中南大学现代控制理论实验报告Word格式.docx

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(1)

num=[1,5,8];

den=[1,2,6,3,9];

G=tf(num,den)

Transferfunction:

s^2+5s+8

-----------------------------

s^4+2s^3+6s^2+3s+9

(2)

G1=ss(G)

a=

x1x2x3x4

x1-2-1.5-0.75-2.25

x24000

x30100

x40010

b=

u1

x12

x20

x30

x40

c=

y100.1250.6251

d=

y10

Continuous-timemodel.

题1.2 已知SISO系统的状态空间表达式为

(2)求系统的传递函数。

A=[0,1,0;

0,0,1;

-4,-3,-2];

B=[1;

3;

-6];

C=[1,0,0];

D=0;

G=ss(A,B,C,D)

x1x2x3

x1010

x2001

x3-4-3-2

x11

x23

x3-6

y1100

G1=tf(G)

s^2+5s+3

---------------------

s^3+2s^2+3s+4

题1.3已知SISO系统的状态方程为

,求当t=0.5时系统的矩阵系数及状态响应;

,绘制系统的状态响应及输出响应曲线;

(3)

(4)

(5)在余弦输入信号和初始状态

下的状态响应曲线。

A=[0,1;

-2,-3];

B=[3;

0];

expm(A*0.5)

ans*[1;

-1]

ans=

0.84520.2387

-0.47730.1292

0.6065

-0.6065

B=[3;

C=[1,1];

D=[0];

G=ss(A,B,C,D);

[y,t,x]=step(G);

plot(t,x)

t=[0:

.02:

4];

u=1+exp(-t).*cos(3*t);

[y,t,x]=lsim(G,u,t);

plot(t,y)

(4)

u=0;

x0=[1;

2];

[y,t,x]=initial(G,x0,t);

(5)

u=cos(t);

1];

[y,t,x]=lsim(G,u,t,x0);

题1.4已知一个连续系统的状态方程是

若取采样周期

(1)试求相应的离散化状态空间模型;

(2)分析不同采样周期下,离散化状态空间模型的结果。

-25,-4];

B=[0;

[G,H]=c2d(A,B,0.05)

G=

0.97090.0448

-1.12120.7915

H=

0.0012

0.0448

6、实验总结

①学会了系统状态空间表达式的建立方法、了解了系统状态空间表达式与传递函数相互转换的方法;

掌握了系统状态空间表达式与传递函数相互转换方法学习系统齐次、非齐次状态方程求解的方法;

学会了计算矩阵指数,求状态响应和绘制状态响应曲线;

掌握了利用MATLAB导出连续状态空间模型的离散化模型的方法。

②在MATLAB界面下调试程序,还是发现了一些问题,比如函数使用错误和参数未定义等。

但后来经过反复的练习已经能很清楚的分清各个函数的用法。

实验2系统的能控性、能观测性分析

①学习系统状态能控性、能观测性的定义及判别方法;

②通过用MATLAB编程、上机调试,掌握系统能控性、能观测性的判上使用别方法,掌握将一般形式的状态空间描述变换成能控标准形、能观标准形。

学习系统稳定性的定义及李雅普诺夫稳定性定理;

通过用MATLAB编程、上机调试,掌握系统稳定性的判别方法。

参考教材P117~118“4.2.4 利用MATLAB判定系统能控性”

参考教材PP124~125“4.3.3 利用MATLAB判定系统能观测性”

1根据系统的系数阵A和输入阵B,依据能控性判别式,对所给系统采用MATLAB编程;

在MATLAB界面下调试程序,并检查是否运行正确。

2根据系统的系数阵A和输出阵C,依据能观性判别式,对所给系统采用MATLAB编程;

3构造变换阵,将一般形式的状态空间描述变换成能控标准形、能观标准形。

4参考教材P178~181“5.3.4 利用MATLAB进行稳定性分析”

5掌握利用李雅普诺夫第一方法判断系统稳定性;

6掌握利用李雅普诺夫第二方法判断系统稳定性。

题2.1 已知系数阵A和输入阵B分别如下,判断系统的状态能控性

A=[6.666,-10.6667,-0.3333;

1,0,1;

0,1,2];

1;

Uc=[B,A*B,A^2*B]

n=length(A);

flag=rank(Uc);

ifflag==n

disp('

系统可控'

);

elsedisp('

系统不可控'

end

Uc=

0-11.0000-84.9926

1.00001.0000-8.0000

1.00003.00007.0000

系统可控

题2.2 已知系数阵A和输出阵C分别如下,判断系统的状态能观性。

C=[1,0,2];

Uo=[C;

C*A;

C*A^2]

n1=rank(Uo);

n2=length(A);

ifn2==n1

disp('

系统可观'

else

系统不可观'

Uo=

1.000002.0000

6.6660-8.66673.6667

35.7689-67.4375-3.5551

系统可观

题2.3 已知系统状态空间描述如下

(1)判断系统的状态能控性;

(2)判断系统的状态能观测性;

(3)构造变换阵,将其变换成能控标准形;

