第8章 MATLAB系统空间分析法

合集下载

matlab状态空间表达式的解

matlab状态空间表达式的解

标题:MATLAB状态空间表达式的解析一、概述MATLAB是一种非常常用的数学软件,用于分析、设计和模拟动态系统。

在控制系统理论中,状态空间表达式是描述线性系统动态行为的重要方法。

本文旨在介绍如何使用MATLAB对状态空间表达式进行解析和分析。

二、状态空间表达式简介状态空间表达式是一种描述线性时不变系统的数学模型。

通常由状态方程和输出方程组成。

状态方程描述了系统的演化规律,而输出方程则描述了系统状态和输出之间的关系。

三、MATLAB中的状态空间表示在MATLAB中,状态空间表示可以使用ss函数进行表达。

该函数的输入参数包括系统的状态方程系数矩阵A、输入矩阵B、输出矩阵C 和前馈矩阵D。

四、求解状态空间表达式1. 稳态响应分析在MATLAB中,可以使用sys = ss(A,B,C,D)定义一个状态空间模型,然后使用step(sys)绘制系统的阶跃响应曲线。

通过阶跃响应曲线可以分析系统的稳态性能。

2. 传递函数表示使用tf(sys)可以将状态空间表示转换为传递函数表示,这样可以更方便地分析系统的特性。

3. 稳定性分析使用eig(A)可以计算状态方程系数矩阵A的特征值,从而判断系统的稳定性。

如果系统的所有特征值都是负实数,那么系统是稳定的。

4. 频域特性分析使用bode(sys)可以绘制系统的频率响应曲线,这样可以分析系统在不同频率下的特性。

五、应用实例以电机控制系统为例,假设系统的状态空间表达式为:A = [-2 -1; 3 -4]B = [1; 0]C = [0 1]D = [0]可以使用以下代码在MATLAB中求解该系统:sys = ss(A,B,C,D)step(sys)tf_sys = tf(sys)eig(A)bode(sys)六、结语本文介绍了MATLAB中状态空间表达式的解析方法,并以电机控制系统为例进行了说明。

希望本文能够帮助读者更好地理解和应用状态空间表达式在MATLAB中的求解方法。

用MATLAB分析闭环系统的频率特性

用MATLAB分析闭环系统的频率特性

用MATLAB分析闭环系统的频率特性闭环系统的频率特性指的是系统在不同频率下的响应特性。

在MATLAB中,可以通过不同的函数和工具箱来分析闭环系统的频率特性。

下面将介绍一些常用的方法。

1. 传递函数分析法(Transfer Function Analysis Method):传递函数描述了系统的输入和输出之间的关系。

在MATLAB中,可以使用tf函数创建传递函数对象,并利用bode函数绘制系统的频率响应曲线。

例如,假设有一个传递函数G(s) = 1/(s^2 + s + 1),可以用以下代码创建传递函数对象并绘制其频率响应曲线:```matlabG = tf([1], [1, 1, 1]);bode(G);```运行上述代码,将会显示出频率响应曲线,并且可以通过该函数的增益曲线和相位曲线来分析系统在不同频率下的响应特性。

2. 状态空间分析法(State-Space Analysis Method):状态空间模型描述了系统的状态变量之间的关系。

在MATLAB中,可以使用ss函数创建状态空间模型,并利用bode函数绘制系统的频率响应曲线。

例如,假设有一个状态空间模型A、B、C和D分别为:```matlabA=[01;-1-1];B=[0;1];C=[10];D=0;sys = ss(A, B, C, D);bode(sys);```运行上述代码,将会显示出频率响应曲线,并且可以通过该函数的增益曲线和相位曲线来分析系统在不同频率下的响应特性。

3. 伯德图法(Bode Plot Method):Bode图可以直观地表示系统的频率响应曲线。

在MATLAB中,可以使用bode函数绘制系统的Bode图。

例如,假设有一个传递函数G(s) =1/(s^2 + s + 1),可以用以下代码绘制其Bode图:```matlabG = tf([1], [1, 1, 1]);bode(G);```运行上述代码,将会显示出Bode图,并且可以通过该图来分析系统在不同频率下的增益和相位特性。

