控制系统仿真实验

《自动控制原理》控制系统的simulink仿真实验一、实验目的1.初步了解Matlab中Simulink的使用方法，熟悉simulink模块的操作和信号线的连接。

2.通过观察典型环节在单位阶跃信号作用下的动态特性，熟悉各种典型环节的响应曲线。

3.定性了解各参数变化对典型环节动态特性的影响。

二、实验仪器Matlab7.0 , 计算机三、实验原理Simulink是MATLAB中的一种可视化仿真工具。

Simulink是一个模块图环境，用于多域仿真以及基于模型的设计。

它支持系统设计、仿真、自动代码生成以及嵌入式系统的连续测试和验证。

四、实验内容及步骤1、建立仿真模型系统1.1 运行Matlab，在命令窗口“Command Window”下键入“Simulink”后回车，则打开相应的系统模型库；或者点击工具栏上的“Simulink”图标，进入系统仿真模型库，然后点击左上角“新文件”图标，打开模型编辑窗口。

1.2 调出模块在系统仿真模型库中，把要求的模块都放置在模型编辑窗口里面。

从信号源模块包(Sources)中拖出1个阶跃信号(step)和1个白噪声信号发生器(band-limited white noise)；从数学运算模块包(Math Operations)中拖出1个比例环节(gain)和1个加法器(sum)；从连续系统典型环节模块包(Continuous) 中拖出1个微分环(Derivative)和3个传函环节(transfer Fcn)；从信号与系统模块包(Signals Routing) 拖出1个汇流排(mux)；从输出模块包(Sinks)中拖出1个示波器(scope)；所有模块都放置在模型编辑窗口里面。

1.3 模块参数设置（鼠标左键双击各典型环节，则可进行参数设置）双击打开白噪声信号发生器，设定功率(Noise power)为0.0001，采样时间(Sample time)为0.05。

打开比例环节，设定比例增益为2；打开3个传函环节(transfer Fcn)，通过参数设定，分别构成积分、惯性和二阶环节。

一、实验目的1. 熟悉MATLAB/Simulink仿真软件的基本操作。

2. 学习控制系统模型的建立与仿真方法。

3. 通过仿真分析，验证理论知识，加深对自动控制原理的理解。

4. 掌握控制系统性能指标的计算方法。

二、实验内容本次实验主要分为两个部分：线性连续控制系统仿真和非线性环节控制系统仿真。

1. 线性连续控制系统仿真（1）系统模型建立根据题目要求，我们建立了两个线性连续控制系统的模型。

第一个系统为典型的二阶系统，其开环传递函数为：\[ G(s) = \frac{1}{(s+1)(s+2)} \]第二个系统为具有迟滞环节的系统，其开环传递函数为：\[ G(s) = \frac{1}{(s+1)(s+2)(s+3)} \]（2）仿真与分析（a）阶跃响应仿真我们对两个系统分别进行了阶跃响应仿真，并记录了仿真结果。

（b）频率响应仿真我们对两个系统分别进行了频率响应仿真，并记录了仿真结果。

（3）性能指标计算根据仿真结果，我们计算了两个系统的性能指标，包括上升时间、超调量、调节时间等。

2. 非线性环节控制系统仿真（1）系统模型建立根据题目要求，我们建立了一个具有饱和死区特性的非线性环节控制系统模型。

其传递函数为：\[ W_k(s) = \begin{cases}1 & |s| < 1 \\0 & |s| \geq 1\end{cases} \]（2）仿真与分析（a）阶跃响应仿真我们对非线性环节控制系统进行了阶跃响应仿真，并记录了仿真结果。

