MATLAB控制系统各种仿真例题包括simulink解法.docx
《MATLAB控制系统各种仿真例题包括simulink解法.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《MATLAB控制系统各种仿真例题包括simulink解法.docx（35页珍藏版）》请在冰豆网上搜索。
MATLAB控制系统各种仿真例题包括simulink解法
一、控制系统的模型与转换
1．请将下面的传递函数模型输入到matlab环境。
，T=0.1s
>>s=tf（'s'）;
G=（s^3+4*s+2）/（s^3*（s^2+2）*（（s^2+1）^3+2*s+5））;
G
Transferfunction:
s^3+4s+2
------------------------------------------------------
s^11+5s^9+9s^7+2s^6+12s^5+4s^4+12s^3
>>num=[100.56];
den=conv（[1-1],[1-0.20.99]）;
H=tf（num,den,'Ts',0.1）
Transferfunction:
z^2+0.56
-----------------------------
z^3-1.2z^2+1.19z-0.99
2．请将下面的零极点模型输入到matlab环境。
请求出上述模型的零极点，并绘制其位置。
，T=0.05s
>>z=[-1-j-1+j];
p=[00-5-6-jj];
G=zpk（z,p,8）
Zero/pole/gain:
8（s^2+2s+2）
--------------------------
s^2（s+5）（s+6）（s^2+1）
>>pzmap（G）
>>z=[00000-1/3.2-1/2.6];
p=[1/8.2];
H=zpk（z,p,1,'Ts',0.05）
Zero/pole/gain:
z^5（z+0.3125）（z+0.3846）
-------------------------
（z-0.122）
Samplingtime:
0.05
>>pzmap（H）
num=[0,7.1570,-6.4875];
den=[1,-2.2326,1.7641,-0.4966];
sysd=tf（num,den,0.05,'variable','z^-1'）
Transferfunction:
7.157z^-1-6.487z^-2
-----------------------------------------
1-2.233z^-1+1.764z^-2-0.4966z^-3
Samplingtime:
0.05
二、线性系统分析
1.请分析下面传递函数模型的稳定性。
>>num=[1];
den=[1212];
G=tf（num,den）;
eig（G）'
ans=
-2.0000
0.0000-1.0000i
0.0000+1.0000i
可见，系统有两个特征根在虚轴上，一个特征根在虚轴左侧，所以系统是临界稳定的。
>>num=[31];
den=[3006005031];
G=tf（num,den）;
eig（G）'
ans=
-1.9152
-0.1414
0.0283-0.1073i
0.0283+0.1073i
可见，有两个特征根在虚轴右侧，所以系统是不稳定的。
2.请判定下面离散系统的稳定性。
>>num=[-32];
den=[1-0.2-0.250.05];
H=tf（num,den,'Ts',0.1）;
[eig（H）abs（eig（H））]
ans=
-0.50000.5000
0.50000.5000
0.20000.2000
可以看出，由于各个特征根的模均小于1，所以可以判定闭环系统是稳定的。
>>z=tf（'z',0.1）;
H=（2.12*z^-2+11.76*z^-1+15.91）/…;
（z^-5-7.368*z^-4-20.15*z^-3+102.4*z^-2+80.39*z-1-340）;
[eig（H）abs（eig（H））]
ans=
00
00
00
00
00
00
00
00
00
00
00
00
4.17244.1724
0.3755+0.1814i0.4170
0.3755-0.1814i0.4170
-0.52920.5292
-0.27160.2716
0.11930.1193
可以看出，由于4.1724这个特征根的模大于1，所以可以判定闭环系统是不稳定的。
3.设描述系统的传递函数为
，假定系统具有零初始状态，请求出单位阶跃响应曲线和单位脉冲响应曲线。
>>num=[185145982363801226642208818576040320];
den=[1365464536224496728411812410958440320];
G=tf（num,den）