第8章MATLAB系统空间分析法

第8章MATLAB系统空间分析法

第8章MATLAB系统空间分析法MATLAB系统空间分析法是一种基于MATLAB软件进行地理空间数据处理和分析的方法。

该方法结合了地理信息系统(GIS)和MATLAB工具箱的功能,提供了一种强大的工具来处理和分析地理数据。

在MATLAB系统空间分析法中,首先需要导入地理空间数据。

可以使用MATLAB的文件读取和处理功能,导入各种地理空间数据格式,如Shapefile、Raster等。

导入数据后,可以使用MATLAB的地理数据处理函数对这些数据进行处理和分析。

例如,可以使用地理点对象、地理线对象和地理多边形对象等来表示不同类型的地理空间数据,并使用相关工具箱函数计算地理距离、区域面积等。

接下来,可以使用MATLAB的空间分析函数进行各种空间分析。

其中包括邻接分析、缓冲区分析、空间插值、空间统计等多种方法。

例如,可以使用邻接矩阵和地理网络分析函数计算地理空间网络的邻接关系和最短路径。

可以使用缓冲区分析函数计算地理空间数据的缓冲区范围,并分析其中包含的其他地理实体。

可以使用空间插值函数进行地理空间数据的空间插值,以预测和分析地理现象的分布和变化。

可以使用空间统计函数计算地理空间数据的聚集性、相关性、分布模式等。

MATLAB系统空间分析法还支持可视化分析。

可以使用MATLAB的绘图功能将地理空间数据展示为地图,结合地图投影和符号制图方法进行地理数据的可视化。

可以使用图层控制和标注功能对地图进行图层管理和标记。

可以使用交互操作和动画效果来浏览和分析地理空间数据。

总之,MATLAB系统空间分析法提供了一种综合利用MATLAB软件和地理信息系统功能进行地理空间数据处理和分析的方法。

通过这种方法,可以快速高效地处理和分析地理空间数据,并从中提取有用的信息和知识,为地理学、环境科学、城市规划等领域的研究和决策提供支持。

基于MATLAB语言的非线性系统相空间分析

基于MATLAB语言的非线性系统相空间分析

基于MATLAB语言的非线性系统相空间分析一、简述非线性系统相空间分析是研究非线性系统的动力学行为和稳定性的一种方法。

在MATLAB语言中,我们可以通过构建合适的数学模型来描述非线性系统,并利用其强大的数值计算和绘图功能进行相空间分析。

本文将介绍如何使用MATLAB语言对非线性系统进行相空间分析的基本步骤和技巧,包括:建立非线性系统方程、求解方程组、绘制相空间轨迹图等。

通过这些内容的学习,读者可以掌握MATLAB 在非线性系统相空间分析中的应用方法,为进一步深入研究非线性系统提供基础支持。

1. 非线性系统的概念和特点非线性系统是指其行为不能通过线性组合得到的系统,在自然科学、工程技术和社会科学等领域中,非线性系统无处不在,例如:自然生态系统、经济市场、生物医学过程等。

非线性系统的特点是它的输出不仅仅取决于输入,还受到内部状态的影响,这种影响通常是复杂的、难以预测的。

非线性系统的相空间分析是一种处理非线性系统的方法,在MATLAB语言中,我们可以通过使用各种工具箱进行相空间分析,包括解常微分方程(ODE)、解偏微分方程(PDE)以及求解复杂动力学系统等。

首先我们需要理解非线性系统的数学模型,这通常通过将系统的动态方程表示为微分方程来完成。

然后我们可以使用MATLAB的ODE 求解器来求解这些方程,得到系统的相空间轨迹。

此外我们还可以使用MATLAB的PDE工具箱来求解偏微分方程,得到系统的相空间曲面。

除了基本的数值方法外,MATLAB还提供了多种高级功能,如优化工具箱、控制工具箱等,这些都可以用于非线性系统的分析和设计。

例如我们可以使用优化工具箱来寻找最优的控制策略,或者使用控制工具箱来设计自适应控制器。

MATLAB为非线性系统的相空间分析提供了强大的支持,无论是对于理论研究还是实际应用都具有很高的价值。

2. 相空间分析的基本概念和方法相空间分析是一种研究非线性系统动态行为的方法,它通过将系统的微分方程组表示为相空间中的轨迹方程来描述系统的演化过程。

学习使用MATLAB进行科学计算

学习使用MATLAB进行科学计算

学习使用MATLAB进行科学计算第一章:MATLAB的概述MATLAB是一种强大的科学计算软件,它可以用于数值计算、数据可视化、算法开发和模型建立等多个领域。

MATLAB提供了丰富的数学和统计函数、图形库以及编程环境,使得科学计算变得更加高效和便捷。

1.1 MATLAB的特点MATLAB具有如下几个重要特点:1) 简单易用:MATLAB的语法规则和操作方式与传统的编程语言相比更加简单,即使是初学者也能够快速上手。

2) 强大的数据处理能力:MATLAB能够对大规模数据进行高效的处理和分析,尤其在统计学、工程计算等领域具有很大的优势。

3) 丰富的函数库:MATLAB内置了大量的数学、工程计算和图像处理函数,用户可以直接调用这些函数来完成各种科学计算任务。

4) 可视化能力强:MATLAB提供了丰富的绘图和图像处理功能,用户可以通过图形界面方便地呈现计算结果。

5) 灵活的编程环境:MATLAB支持面向过程和面向对象的编程方式,并且可以与其他编程语言(如C/C++、Python)结合使用。

1.2 MATLAB的应用领域MATLAB广泛应用于科学研究和工程实践中,主要包括以下领域:1) 数学和统计学:MATLAB提供了丰富的数学和统计函数,可用于解方程、数值积分、曲线拟合、概率分布分析等。

2) 信号和图像处理:MATLAB可以对信号和图像进行处理、滤波、分析和可视化,如声音信号处理、图像增强和特征提取等。

3) 控制系统和仿真:MATLAB可以进行控制系统设计、模拟和分析,如PID控制器设计、系统仿真和状态空间分析等。

4) 通信系统:MATLAB可以用于通信系统的设计和分析,如信号调制、信道编码和解码、误码率性能分析等。

5) 金融建模:MATLAB提供了丰富的金融工具箱,可用于金融市场分析、投资组合优化和风险管理等。

第二章:MATLAB的基本操作2.1 MATLAB的安装和启动要使用MATLAB,首先需要将软件安装在计算机上。

第三篇(第7,8,9章)模型预测控制及其MATLAB实现

第三篇(第7,8,9章)模型预测控制及其MATLAB实现


0 u(k) y0 (k 1) (7-7)

u(k 1)



y0
(k

2)


yˆ (k

n)
an
an1
anm1

u(k

m
1)

y0
(k

n)

