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测控现代控制理论实验报告

中南大学

现代控制理论实验报告

 

学校:

中南大学

学院:

信息科学与工程学院

班级:

测控

姓名:

学号:

指导老师:

郭宇骞

时间:

2015年

 

实验1用MATLAB分析状态空间模型

1、实验设备

PC计算机1台,MATLAB软件1套。

2、实验目的

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

②通过编程、上机调试,掌握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,计算矩阵指数,求状态响应;

③通过编程、上机调试,掌握求解系统状态方程的方法,学会绘制状态响应曲线;

④掌握利用MATLAB导出连续状态空间模型的离散化模型的方法。

  

3、实验原理说明

参考教材P56~59“2.7 用MATLAB分析状态空间模型”

参考教材P99~101“3.8 利用MATLAB求解系统的状态方程”

4、实验步骤

①根据所给系统的传递函数或A、B、C矩阵,依据系统的传递函数阵和状态空间表达式之间的关系式,采用MATLAB编程。

②在MATLAB界面下调试程序,并检查是否运行正确。

③根据所给系统的状态方程,依据系统状态方程的解的表达式,采用MATLAB编程。

④在MATLAB界面下调试程序,并检查是否运行正确。

题1.1已知SISO系统的传递函数为

(1)将其输入到MATLAB工作空间;

>>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)获得系统的状态空间模型。

>>G1=ss(G)

a=

x1x2x3x4

x1-2-1.5-0.75-2.25

x24000

x30100

x40010

 

b=

u1

x12

x20

x30

x40

c=

x1x2x3x4

y100.1250.6251

d=

u1

y10

题1.2 已知SISO系统的状态空间表达式为

(1)将其输入到MATLAB工作空间;

>>A=[010;001;-4-3-2];

B=[1;3;6];

C=[1,0,0];

D=0;

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

a=

x1x2x3

x1010

x2001

x3-4-3-2

b=

u1

x11

x23

x36

c=

x1x2x3

y1100

d=

u1

y10

Continuous-timemodel.

(2)求系统的传递函数。

>>G1=tf(G)

Transferfunction:

s^2+5s+15

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

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

题1.3已知SISO系统的状态方程为

(1),,求当t=0.5时系统的矩阵系数及状态响应;

>>A=[0,1;-2,-3];

A=expm(A*0.5)

A=

0.84520.2387

-0.47730.1292

>>x0=[1;-1];

x=expm(A*0.5)*x0

x=

1.3543

-1.3543

(2),,绘制系统的状态响应及输出响应曲线;

>>A=[0,1;-2,-3];B=[3;0];C=[1,1];D=0;

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

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

plot(t,x)

plot(t,y)

 

(3),,绘制系统的状态响应及输出响应曲线;

>>A=[0,1;-2,-3];B=[3;0];C=[1,1];D=0;

t=[0:

.04:

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

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

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

plot(t,x)

plot(t,y)

(4),,绘制系统的状态响应及输出响应曲线;

>>A=[0,1;-2,-3];B=[3;0];C=[1,1];D=0;

t=[0:

.04:

7];u=0;x0=[1;2]

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

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

plot(t,x)

plot(t,y)

(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];C=[1,1];D=zeros(1,1);

x0=[1;1];t=[0:

.04:

15];

u=cos(t);

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

G1=tf(G);

[y,t,x]=lsim(G,u,t,x0);//第四个是初始状态

plot(t,x)

题1.4已知一个连续系统的状态方程是

若取采样周期秒

(1)试求相应的离散化状态空间模型;

>>A=[0,1;-25,-4];B=[0;1];

[Gz,Hz]=c2d(A,B,0.05)

(2)分析不同采样周期下,离散化状态空间模型的结果。

实验2系统的能控性、能观测性分析

1、实验设备

PC计算机1台,MATLAB软件1套。

2、实验目的

  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。

  

3、实验原理说明

  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”

4、实验步骤

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;在MATLAB界面下调试程序,并检查是否运行正确。

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,-10.667,-0.3333;1,0,1;0,1,2];

B=[0;1;1];

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

rank(Uc)

ans=

3

等于系统维数可控的

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。

A=[6.666,-10.667,-0.3333;1,0,1;0,1,2];

