.4 1.265 0x2 0 -15 1x3 0 0 -25b =u1x1 0x2 0x3 8c =x1 x2 x3y1 2.846 2.25 0d =u1y1 0Continuous-time model.5.程序代码如下：A=[-40.4 -138 -160;1 0 0;0 1 0];B=[1 0 0]';C=[0 18 360];D=0;ss(A,B,C,D)运行结果：a =x1 x2 x3x1 -40.4 -138 -160x2 1 0 0x3 0 1 0b =u1x1 1x2 0x3 0c =x1 x2 x3y1 0 18 360d =u1y1 0Continuous-time model.6. 程序代码如下：sys=zpk([1 -2],[-1 2 -3],1) tf(sys)ss((sys)运行结果：Zero/pole/gain:(s-1) (s+2)-----------------(s+1) (s+3) (s-2)Transfer function:s^2 + s - 2---------------------s^3 + 2 s^2 - 5 s - 6a =x1 x2 x3x1 -1 2.828 1.414x2 0 2 2x3 0 0 -3b =u1x1 0x2 0x3 2c =x1 x2 x3y1 -0.7071 1 0.5d =u1y1 0Continuous-time model.四、实验总结本次实验主要是熟悉利用matlab建立线性系统数学模型以及模型间的相应转换（如状态空间、传递函数模型等）、并了解matlab中相应函数的使用，如tf、ss、zp2ss、ss2tf等。
现代控制课程设计
现代控制 课程设计一、课程目标知识目标：1. 让学生理解现代控制理论的基本概念，掌握控制系统数学模型、稳定性、能控性和能观性的判定方法。
2. 使学生掌握现代控制技术中常用的状态空间分析方法，并能够运用到实际控制系统的分析和设计中。
3. 帮助学生了解现代控制技术在工程领域的应用，培养他们对控制系统的整体认识。
技能目标：1. 培养学生运用数学软件（如MATLAB）进行控制系统仿真的能力，提高他们解决实际问题的技能。
2. 培养学生团队协作和沟通能力，能够就控制系统的设计与同伴展开有效讨论，形成共识。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对现代控制技术的兴趣，激发他们探索未知、创新实践的欲望。
2. 增强学生的工程意识，使他们认识到控制技术在国家经济建设和国防事业中的重要作用，树立为国家发展贡献力量的责任感。
分析课程性质、学生特点和教学要求，本课程目标具体、可衡量，旨在帮助学生掌握现代控制理论的基本知识，培养他们解决实际问题的能力，同时注重培养学生的情感态度价值观，使他们在学习过程中形成正确的价值观和积极的学习态度。
通过分解课程目标为具体的学习成果，为后续的教学设计和评估提供依据。
二、教学内容根据课程目标，教学内容主要包括以下几部分：1. 控制系统数学模型：介绍控制系统状态空间表达式的建立，线性变换及其性质，控制系统传递函数与状态空间表达式之间的转换。
2. 稳定性分析：讲解李雅普诺夫稳定性理论，线性系统稳定性判据，包括赫尔维茨判据、劳斯判据等。
3. 能控性和能观性分析：阐述能控性和能观性的概念，介绍能控性和能观性判据，分析能控性和能观性在控制系统设计中的应用。
4. 状态反馈和状态观测器设计：介绍状态反馈控制器的设计方法，包括极点配置和状态观测器设计，分析状态反馈对控制系统性能的影响。
5. 现代控制技术应用：介绍现代控制技术在工业、交通、航空航天等领域的应用实例，使学生了解控制技术的实际应用。
教学内容按照以下进度安排：第一周：控制系统数学模型及线性变换第二周：传递函数与状态空间表达式转换第三周：稳定性分析第四周：能控性和能观性分析第五周：状态反馈和状态观测器设计第六周：现代控制技术应用案例分析与讨论教材章节关联：第一章：控制系统基础第二章：控制系统的数学模型第三章：稳定性分析第四章：能控性和能观性第五章：控制器设计第六章：现代控制技术与应用教学内容科学、系统，符合教学实际，确保学生能够掌握现代控制理论的基本知识和技能。
- 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)。
现代控制系统分析与设计一 线性定常系统模型1. 线性定常系统的数学模型在MA TLAB 中，线性定常（linear time invariant, 简称为 LTI ）系统可以用4种数学模型描述，即传递函数(TF)模型、零极点增益(ZPK)模型和状态空间(SS)模型以及SIMULINK结构图。
前三种数学模型是用数学表达式表示的，且均有连续和离散两种类型，通常把它们统称为LTI 模型。
1) 传递函数模型（TF 模型）令单输入单输出线性定常连续和离散系统的传递函数分别为11101)()()(a s a s a s b s b s b s b s U s Y s G n n n m m m m ++++++++==---- (1-1) 和11101)()()(a z a z a z b z b z b z b z U z Y z G n n n m m m m ++++++++==---- 。