Yˆ [ yˆ(k 1), yˆ(k 2), , yˆ(k n)]T
将式(3-4)写成矩阵形式
( j 1,2, , n)
(7-5)
yˆ(k 1) a1

yˆ (k

2)

a2
a1


yˆ (k

n)
an
an1

u(k) y0 (k 1)

u(k 1)



y0
4
目前提出的模型预测控制算法主要有基于非参数 模型的模型算法控制(MAC)和动态 矩阵控制( DMC),以及基于参数模型的广义预测控制(GPC )和广义预测极点配置控制 (GPP)等。其中,模 型算法控制采用对象的脉冲响应模型,动态矩阵控 制采用对象的阶跃响应模型,这两种模型都具有易 于获得的优点;广义预测控制和广义预测极点配置 控制是预测控制思想与自适应控制的结合,采用 CARIMA模型(受控自回归积分滑动平均模型), 具有参数数目少并能够在线估计的优点,并且广义 预测极点配置控制进一步采用极点配置技术,提高 了预测控制系统的闭环稳定性和鲁输入,预测系统
未来输出值。GPC采用CARIMA模型作为预测模型
,模型CARIMA是"Contrlled Auto-Regressive Integrated

(参考)小波分析及其matlab实现

(参考)小波分析及其matlab实现

第8章 小波分析及其MATLAB 实现本文档节选自:Matlab 在数学建模中的应用,卓金武等编著, 北航出版社,2011年4月出版8.1小波分析基本理论8.1.1 Fourier 变换的局限性8.1.1.1变换的含义我们把那些定义域和因变域都不是数值或常量的函数称为变换或算子,它们是定义域和值域本身为函数集的函数,如傅里叶变换(Fourier Transform )和拉普拉斯变换(Laplace Transform ),其定义域是时间的函数,而因变域是频率的函数。

简单地说,变换的基本思想仍然是映射,变换是函数的函数。

8.1.1.2 Fourier 变换的局限性信号分析的主要目的是寻找一种简单有效的信号变换方法,使信号包含的重要特征能显示出来。

在小波变换兴起之前,Fourier 级数展开和Fourier 分析是刻画函数空间、求解微分方程、进行数学计算的有效方法和有效的数学工具。

从物理直观上看,一个周期性振动的量可以看成是具有简单频率的简谐振动的叠加。

Fourier 级数展开则是这一物理过程的数学描述,Fourier 变化和Fourier 逆变换公式如下:函数)()(1R L t f ∈的连续Fourier 变换定义为t t f ft d e )()(ˆi -⎰+∞∞-=ωω)(ˆωf 的Fourier 逆变换定义为 ωωωd e )(ˆπ21)(i ⎰+∞∞-=t f t f 从公式上看,Fourier 变换是域变换,它把时间域和频率域联系起来,在时间域上难以观察到的现象和规律,在频域往往能十分清楚地显示出来。

频谱分析的本质就是对)(ˆωf的加工、分析和滤波等处理。

Fourier 变换是平稳信号分析的最重要的工具。

然而在实际运用中,所遇到的信号大多数并不平稳,而是时变频率信号,这时人们需要知道信号在突变时刻所对应的频率成分,显然Fourier 变换的积分作用平滑了非平稳过程的突变部分,作为积分核tω-i e的幅值在任何情况下均为1,因此,在频谱)(ˆωf的任一频点值是由时间过程)(t f 在整个时间域上)(∞+-∞,上的贡献决定的;反之,时间过程)(t f 在某一时刻的状态也是由)(ˆωf在整个频率域)(∞+-∞,上贡献决定的。

精通matlab6.5版 8. SIMULINK交互式仿真集成环境

精通matlab6.5版 8. SIMULINK交互式仿真集成环境

第八第八章章 SIMULINK SIMULINK 交互式仿真集成环境交互式仿真集成环境8.1 引导SIMULINK 是一个进行动态系统建模、仿真和综合分析的集成软件包。

它可以处理的系统包括:线性、非线性系统;离散、连续及混合系统;单任务、多任务离散事件系统。

在SIMULINK 提供的图形用户界面GUI 上,只要进行鼠标的简单拖拉操作就可构造出复杂的仿真模型。

它外表以方块图形式呈现,且采用分层结构。

从建模角度讲,这既适于自上而下(Top-down )的设计流程(概念、功能、系统、子系统、直至器件),又适于自下而上(Bottum-up ) 逆程设计。

从分析研究角度讲,这种SIMULINK 模型不仅能让用户知道具体环节的动态细节,而且能让用户清晰地了解各器件、各子系统、各系统间的信息交换,掌握各部分之间的交互影响。

在SIMULINK 环境中,用户将摆脱理论演绎时需做理想化假设的无奈,观察到现实世界中摩擦、风阻、齿隙、饱和、死区等非线性因素和各种随机因素对系统行为的影响。

在SIMULINK 环境中,用户可以在仿真进程中改变感兴趣的参数,实时地观察系统行为的变化。

由于SIMULINK 环境使用户摆脱了深奥数学推演的压力和烦琐编程的困扰,因此用户在此环境中会产生浓厚的探索兴趣,引发活跃的思维,感悟出新的真谛。

在MATLAB6.x 版中,可直接在SIMULINK 环境中运作的工具包很多,已覆盖通信、控制、信号处理、DSP 、电力系统等诸多领域,所涉内容专业性极强。

本书无意论述涉及工具包的专业内容,而只是集中阐述:SIMULINK 的基本使用技法和相关的数值考虑。

节8.1虽是专为SIMULINK 初学者写的,但即便是熟悉SIMULINK 以前版本的读者也值得快速浏览这部分内容,因为新版的界面、菜单、工具条、模块库都有较大的变化。