Transferfunction:
18s^7+514s^6+5982s^5+36380s^4+122664s^3+22088s^2+185760s+40320
-----------------------------------------------------------------------------------------
s^8+36s^7+546s^6+4536s^5+22449s^4+67284s^3+118124s^2+109584s+40320
>>step（G,10）
>>impulse（G,10）
单位阶跃响应：
单位脉冲响应：
三、线性系统Simulink仿真应用
1.请分析下面传递函数模型阶跃响应。
利用Simulink建模，建立系统仿真模型如下：
单击启动仿真按钮，双击示波器得到系统的阶跃响应如下：
2.请分析下面离散系统的脉冲响应。
利用Simulink建模，建立系统仿真模型如下：
单击启动仿真按钮，双击示波器得到系统的脉冲响应如下：
3.对离散采样系统进行分析，并求出其阶跃响应。
其中：
利用Simulink建模，建立系统仿真模型如下：
单击启动仿真按钮，双击示波器得到系统的阶跃响应如下：
4.设计控制器，使得下列系统稳定。
利用Simulink建模，未连入控制器时，仿真模型和响应如下：
利用Simulink建模，设计控制器：
从响应输出图形可以看出，连入控制器后系统稳定，性能明显提高。
以下只做了解
四、基于MATLAB的PID控制器设计
设计题目：
1.应用Ziegler—Nichols算法设计PID控制器，实现系统的闭环稳定，并比较对各个系统的控制效果。
未连入PID控制器时的系统仿真及其性能指标如下：
可见，未调节时的系统性能有待提高，需设计PID控制器连入。
输入：
>>num=1;
den=conv（[1,1],conv（[1,1],[1,1]））;
Step（num,den）;
K=dcgain（num,den）
得出：
K=1
根据图形，得出：
L=1.86T=4.4
利用自定义的Ziegler_std函数求出Kp、Ti、Td
输入：
>>K=1;
L=1.86;
T=4.4;
[num,den,Kp,Ti,Td]=Ziegler_std（3,[K,L,T]）
得出：
num=
2.64002.83871.5262
den=
10
Kp=2.8387
Ti=3.7200
Td=0.9300
根据得出的Kp、Ti、Td值，设计PID控制器，并利用利用Simulink仿真建模。
仿真模型及其响应如下：
可见，加入PID控制器调节后，系统性能明显改善。
未连入PID控制器时的系统仿真及其性能指标如下：
可见，未调节时的系统性能有待提高，需设计PID控制器连入。
输入：
>>num=1;
den=conv（[1,1],conv（[1,1],…;
conv（[1,1],conv（[1,1],[1,1]））））;
Step（num,den）;
K=dcgain（num,den）
得出：
K=1
根据图形，得出：
L=3.4T=6.8
利用自定义的Ziegler_std函数求出Kp、Ti、Td
输入：
>>K=1;
L=3.4;
T=6.8;
[num,den,Kp,Ti,Td]=Ziegler_std（3,[K,L,T]）
得出:
num=
4.08002.40000.7059
den=
10
Kp=
2.4000
Ti=
6.8000
Td=
1.7000
根据得出的Kp、Ti、Td值，设计PID控制器，并利用利用Simulink仿真建模。
仿真模型及其响应如下：
可见，加入PID控制器调节后，系统性能明显改善。
利用Simulink建模，未连入控制器时，仿真模型和响应如下：
可见，未调节时的系统性能有待提高，需设计PID控制器连入。
输入:
>>num=[-1.51];
den=conv（[1,1],conv（[1,1],[1,1]））;
Step（num,den）;
K=dcgain（num,den）
得出:
K=1
根据图形，得出：
L=1.8T=5.7
利用自定义的Ziegler_std函数求出Kp、Ti、Td
输入:
>>K=1;
L=1.8
T=5.7;
[num,den,Kp,Ti,Td]=Ziegler_std（3,[K,L,T]）
得出:
num=
3.42003.80002.1111
den=
10
Kp=
3.8000
Ti=
3.6000
Td=
0.9000
根据得出的Kp、Ti、Td值，设计PID控制器，并利用利用Simulink仿真建模。
仿真模型及其响应如下：
可见，加入PID控制器调节后，系统性能明显改善。
以下可以不看
五、模糊控制器设计
设计任务：
试设计一个模糊控制器，实现对室内温度的控制的模拟。
参考输入：
（1）温度18-40℃范围内分为七个论域，NBNMNSZEPSPMPB；隶属度函数满足高斯分布；