(1-2) 在MA TLAB 中，连续系统和离散系统的传递函数都用分子/分母多项式系数构成的两个行向量num 和den 表示，即[]01b b b num m =，[]011a a den n -=系统的传递函数模型用MATLAB 提供的函数tf( )建立。
函数tf ( )不仅能用于建立系统传递函数模型，也能用于将系统的零极点增益模型和状态空间模型转换为传递函数模型。
该函数的调用格式如下：),(d e n n u mtf G = 返回连续系统的传递函数模型G 。
),,(Ts den num tf G = 返回离散系统的传递函数模型G 。
Ts 为采样周期，当Ts =-1或者Ts =[]时，系统的采样周期未定义。
)(G tf Gtf = 可将任意的LTI 模型G 转换为传递函数模型Gtf 。
例1-1 已知一个系统的传递函数为61166)(23+++=s s s s G 建立传递函数模型。
在命令窗中运行下列命令>>num=6;den=[1 6 11 6];G=tf (num, den)返回Transfer function:6----------------------s^3 + 6 s^2 + 11 s + 62) 零极点增益模型（ZPK 模型）系统的零极点增益模型是传递函数模型的一种特殊形式。
令线性定常连续和离散系统的零极点形式的传递函数分别为)())(()())(()()()(2121n m p s p s p s z s z s z s K s U s Y s G ++++++==(1-3) 和 )())(()())(()()()(2121n m p z p z p z z z z z z z K z U z Y z G ++++++==(1-4) 在MA TLAB 中，连续和离散系统的零点和极点都用行向量z 和p 表示，即[]m z z z z 21=，[]n p p p p 21=。
系统的零极点增益模型用MATLAB 提供的函数zpk ( )建立。
函数zpk( )不仅能用来建立系统零极点增益模型，也能用于将系统的传递函数模型和状态空间模型转换为零极点增益模型。
该函数的调用格式如下：),,(k p z z p kG = 返回连续系统的零极点增益模型G 。
),,,(Ts k p z zpk G = 返回离散系统的零极点增益模型G 。
Ts 为采样周期，当Ts =-1或者Ts =[]时，系统的采样周期未定义。
)(G z p k G z p k= 可将任意的LTI 模型G 转换为零极点增益模型Gzpk 。
例1-2 已知系统的传递函数为)3)(2)(1(6)(+++=s s s s G 建立系统的零极点增益模型。
在命令窗中运行下列命令>> z=[ ];p=[-1 -2 -3];k=6;G=zpk(z,p,k)返回Zero/pole/gain:6-----------------(s+1) (s+2) (s+3)注意：无零点时，设z 为空。
3) 状态空间模型(SS 模型)令多输入多输出线性定常连续和离散系统的状态空间表达式分别为)()()(t Bu t Ax t x+= )()()(t Du t Cx t y += （1-5）和)()()1(k Bu k Ax k x +=+)()()(k Du k Cx k y += （1-6）在MA TLAB 中，连续系统和离散系统的状态空间模型都用MA TLAB 提供的函数ss ( )建立。
函数ss ( )不仅能用于建立系统的状态空间模型，也能用于将系统的传递函数模型和零极点增益模型转换为状态空间模型。
该函数的调用格式如下：),,,(D C B A ss G = 返回连续系统的状态空间模型G 。
),,,,(Ts D C B A ss G = 返回离散系统的状态空间模型G 。
Ts 为采样周期，当Ts =1或者Ts =[]时，系统的采样周期未定义。
)(G ss Gss = 可将任意的LTI 模型G 转换为状态空间模型Gss 。
例1-3 已知系统的状态空间表达式为u x x ⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡+⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡---=1006116100010 []x y 006=建立系统的状态空间模型。
在命令窗中运行下列命令>> A=[0 1 0;0 0 1;-6 -11 -6];B=[0;0;1];C=[6 0 0];D=0;G=ss(A,B,C,D)返回a =x1 x2 x3x1 0 1 0x2 0 0 1x3 -6 -11 -6b =u1x1 0x2 0x3 1c =x1 x2 x3y1 6 0 0d =u1y1 0Continuous-time model.注意：D=0不能缺省。
2．模型转换上述三种LTI 模型之间可以通过函数tf( )，zpk( )和ss( )相互转换。
线性定常系统的传递函数模型和零极点增益模型是唯一的，但系统的状态空间模型是不唯一的。