第8.2节比较详细地阐述建模的基本操作:通用模块的具体化设置、信号线勾画、标识、模型窗参数设置。

Matlab中的空间分析与地理信息系统

Matlab中的空间分析与地理信息系统

Matlab中的空间分析与地理信息系统引言:随着科技和信息化的不断发展,地理信息系统(Geographic Information System,简称GIS)在多个领域得到广泛应用。

而在GIS中的空间分析是其中重要的一环。

本文将重点探讨在Matlab中进行空间分析的方法和技巧,帮助读者更好地掌握这一工具的应用。

一、Matlab在空间分析中的应用概述1.1 Matlab的优势Matlab是一种强大的数学计算和数据可视化的工具,以其方便的编程语言和丰富的工具箱而闻名。

在空间分析中,Matlab具有以下优势:- 强大的矩阵运算能力,适合处理大规模的空间数据;- 丰富的工具箱和函数库,提供了多种空间分析方法和算法;- 方便的可视化功能,能够直观地展示空间数据和分析结果。

1.2 Matlab中的空间数据表示在进行空间分析之前,首先需要了解和处理空间数据。

在Matlab中,空间数据可以通过多种方式表示,常见的有矩阵、向量和图像等形式。

例如,可以使用矩阵表示栅格数据,使用向量表示矢量数据,使用图像表示遥感影像数据等。

二、空间数据处理与地理信息系统2.1 空间数据处理方法Matlab提供了丰富的函数和工具箱用于处理空间数据,包括数据的读取、转换、清洗、重投影、裁剪等操作。

例如,使用imread函数可以读取图像数据,使用shaperead函数可以读取矢量数据。

同时,Matlab还支持多种数据格式,如栅格数据、矢量数据、遥感影像数据等。

2.2 地理信息系统的应用地理信息系统是将空间数据与属性数据相结合,进行分析和可视化的工具。

Matlab中的GIS工具箱提供了多种方法和函数,用于空间分析和地图制作。

例如,可以使用geoplot函数绘制地理数据的散点图、曲线图、面积图等,使用geoshow函数展示地图数据,使用geodensityplot函数绘制密度图等。

三、Matlab中的空间分析方法3.1 空间数据的可视化Matlab提供了多种数据可视化方法,能够直观地展示空间数据的分布和特征。

MatlabPPT课件

MatlabPPT课件

析、可视化等。
发展历程
02
从1980年代初期推出至今,不断更新迭代,增加功能和性能。
影响力
03
广泛应用于科研、教育、工程等领域,成为科学计算和工程分
析的重要工具。
Matlab应用领域与优势
应用领域
信号处理、图像处理、控制系统、通 信系统、金融建模等。
优势特点
高效的数值计算能力,丰富的函数库 和工具箱,强大的可视化功能,支持 多种编程范式。
数字通信系统
数字通信系统传输数字信号,包括基带传输和频带 传输。数字通信具有抗干扰能力强、易于加密和集 成化等优点。
通信系统性能指标
包括有效性、可靠性和经济性等指标,用于 评价通信系统的性能优劣。
Matlab在信号处理中的应用
信号生成与可视化
信号分析与处理
通信系统建模与仿真
Matlab与其他软件接口
三维图形视角与光照控制
view、camlight等函数用于调整三 维图形的视角和光照效果。
三维图形标注与色彩控制
使用xlabel、ylabel、zlabel等函数 添加坐标轴标签,通过colormap等 函数设置色彩映射。
图像处理基础操作
图像读取与显示
imread、imshow等函数用于读 取和显示图像文件。
控制系统的分类
根据控制信号的性质可分为模拟 控制系统和数字控制系统;根据 系统结构可分为开环控制系统和 闭环控制系统。
传递函数模型建立与转换
传递函数的定义
描述线性定常系统动态特性的数 学模型,表示系统输出量与输入 量之间关系的函数。
传递函数的建立
通过系统微分方程或差分方程, 消去中间变量,得到描述系统输 入输出关系的传递函数。

机器学习(MATLAB版)ch08-线性判别分析 教学课件

机器学习(MATLAB版)ch08-线性判别分析 教学课件
第八章
线性判别分析
新工科建设之路·人工智能系列教材
机器学习(MATLAB 版)
01
线性判别分析 的基本原理
线性判别分析的基本原理
LDA 的基本思想是通过线性投影将样本投影到低维空间中,使得同一类样本的投影点尽可能接近、不同 类样本的投影点尽可能远离;在对新样本进行分类时,将其投影到同样的低维空间中,再根据投影点在低 维空间中的位置来确定新样本的类别。具体的做法是寻找一个向低维空间的投影矩阵 W,使样本数据的 特征向量 经过投影之后得到新向量: 图 8.1 给出了 LDA的一个二维示意图。
谢谢观看
新工科建设之路·人工智能系列教材
机器学习(MATLAB 版)
线性判别分析的基本原理
图 8.1 中的特征向量是二维的,向低维(一维)空间即直线投影,投影后的这些点位于直线上。通过向这条 直线投影,两类样本被有效地分开了。由于是向直线投影,因此相当于用一个向量w与特征向量 a 做内而 得到一个标量:
由上述分析可知,LDA 的关键问题是如何确定最佳的投影矩阵 W。先考虑一维投影的情形,此时需要确 定的是投影向量 w。给定样本数据集:
线性定义“类内散布矩阵”为:
线性判别分析的基本原理
线性判别分析的基本原理
线性判别分析的基本原理
线性判别分析的基本原理
线性判别分析的基本原理
线性判别分析的基本原理
若定义类间散布矩阵为: 则总体散布矩阵可以表示为类内散布矩阵与类间散布矩阵之和:
线性判别分析的基本原理
线性判别分析的基本原理
利用拉格朗日乘子法,问题(8.12) 可通过如下广义特征值问题求解:
02
线性判别分析 的 MATLAB实现
线性判别分析的 MATLAB实现