(4)构造变换阵,将其变换成能观测标准形;

(1)

(2)

A=[0,2,-1;

5,1,2;

-2,0,0];

0;

-1];

C=[1,1,0];

flagC=rank(Uc);

flagO=rank(Uo);

ifn==flagC

ifn==flagO

118

034

-1-2-2

110

531

13131

p1=[0,0,1]*inv(Uc);

P=[p1;

p1*A;

p1*A^2]

Ac=P*A*inv(P)

Bc=P*B

P=

0.13640.04550.1364

-0.04550.3182-0.0455

1.68180.22730.6818

Ac=

01.00000

00.00001.0000

-10.000012.00001.0000

Bc=

0

1.0000

T1=inv(Uo)*[0;

T=[T1,A*T1,A^2*T1]

Ao=inv(T)*A*T

Co=C*T

T=

-0.50000-1.0000

0.500002.0000

1.00001.00000

Ao=

00-10

1012

011

Co=

001

题2.4 某系统状态空间描述如下

(1)利用李雅普诺夫第一方法判断其稳定性;

(2)利用李雅普诺夫第二方法判断其稳定性。

flag1=0;

flag2=0;

[z,p,k]=ss2zp(A,B,C,D,1);

Systemzero-points,pole-pointsandgainare:

'

z

p

k

%利亚普诺夫第一方法

fori=1:

n

ifreal(p(i))>

flag1=1;

end

ifflag1==1

Systemisunstable'

Systemisstable'

%利亚普诺夫第二方法

Q=eye(3,3);

%Q=I

P=lyap(A,Q);

%求解矩阵P

det(P(1:

i,1:

i))

if(det(P(1:

i))<

=0)

flag2=1;

ifflag2==1

Systemisstable'

z=

1.0000

-4.0000

p=

-3.3978

3.5745

0.8234

k=

1

Systemisunstable

-2.1250

-8.7812

6.1719

①学会了系统状态能控性、能观测性的定义及判别方法;

通过用MATLAB编程、上机调试,掌握了系统能控性、能观测性的判上使用别方法,掌握将一般形式的状态空间描述变换成能控标准形、能观标准形和系统稳定性的判别方法。

②在使用李雅普诺夫第一方法和第二方法判断稳定性时,发现了一些小问题,但很快就改正了,总的来说,本次实验还是很成功的,也学到了很多东西。

实验3利用MATLAB实现极点配置、设计状态观测器

①学习闭环系统极点配置定理及算法,学习全维状态观测器设计方法;

②通过用MATLAB编程、上机调试,掌握极点配置算法,设计全维状态观测器。

参考教材P204~207“6.2.5 利用MATLAB实现极点配置”

P227~230“6.4.4 利用MATLAB设计状态观测器”

(1)掌握采用直接计算法、采用Ackermann公式计算法、调用place函数法分别进行闭环系统极点配置;

(2)掌握利用MATLAB设计全维状态观测器。

题3.1 某系统状态方程如下

理想闭环系统的极点为

,试

(1)采用直接计算法进行闭环系统极点配置;

(2)采用Ackermann公式计算法进行闭环系统极点配置;

(3)采用调用place函数法进行闭环系统极点配置。

P=[-1,-2,-3];

symsk1k2k3s;

K=[k1k2k3];

eg=simple(det(s*diag(diag(ones(size(A))))-A+B*K));

f=1;

3

f=simple(f*(s-P(i)));

f=f-eg;

[k1k2k3]=solve(subs(f,'

s'

0),subs((diff(f,'

)),'

0),diff(f,'

2))

k1=

194/131

k2=

98/131

k3=

-6/131

K=acker(A,B,P)

A1=A-B*K

K=

1.48090.7481-0.0458

A1=

-1.48090.25190.0458

-4.4427-2.24431.1374

4.88551.4885-2.2748

K为配置增益参数,A1为配置后的系统A阵

K=place(A,B,P)

题3.2 某系统状态空间描述如下

设计全维状态观测器,要求状态观测器的极点为

n=3;

%系统阶数

Ob=obsv(A,C);

%能观测矩阵

flag=rank(Ob);

ifflag==n%如果可观

P1=[-1,-2,-3];

A1=A'

;

B1=C'

C1=B'

K=acker(A1,B1,P1);

H=(K)'

ahc=A-H*C

%X'

=ahc*X+B*u+H*y

4

-10

ahc=

-410

6-3-2

①学会了闭环系统极点配置定理及算法,学会了全维状态观测器设计方法和利用MATLAB设计全维状态观测器的方法;

掌握了采用直接计算法、采用Ackermann公式计算法、调用place函数法分别进行闭环系统极点配置。

②本次实验的问题主要在于采用直接计算法进行闭环系统极点配置,因为书上讲的不是特别详细,所以用了大部分时间在它上面,后来又搜索了相关用法才做出来。

③我觉得做这些实验的目的在于让我们学会用MATLAB软件来解决一些问题,因此我们必须学会使用方法。

在这几次实验中,我收获颇丰。

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