函数ss( )只能将传递函数模型和零极点增益模型转换为一种指定形式的状态空间模型。
例1-4 已知系统的传递函数，建立TF 模型，将其转换为ZPK 模型和SS 模型。
再将转换得到的SS 模型转换为TF 模型。
2545)(23+++=s s s s G 编制如下程序%ex14。
%ex14num=5;den=[1 4 5 2];Gtf=tf(num,den);Gzpk=zpk(Gtf)Gss=ss(Gtf)Gtf1=tf(Gss)在命令窗中运行该程序，即>> ex14返回Zero/pole/gain:5-------------(s+2) (s+1)^2a =x1 x2 x3x1 -4 -2.5 -0.5x2 2 0 0x3 0 2 0b =u1x1 1x2 0x3 0c =x1 x2 x3y1 0 0 1.25d =u1y1 0Continuous-time model.Transfer function:5---------------------s^3 + 4 s^2 + 5 s + 2传递函数可以转换为约旦标准型（包括对角标准型）、能控标准型和能观测标准型。
我们编制的函数jordants( ) 可用部分分式展开将传递函数转换为对角标准型或约当标准型。
该函数的调用格式为：),(den num jordants GJ =其中num 和den 分别为传递函数分子和分母多项式系数的行向量，GJ 为转换得到对角标准型或约当标准型。
该函数的程序如下：function Gj=jordants(num,den) %用部分分式展开将传递函数转换为约当标准型[R,P,K]=residue(num,den);j=1;q=P(1);m(1)=0;for i=1:length(P)if P(i)==qm(j)=m(j)+1;else q=P(i);j=j+1;m(j)=1;endend %计算各极点的重数Aj=diag(P);for i=1:length(P)-1if Aj(i,i)==Aj(i+1,i+1)Aj(i,i+1)=1;else Aj(i,i+1)=0;endend %构造系统矩阵AjB1=0;l=0;for j=1:length(m)l=l+m(j);B1(l)=1;endBj=B1'; %构造输入矩阵Bjn=1;l=m(1);Cj(:,1:m(1))=rot90(R(1:m(1),:),3);for k=2:length(m)n=l+1;l=l+m(k);Cj(:,n:l)=rot90(R(n:l,:),3);end %构造输出矩阵Cjif K==[ ]Dj=0;elseDj=K;end %构造直联矩阵DjGj=ss(Aj,Bj,Cj,Dj);例1-5 已知系统的传递函数为61166)(23+++=s s s s G 将其转换为对角标准型。
在命令窗中运行下列命令>> num=[6];den=[1 6 11 6];Gj=canon(tf(num,den), 'modal')返回a =x1 x2 x3x1 -3 0 0x2 0 -2 0x3 0 0 -1b =u1x1 -7.762x2 -9.798x3 2.872c =x1 x2 x3y1 -0.3865 0.6124 1.044d =u1y1 0Continuous-time model.例1-6 已知系统的传递函数为4851117102)(2323++++++=s s s s s s s G 将其转换为约当标准型。
在命令窗中运行下列命令>> num=[2 10 17 11]; den=[1 5 8 4]; Gj=jordants(num,den)返回a =x1 x2 x3x1 -2 1 0x2 0 -2 0x3 0 0 -1b =u1x1 0x2 1c =x1 x2 x3y1 -1 -2 2d =u1y1 2Continuous-time model.我们编制的函数ctrlts( )可将传递函数转换为能控标准型。
该函数的调用格式为：ctrltsGcnum(d e n),其中num和den分别为传递函数的分子和分母多项式系数的行向量，Gc为转换得到的能控标准型。
该函数的程序如下:function Gc=ctrlts(num,den) %将传递函数转换为能控标准型m=length(num)-1;n=length(den)-1;if m==n[R,P,K]=residue(num,den);num1=num-K*den;A(n,:)=-1*rot90(den(:,2:n+1),2);A(1:n-1,2:n)=eye(n-1);A(1:n-1,1)=zeros(n-1,1);B=[zeros(n-1,1);1];C=rot90(num1(:,2:n+1),2);D=K;else A(n,:)=-1*rot90(den(:,2:n+1),2);A(1:n-1,2:n)=eye(n-1);A(1:n-1,1)=zeros(n-1,1);B=[zeros(n-1,1);1];C(:,1:m+1)=rot90(num,2);C(:,m+2:n)=zeros(1,n-m-1);D=0;endGc=ss(A,B,C,D);例1-7将例1-6中的传递函数转换为能控标准型。