8_LQR控制器_状态空间系统MatlabSimulink建模分析

8_LQR控制器_状态空间系统MatlabSimulink建模分析

8_LQR控制器_状态空间系统MatlabSimulink建模分析
再线性控制器中讲到:
举例说明(线性控制器中的⼀个例⼦)博客中有说明
在matlab中:使⽤lqr求解K1、K2
这⾥希望⾓度(即x1)能迅速变化,所以Q矩阵中Q11为100,并没有关⼼⾓速度(dot⾓度)变化的情况所以Q22为1,也不关⼼能量U的变化,所以R=0.01。

最终求解到K1 = -100.4988; K2 = -17.9164
根据系统的状态⽅程(在右侧已列出),在simulink中搭建模型:(将求解到的K1、K2写⼊到模型中的K1、 K2中)
仿真结果:
相对当R值很⼤Q矩阵中的值⼩时,更关⼼能量的影响(R⼤时稳定所需要的能量⼩)
Q=[1, 0 ; 0 ,1]
R = 100;
⾃⾏去测试;最终两中情况的对⽐如下(紫⾊是R= 100的情况)
最下⾯是能量的曲线,可以发现能量消耗要⽐之前低得多。

最上⾯的是⾓度变化曲线,相⽐于第⼀种,⾓度变化到稳定时刻要慢⼀些。

2024版matlab教程(完整版)

2024版matlab教程(完整版)

01 MATLABChapterMATLAB简介MATLAB是一种高级编程语言和环境,主要用于数值计算、数据分析、信号处理、图像处理等多种应用领域。

MATLAB具有简单易学、高效灵活、可视化强等特点,被广泛应用于科研、工程、教育等领域。

MATLAB提供了丰富的函数库和工具箱,方便用户进行各种复杂的数学计算和数据分析。

MATLAB安装与启动MATLAB界面介绍工作空间用于显示当前定义的所有变量及其值。

命令历史记录了用户输入过的命令及其输出结果。

基本运算与数据类型02矩阵运算与数组操作Chapter01020304使用`[]`或`zeros`、`ones`等函数创建矩阵创建矩阵使用`size`函数获取矩阵大小矩阵大小通过下标访问矩阵元素,如`A(i,j)`矩阵元素访问使用`disp`或`fprintf`函数显示矩阵信息矩阵信息矩阵创建与基本操作对应元素相加,如`C = A+ B`加法运算矩阵运算对应元素相减,如`C = A-B`减法运算数与矩阵相乘,如`B = k *A`数乘运算使用单引号`'`进行转置,如`B = A'`转置运算满足乘法条件的矩阵相乘,如`C = A * B`矩阵乘法使用`inv`函数求逆矩阵,如`B = inv(A)`逆矩阵数组创建数组大小数组元素访问数组操作数组操作01020304线性方程组求解数据处理与分析特征值与特征向量图像处理矩阵与数组应用实例03数值计算与数据分析Chapter数值计算基础MATLAB基本运算数值类型与精度变量与表达式函数与脚本数据分析方法数据导入与预处理学习如何导入各种格式的数据(如Excel、CSV、TXT等),并进行数据清洗、转换等预处理操作。

数据统计描述掌握MATLAB中数据统计描述的方法,如计算均值、中位数、标准差等统计量,以及绘制直方图、箱线图等统计图表。

数据相关性分析学习如何在MATLAB中进行数据相关性分析,如计算相关系数、绘制散点图等。

基于MATLAB的控制系统状态空间分析

基于MATLAB的控制系统状态空间分析

现代控制理论实验报告学院专业班级姓名指导教师年月日基于MATLAB的控制系统状态空间分析一、实验目的1、根据线性定常系统的微分方程或传递函数阵,通过MATLAB函数实现其状态空间表达式;2、将线性定常系统状态空间表达式转化为传递函数阵;3、通过MATLAB命令实现状态方程的求解;4、通过线性变换将状态空间表达式转化为对角标准型和约当标准型。

二、实验原理1、状态空间表达式建立与状态方程求解:运用适当的MATLAB指令语言可求得状态空间表达式或是传递函数以及状态方程求解,其过程比人工计算简单得多,而且结果准确,从而大降低了了人工计算的失误率;2、线性变换:若A的特征值没有重根,则可以将A变换为对角阵,变换矩阵为每个特征值对应特征向量所组成的矩阵;若矩阵A的n个特征值中有重特征值时,可分为两种情况。