C=[1,0,2];

Uo=[C;C*A;C*A^2];

rank(Uo)

ans=

3

可观测

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;

>>A=[0,2,-1;5,1,2;-2,0,0];

B=[1;0;-1];

C=[1,1,0];

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

Uo=[C;C*A;C*A^2];

a=rank(Uc)

b=rank(Uo)

a=

3

 

b=

3

可控可观测

(3)构造变换阵,将其变换成能控标准形;

>>A=[0,2,-1;5,1,2;-2,0,0];

B=[1;0;-1];

C=[1,1,0];

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

a=rank(Uc);

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

0

1.0000

(4)构造变换阵,将其变换成能观测标准形;

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;

>>A=[0,2,-1;5,1,2;-2,0,0];

B=[1;0;-1];

C=[1,1,0];

D=[0];

flag=0;

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

disp('Systemzero-points,pole-pointsandgainare:

');

z

p

k

n=length(A);

fori=1:

n

ifreal(p(i))>0

flag=1;

end

end

ifflag==1

disp('Systemisunstable');

else

disp('Systemisstable');

end

Systemzero-points,pole-pointsandgainare:

z=

1.0000

-4.0000

 

p=

-3.3978

3.5745

0.8234

 

k=

1

Systemisunstable

(2)利用李雅普诺夫第二方法判断其稳定性。

>>A=[0,2,-1;5,1,2;-2,0,0];

Q=eye(3,3);

P=lyap(A,Q);

flag=0;

n=length(A);

fori=1:

n

det(P(1:

i,1:

i))

if(det(P(1:

i,1:

i))<=0)

flag=1;

end

end

ifflag==1

disp('Systemisunstable');

else

disp('Systemisstable');

end

ans=

-2.1250

 

ans=

-8.7812

 

ans=

6.1719

Systemisunstable

实验3利用MATLAB实现极点配置、设计状态观测器

1、实验设备

PC计算机1台,MATLAB软件1套。

2、实验目的

  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。

3、实验原理说明

  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”

4、实验步骤

(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

>>A=[0,1,0;0,0,1;-4,-3,-2];

B=[1;3;-6];

C=[1,0,0];

D=0;

%理想闭环极点

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

symsk1k2k3s;

K=[k1k2k3];

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

f=1;

fori=1:

3

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

end

f=f-eg;

[k1k2k3]=solve(subs(f,'s',0),subs((diff(f,'s')),'s',0),diff(f,'s',2))

eg=

s^3+(2-6*k3+3*k2+k1)*s^2+(3-13*k3+5*k1)*s+4+3*k1-4*k2-12*k3

k1=

194/131

k2=

98/131

k3=

-6/131

(2)采用Ackermann公式计算法进行闭环系统极点配置;

>>A=[0,1,0;0,0,1;-4,-3,-2];

B=[1;3;-6];

C=[1,0,0];

%理想闭环极点

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

K=acker(A,B,P)

A-B*K

K=

1.48090.7481-0.0458

 

ans=

-1.48090.25190.0458

-4.4427-2.24431.1374

4.88551.4885-2.2748

 

(3)采用调用place函数法进行闭环系统极点配置。

>>A=[0,1,0;0,0,1;-4,-3,-2];

B=[1;3;-6];

eig(A)'

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

K=place(A,B,P)

eig(A-B*K)'

ans=

-1.6506-0.1747-1.5469i-0.1747+1.5469i

 

K=

1.48090.7481-0.0458

 

ans=

-3.0000-2.0000-1.0000’

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。

%判断系统可观测性

>>a=[0,1,0;0,0,1;-4,-3,-2];

b=[1;3;-6];

c=[1,0,0];

n=3;

ob=obsv(a,c);

roam=rank(ob);

ifroam==n

disp('Systemisobservable')

elseifroam~=n

disp('Systemisnotobservable')

end

Systemisobservable

%设计全维状态观测器

>>a=[0,1,0;0,0,1;-4,-3,-2];

b=[1;3;-6];

c=[1,0,0];

p1=[-1,-2,-3];

a1=a';

b1=c';

c1=b';

K=acker(a1,b1,p1);

h=(K)'

ahc=a-h*c

h=

4

0

-10

 

ahc=

-410

001

6-3-2

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