（2）温度变化率-2~2℃范围内分为七个论域，NBNMNSZEPSPMPB；隶属度函数满足高斯分布；
参考输出：
变频空调输出的控制信号。
在一定范围内分为七个论域，NBNMNSZEPSPMPB，隶属度函数为常数1。
模糊推理过程，output=输入隶属度函数值*输出论域的中心值。
注：
本模糊程序采用PAM控制方式的压缩机，则其输出的转速范围为：
0~10500转/分。
控制规则：
%%ifinputisNBanderrorinputisNB,thenoutputisNB;
%%ifinputisNBanderrorinputisNM,thenoutputisNB;
%%ifinputisNBanderrorinputisNS,thenoutputisNB;
%%ifinputisNBanderrorinputisZE,thenoutputisNM;
%%ifinputisNBanderrorinputisPS,thenoutputisNM;
%%ifinputisNBanderrorinputisPM,thenoutputisNM;
%%ifinputisNBanderrorinputisPB,thenoutputisNS;
%%ifinputisNManderrorinputisNB,thenoutputisNB;
%%ifinputisNManderrorinputisNM,thenoutputisNM;
%%ifinputisNManderrorinputisNS,thenoutputisNM;
%%ifinputisNManderrorinputisZE,thenoutputisNM;
%%ifinputisNManderrorinputisPS,thenoutputisNM;
%%ifinputisNManderrorinputisPM,thenoutputisNS;
%%ifinputisNManderrorinputisPB,thenoutputisNS;
%%ifinputisNSanderrorinputisNB,thenoutputisNM;
%%ifinputisNSanderrorinputisNM,thenoutputisNS;
%%ifinputisNSanderrorinputisNS,thenoutputisNS;
%%ifinputisNSanderrorinputisZE,thenoutputisNS;
%%ifinputisNSanderrorinputisPS,thenoutputisNS;
%%ifinputisNSanderrorinputisPM,thenoutputisZE;
%%ifinputisNSanderrorinputisPB,thenoutputisZE;
%%ifinputisZEanderrorinputisNB,thenoutputisNS;
%%ifinputisZEanderrorinputisNM,thenoutputisZE;
%%ifinputisZEanderrorinputisNS,thenoutputisZE;
%%ifinputisZEanderrorinputisZE,thenoutputisZE;
%%ifinputisZEanderrorinputisPS,thenoutputisZE;
%%ifinputisZEanderrorinputisPM,thenoutputisPS;
%%ifinputisZEanderrorinputisPB,thenoutputisPS;
%%ifinputisPSanderrorinputisNB,thenoutputisZE;
%%ifinputisPSanderrorinputisNM,thenoutputisPS;
%%ifinputisPSanderrorinputisNS,thenoutputisPS;
%%ifinputisPSanderrorinputisZE,thenoutputisPS;
%%ifinputisPSanderrorinputisPS,thenoutputisPS;
%%ifinputisPSanderrorinputisPM,thenoutputisPM;
%%ifinputisPSanderrorinputisPB,thenoutputisPM;
%%ifinputisPManderrorinputisNB,thenoutputisPS;
%%ifinputisPManderrorinputisNM,thenoutputisPS;
%%ifinputisPManderrorinputisNS,thenoutputisPM;
%%ifinputisPManderrorinputisZE,thenoutputisPM;
%%ifinputisPManderrorinputisPS,thenoutputisPM;