一般情况是,有特征值,但矩阵A仍有n个独立的特征向量,即每个重特征值所对应的独立特征向量数恰好等于特征值的重数,这时就同没有重特征值的情况一样。

另一种,A有重特征值,矩阵A的独立特征向量个数小于n。

这时不能化为对角形,只能化为约当形。

三、实验题目1、1-5题已知微分方程+5+7+3y=+3+2u, 写其相应的状态空间表达式.2、1-7题给定下列状态空间表达式=+uY=求系统的传递函数。

3、1-9试求下列状态空间表达式的传递函数阵=+u。

4、求下列状态空间表达式的解:=x+u,Y=,初始状态x=,输入u是单位阶跃函数。

四、实验内容题目1:函数程序:num=[1,3,2];den=[1,5,7,3];[A,B,C,D]=tf2ss(num,den)执行结果:A =-5 -7 -31 0 00 1 0B =1C =1 3 2D =题目2:解输入Matlab 语句如下:A=[0 1 0;-2 -3 0;-1 1 -3];B=[0;1;2];C=[0 0 1];D=[0];执行结果:[num,den]=ss2tf(A,B,C,D)num =0 2.0000 7.0000 3.0000den =1 6 11 6所以由此可得系统的传递函数为=题目3:函数程序:syms s;A=[4 1 2;1 0 2;1 -1 3];B=[3 1;2 7;5 3];C=[1 2 0;0 1 1];D=[0];F=inv(s*eye-A)G=simple(simple(C*F*B)+D)执行结果:F =[ -2/5, (3*s - 5)/(5*(s - 1)), -(s - 2)/(5*(s - 1))] [ 1/5, -(4*s - 10)/(5*(s - 1)), (3*s - 6)/(5*(s - 1))] [ 1/5, (s + 5)/(5*(s - 1)), -(2*s + 1)/(5*(s - 1))] G =[ 3 - 1/(s - 1), 11/(s - 1) - 4][ 1 - 6/(5*(s - 1)), 66/(5*(s - 1)) - 16/5]题目4:函数程序:syms s t x0 tao phi phi0;A=[0 1;0 0];B=[0;1];I=[1 0;0 1];E=s*I-A;C=det(E);D=collect(inv(E));phio=ilaplace(D);x0=[1;1];x1=phio*x0;phi=subs(phio,'t',(t-tao));F=phi*B*1;x2=int(F,tao,0,t);x=collect(x1+x2)执行结果:x =t^2/2 + t + 1t + 1可得相应的输出为:Y=x=+t+1五、实验总结通过本次实验课,我熟练的掌握了用MATLAB软件在已知传递函数的条件下,求状态空间表达式。

利用Matlab进行控制系统设计和分析

利用Matlab进行控制系统设计和分析

利用Matlab进行控制系统设计和分析控制系统是各个工程领域中不可或缺的一部分。

它可以用来控制机器人、飞行器、电机以及其他众多的实际工程应用。

Matlab作为一种功能强大的数值计算软件,提供了丰富的工具和函数来进行控制系统设计和分析。

本文将介绍如何利用Matlab来进行控制系统的设计和分析。

一、控制系统基本概念在开始之前,我们先来了解一些控制系统的基本概念。

控制系统由三个基本组成部分构成:输入、输出和反馈。

输入是指信号或者指令,输出则是系统对指令的响应,而反馈则是输出信号对系统输入的影响。

二、Matlab中的控制系统工具箱Matlab提供了专门用于控制系统设计和分析的工具箱。

其中最重要的是Control System Toolbox。

该工具箱中包含了一系列用于控制系统设计和分析的函数和工具。

使用Control System Toolbox,我们可以很方便地进行控制系统的建模、设计和分析。

三、控制系统的建模控制系统的建模是指将实际系统抽象为数学模型。

在Matlab中,我们可以使用State Space模型、Transfer Function模型以及Zero-Pole-Gain模型来描述控制系统。

1. 状态空间模型状态空间模型是一种常用的描述系统动态响应的方法。

在Matlab中,我们可以使用stateSpace函数来创建状态空间模型。

例如,我们可以通过以下方式创建一个简单的二阶状态空间模型:A = [0 1; -1 -1];B = [0; 1];C = [1 0];D = 0;sys = ss(A, B, C, D);2. 传递函数模型传递函数模型是另一种常用的描述系统动态响应的方法。

在Matlab中,我们可以使用tf函数来创建传递函数模型。

例如,我们可以通过以下方式创建一个简单的一阶传递函数模型:num = 1;den = [1 2];sys = tf(num, den);3. 零极点增益模型零极点增益模型是用来描述系统频域特性的一种方法。

用MATLAB分析状态空间模型

用MATLAB分析状态空间模型

用MATLAB分析状态空间模型状态空间模型是一种用于描述动态系统的数学模型。

在MATLAB中,可以使用状态空间方法对系统进行分析和控制。

本文将从状态空间模型的定义、矩阵表示、稳定性以及控制器设计等方面进行详细介绍。

一、状态空间模型的定义状态空间模型是一种描述动态系统的数学模型,其中系统的行为是通过状态变量的演化来表示的。

状态空间模型通常由一组一阶微分方程表示,形式如下:dx(t)-------------------=Ax(t)+Bu(t)dty(t)=Cx(t)+Du(t)其中,x(t)是状态变量向量,表示系统的内部状态;u(t)是输入向量,表示对系统的外部输入;y(t)是输出向量,表示观测到的系统输出;A、B、C和D分别是系统的状态矩阵、输入矩阵、输出矩阵和直接传递矩阵。

二、状态空间模型的矩阵表示在MATLAB中,可以使用矩阵表示状态空间模型。

假设有一个由状态变量x、输入变量u和输出变量y组成的系统,可以通过矩阵表示如下:x'=Ax+Buy=Cx+Du其中,x'表示状态变量x的导数。

在MATLAB中,可以使用matrix函数创建状态矩阵A、输入矩阵B、输出矩阵C和直接传递矩阵D。

例如,可以使用如下代码定义一个状态空间模型:A=[12;34];B=[1;1];C=[10];D=0;sys = ss(A, B, C, D);在上述代码中,创建了一个状态空间模型sys,其中状态矩阵A是一个2×2的矩阵,输入矩阵B是一个2×1的矩阵,输出矩阵C是一个1×2的矩阵,直接传递矩阵D是一个标量。

三、状态空间模型的稳定性分析在控制系统设计中,稳定性是一个重要的指标。

对于线性时不变系统,可以使用状态空间模型进行稳定性分析。

MATLAB提供了一些函数用于稳定性分析,如eig、pole和isstable等。

eig函数用于计算系统的特征值,特征值的实部决定了系统的稳定性。

第8章-系统的状态空间分析-信号与系统——基于MATLAB的方法-谭鸽伟-清华大学出版社

第8章-系统的状态空间分析-信号与系统——基于MATLAB的方法-谭鸽伟-清华大学出版社
选取适当的状态变量来描述系统运动状态的过程,称为 状态空间分析法。状态空间分析法的实质是将系统的运动方 程写成一阶微分方程组,分析系统的过程即为分析微分方程 系数矩阵的过程。
2021/3/25
信号与系统
第8章 系统的状态空间分析
对于图8-1所示二阶电路,选择电容电压 和电感电流 作为状
态变量,根据KCL和KVL定理,由回路 I 及节点 a 及可得:
us
t
R1i
t
x1
t
x1
t
L
dx2 t
dt
R3 x2
t
R1
+
uS _
i2 (t)
I R2
C
+
+
_x1(t) II R3
所谓状态空间,是以状态变量 x1(t), x2 (t), , xn (t) 为轴 所构成的n维向量空间,该空间中的变量是表示系统内部状态 的变量。这样,系统的任意状态都可以由状态空间中的一个 点来表示。因此,状态变量是能完全描述系统运动的一组变 量,以状态变量作为分量组成的 n 维列矢量,称为系统的状 态矢量。
R1
i2 (t)
+
+
+
uS _
I R2
C
_x1(t) II R3
u(t)
_
解:选取电容电压x1(t)和电感电流 x2 (t)为状态变量。对节点 a
列写KCL方程有:
it
x1 t
R2
C
dx1 t
dt
x2
t
2021/3/25
信号与系统Leabharlann 第8章 系统的状态空间分析
i(t) a
x2 (t) L

基于Matlab的空间分析

基于Matlab的空间分析

基于Matlab的空间分析胡圣武【摘要】空间分析被认为是地理信息系统区别于一般信息系统、CAD或电子地图系统的主要功能特征,也是评价一个地理信息系统的主要指标。

从介绍Matlab强大的数值计算功能和数据可视化功能着手,分析了Matlab在空间分析方面的技术应用,重点研究了Matlab在空间数据分析中插值法的应用以及空间数据的三维表达。

【期刊名称】《地理空间信息》【年(卷),期】2012(010)002【总页数】3页(P22-24)【关键词】Matlab;空间分析;插值分析;三维表达【作者】胡圣武【作者单位】河南理工大学测绘学院,河南焦作454000【正文语种】中文【中图分类】P208空间分析是GIS的核心和重要功能之一,GIS具有强大的空间分析功能,是区别计算机制图系统和数据库管理系统的显著特征之一[1]。

空间分析使 GIS不仅体现在地图制图上,用户还可以通过与系统交互而将地理数据经过分析转换为对自己有用的信息。

同时,利用空间分析技术,对原始数据模型进行观察和实验,用户可以获得新的经验和知识,并以此为空间行为的决策依据。

空间分析对空间信息的提取和传输,已使GIS成为区别于一般信息系统的主要功能特征,也是评价GIS功能强弱的重要指标之一。

可为用户提供灵活解决各类专门问题的有效工具。

随着空间分析技术的不断发展,GIS也将从一般的空间事务处理向空间决策支持方向迈进[2]。

Matlab是由美国Mathworks公司发布的主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。

它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中,为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案,并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言的编辑模式,代表了当今国际科学计算软件的先进水平。

Matlab的基本数据单位是矩阵,它的指令表达式与数学、工程中常用的形式十分相似,故用Matlab来解算问题要比用C、FORTRAN等语言完成相同的事情简捷得多,并且Matlab也吸收了像Maple等软件的优点,使Matlab成为一个强大的数学软件。

  1. 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. 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. 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)。
1
Z A Z B u y C Z Du
EX3
A=[0 -2;1 -3];B=[2 0]';C=[0 3]; A1 = 0 P=[6 2;2 0];%变换矩阵x=Pz -2 P1=inv(P); A1=P1*A*P %z坐标系的模型 B1=P1*B C1=C*P B1 = 0 1 -3
X A X B u Equals to Model A , B , C Model y CX X AX Bu A, B, C y CX
u
u
B
x
x
C
y
A
But x in model is different from x in the origin system A, B, C, because x0 is/are unmeasured directly.
A=[0 1 0;0 0 1;2 -5 4]; [V,D]=eig(A)
P=[1 0 1;1 1 2;1 2 4]
P1=inv(P); J=P1*A*P
符号计算
Jo=jordan(A) Jo = 2 0 0 0 1 0 0 1 1
8. 4 系统的可控性和可观性
MATLAB提供函数分别计算能控性矩阵和能观测性矩阵
s=solve(det(s*I-A)) %求解
EX2 求控制系统的特征值及特征向量
[V,D]=eig(A) V= -0.4082 0.7071 0.5774 -0.4082 -0.7071 0.5774 -0.8165 0 -0.5774 Veig=inv(V)*A*V Veig = 1.0000 -0.0000 -0.0000 0 1.0000 0 -0.0000 0.0000 4.0000
elseif rOB<n
end
rOB = disp('System is unobservable') 1
System is unobservable
可控标准形
S b Ab A2b An 1b
若S为非奇异,逆矩阵存在,设为 则,变换矩阵为P