%%ifinputisPManderrorinputisPM,thenoutputisPM;
%%ifinputisPManderrorinputisPB,thenoutputisPB;
%%ifinputisPBanderrorinputisNB,thenoutputisPS;
%%ifinputisPBanderrorinputisNM,thenoutputisPM;
%%ifinputisPBanderrorinputisNS,thenoutputisPM;
%%ifinputisPBanderrorinputisZE,thenoutputisPM;
%%ifinputisPBanderrorinputisPS,thenoutputisPB;
%%ifinputisPBanderrorinputisPM,thenoutputisPB;
%%ifinputisPBanderrorinputisPB,thenoutputisPB;
1.输入为：
程序为：
>>x1=（18:
0.1:
40）';
y0=gaussmf（x1,[118]）;
y1=gaussmf（x1,[121]）;
y2=gaussmf（x1,[125]）;
y3=gaussmf（x1,[129]）;
y4=gaussmf（x1,[133]）;
y5=gaussmf（x1,[137]）;
y6=gaussmf（x1,[140]）;
plot（x1,[y0y1y2y3y4y5y6]）
2.误差图：
程序为：
>>x1=（-2:
0.1:
2）';
y0=gaussmf（x1,[0.5-2]）;
y1=gaussmf（x1,[0.5-1.3]）;
y2=gaussmf（x1,[0.5-0.7]）;
y3=gaussmf（x1,[0.50]）;
y4=gaussmf（x1,[0.50.7]）;
y5=gaussmf（x1,[0.51.3]）;
y6=gaussmf（x1,[0.52]）;
plot（x1,[y0y1y2y3y4y5y6]）
3.程序为；
x=35;
ex=-0.8;
%defineinputtypeinfuzzyzone
y0=gaussmf（x,[118]）;
y1=gaussmf（x,[121]）;
y2=gaussmf（x,[125]）;
y3=gaussmf（x,[129]）;
y4=gaussmf（x,[133]）;
y5=gaussmf（x,[137]）;
y6=gaussmf（x,[140]）;
a=[y0y1y2y3y4y5y6];
b=max（a）;
%caculateinputinfuzzyzone,getinput_typeandinput_authorityvalue
ifx<=40&x>=18
ifb==a
（1）
type='NB';
authorityvalue=y0;
elseifb==a
（2）
type='NM';
authorityvalue=y1;
elseifb==a（3）
type='NS';
authorityvalue=y2;
elseifb==a（4）
type='ZE';
authorityvalue=y3;
elseifb==a（5）
type='PS';
authorityvalue=y4;
elseifb==a（6）
type='PM';
authorityvalue=y5;
elseifb==a（7）
type='PB';
authorityvalue=y6;
end
else
ifx>40
type='PB';
authorityvalue=1;
elseifx<18
type='NB';
authorityvalue=1;
end
end
type
authorityvalue
%errorcalculate.
ey0=gaussmf（x,[0.5-2]）;
ey1=gaussmf（x,[0.5-1.3]）;
ey2=gaussmf（x,[0.5-0.7]）;
ey3=gaussmf（x,[0.50]）;
ey4=gaussmf（x,[0.50.7]）;
ey5=gaussmf（x,[0.51.3]）;
ey6=gaussmf（x,[0.52]）;
a=[ey0ey1ey2ey3ey4ey5ey6];
b=max（a）;
%caculateinputinfuzzyzone,getinput_typeandinput_authorityvalue
ifx<=2&x>=-2
ifb==a
（1）
etype='NB';
eauthorityvalue=y0;
elseifb==a
（2）
etype='NM';
eauthorityvalue=y1;
elseifb==a（3）
etype='NS';
eauthorityvalue=y2;
elseifb==a（4）
etype='ZE';
eauthorityvalue
升级会员 