sT n T sn A P T n 1 s n A
n – the number of state variable
The eigenvalues of the closed-loop system will be given by
sI ( A BG) 0
(G [ g1, g2 , , gn ])
n
If the desired location of the closed-loop poles are desired characteristic equation will be
若状态方程是齐次的,即有:
x Ax x(t ) e x(0)
At
x Ax EX1
a=[0 1 0;0 0 1;-6 -11 -6];
x0=[1;1;1]; t=0:0.1:10;
1 0 0 A 0 0 1 6 11 6
1 x 0 1 1
X AX Bu y CX Du
1
z Tx x T 1 z
A TAT 1 B TB C CT
1
T 1Z AT 1Z Bu y CT 1Z Du
Байду номын сангаас
z [TAT ]z [TB]u y [CT ]z Du
8.5 系统状态反馈与状态观测器
•利用反馈结构,研究在什么条件下能 实现闭环系统极点的任意配置,以达 到预期要求。 •状态反馈与状态观测器原理
参见《线性控制系统工程》Module24,25
24.1 The Structure of State – Space Feedback Control (状态反馈控制的结构)
(s 1 )(s 2 )(s n ) 0
We let
i
sI ( A BG) (s 1 )(s 2 )(s n ) 0
)n , ,2 ,1 i( g
, to make the closed-loop poles to be
We can obtained located in desired position.
8.2 传递矩阵G
C[sI-A]-1B+D
A=[0 1;0 -2];B=[1 0;0 1];C=[1 0;0 1];D=0; syms s I=[1 0;0 1]; G= [ [ 1/s, 1/s/(s+2)] 0, 1/(s+2)]
G=C*inv(s*I-A)*B
8.3 线性变换

状态方程的线性变换 ss2ss(sys,T)
T s1 T 1 s 2 S c T s n
A=[-2 2 -1;0 -2 0;1 -4 0];B=[0 1 1]';n=length(A); CAM=ctrb(A,B); if det(CAM)~=0 CAM1=inv(CAM); end P=[CAM1(3,:);CAM1(3,:)*A;CAM1(3,:)*A*A]; P1=inv(P); A1 = 0 1 0 A1=P*A*P1 0 0 1 B1=P*B -2 -5 -4
u
Where, x are assumed to be unmeasured directly.
The approach taken to solve the problem is as following : (1) To construct a model of the system under study; (2) Assume (subject to certain restrictions ) that the computed state variables are good approximations to the true state variables; (3) From these computed state variables, a suitable controller for the actual system may be constructed using the techniques described in Module 24.
The principle of designing a state – space controller
, , 2 ,1
, the
2. The sufficient and necessary condition of state feedback for closed-loop placement: (状态反馈实现极点配置的充要条件)
for i=1:length(t)
x(:,i)=expm(a*t(i))*x0; end plot3(x(1,:),x(2,:),x(3,:)); grid on
系统的特征方程、特征值及特征向量

特征方程:|sI-A|=0 特征值及特征向量:
特征值矩阵
特征向量矩阵
[V,D]=eig(A) A*V = V*D
Now, we construct a model A, B , C to simulate the origin system A, B, C, and assume the parameter matrix A, B , C are good approximations to A, B, C
EX4利用特征值及范德蒙特矩阵求约当阵
V= -0.5774 0.5774 -0.2182 -0.5774 0.5774 -0.4364 -0.5774 0.5774 -0.8729 D= 1.0000 0 0 0 1.0000 0 0 0 2.0000 P= 1 0 1 1 1 2 1 2 4 J= 1 1 0 0 1 0 0 0 2
第8章 系统状态空间分析法
8.4节和8.5节
内容

系统特征方程及解 关于系统相似变换 关于系统可观性、可控性判别的 状态反馈极点配置 状态观测器
8.1 系统状态方程的解
X(t ) e X0 e
At 0 t A ( t )
Bu()d

状态转移矩阵
(t ) e At L1{[sI A]1}
EX2 已知控制系统 求控制系统的特征方程
A=[2 1 -1;1 2 -1;-1 -1 2]; I=[1 0 0;0 1 0;0 0 1];
2 1 1 A 1 2 1 1 1 2
syms s %符号计算
det(s*I-A)
ans = s^3-6*s^2+9*s-4 s= [ 4] [ 1] [ 1]
The state variables of system are all controllable.
状态观测器设计
25.1 Observer – A model of the system under study (P550 Section 2)
X AX Bu y CX
1
C1 =
6
0
The eigenvalues of system are unchanged by the linear transformation: (线性变 换不改变系统的特征值)
det(sI A) det(sI A)
约当标准形

canon(sys,’model’) canon(sys,’companion’)
B1 = 0 0 1
可观测标准形
V CT

ATCT ( AT ) n 1 CT
相关文档
最新文档