（b）相轨迹曲线绘制根据仿真结果，我们绘制了四条相轨迹曲线，以分析非线性环节对系统性能的影响。

三、实验结果与分析1. 线性连续控制系统仿真（a）阶跃响应仿真结果表明，两个系统的性能指标均满足设计要求。

（b）频率响应仿真结果表明，两个系统的幅频特性和相频特性均符合预期。

2. 非线性环节控制系统仿真（a）阶跃响应仿真结果表明，非线性环节对系统的性能产生了一定的影响，导致系统响应时间延长。

《MATLAB与控制系统仿真》实验报告一、实验目的本实验旨在通过MATLAB软件进行控制系统的仿真，并通过仿真结果分析控制系统的性能。

二、实验器材1.计算机2.MATLAB软件三、实验内容1.搭建控制系统模型在MATLAB软件中，通过使用控制系统工具箱，我们可以搭建不同类型的控制系统模型。

本实验中我们选择了一个简单的比例控制系统模型。

2.设定输入信号我们需要为控制系统提供输入信号进行仿真。

在MATLAB中，我们可以使用信号工具箱来产生不同类型的信号。

本实验中，我们选择了一个阶跃信号作为输入信号。

3.运行仿真通过设置模型参数、输入信号以及仿真时间等相关参数后，我们可以运行仿真。

MATLAB会根据系统模型和输入信号产生输出信号，并显示在仿真界面上。

4.分析控制系统性能根据仿真结果，我们可以对控制系统的性能进行分析。

常见的性能指标包括系统的稳态误差、超调量、响应时间等。

四、实验步骤1. 打开MATLAB软件，并在命令窗口中输入“controlSystemDesigner”命令，打开控制系统工具箱。

2.在控制系统工具箱中选择比例控制器模型，并设置相应的增益参数。

3.在信号工具箱中选择阶跃信号，并设置相应的幅值和起始时间。

4.在仿真界面中设置仿真时间，并点击运行按钮，开始仿真。

5.根据仿真结果，分析控制系统的性能指标，并记录下相应的数值，并根据数值进行分析和讨论。

五、实验结果与分析根据运行仿真获得的结果，我们可以得到控制系统的输出信号曲线。

通过观察输出信号的稳态值、超调量、响应时间等性能指标，我们可以对控制系统的性能进行分析和评价。

六、实验总结通过本次实验，我们学习了如何使用MATLAB软件进行控制系统仿真，并提取控制系统的性能指标。

通过实验，我们可以更加直观地理解控制系统的工作原理，为控制系统设计和分析提供了重要的工具和思路。

七、实验心得通过本次实验，我深刻理解了控制系统仿真的重要性和必要性。

MATLAB软件提供了强大的仿真工具和功能，能够帮助我们更好地理解和分析控制系统的性能。

一、实验目的1. 掌握控制系统仿真的基本原理和方法；2. 熟练运用MATLAB/Simulink软件进行控制系统建模与仿真；3. 分析控制系统性能，优化控制策略。

二、实验内容1. 建立控制系统模型2. 进行仿真实验3. 分析仿真结果4. 优化控制策略三、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 软件环境：MATLAB R2020a、Simulink3. 硬件环境：个人电脑一台四、实验过程1. 建立控制系统模型以一个典型的PID控制系统为例，建立其Simulink模型。

首先，创建一个新的Simulink模型，然后添加以下模块：（1）输入模块：添加一个阶跃信号源，表示系统的输入信号；（2）被控对象：添加一个传递函数模块，表示系统的被控对象；（3）控制器：添加一个PID控制器模块，表示系统的控制器；（4）输出模块：添加一个示波器模块，用于观察系统的输出信号。

2. 进行仿真实验（1）设置仿真参数：在仿真参数设置对话框中，设置仿真时间、步长等参数；（2）运行仿真：点击“开始仿真”按钮，运行仿真实验；（3）观察仿真结果：在示波器模块中，观察系统的输出信号，分析系统性能。

3. 分析仿真结果根据仿真结果，分析以下内容：（1）系统稳定性：通过观察系统的输出信号，判断系统是否稳定；（2）响应速度：分析系统对输入信号的响应速度，评估系统的快速性；（3）超调量：分析系统超调量，评估系统的平稳性；（4）调节时间：分析系统调节时间，评估系统的动态性能。

4. 优化控制策略根据仿真结果，对PID控制器的参数进行调整，以优化系统性能。

调整方法如下：（1）调整比例系数Kp：增大Kp，提高系统的快速性，但可能导致超调量增大；（2）调整积分系数Ki：增大Ki，提高系统的平稳性，但可能导致调节时间延长；（3）调整微分系数Kd：增大Kd，提高系统的快速性，但可能导致系统稳定性下降。

五、实验结果与分析1. 系统稳定性：经过仿真实验，发现该PID控制系统在调整参数后，具有良好的稳定性。

实验六：Simulin建模与仿真一、实验目的1、掌握Simulink建模与仿真的基本方法。

2、熟悉Simulink基本模块库及主要元件的使用方法。

二、实验学时：4学时三、实验原理：1、Simulink 仿真过程在已知系统数学模型或系统框图的情况下，利用Simulink进行建模仿真的基本步骤如下。

（1）启动Simulink，打开Simulink库浏览器。

（2）建立空白模型窗口。

（3）由控制系统数学模型或结构框图建立Simulink仿真模型。

（4）设置仿真参数，运行仿真。

（5）输出仿真结果。

2、Simulink建模与仿真基本方法根据给定的数学模型或控制系统框图，可建立Simulink仿真模型。

下面以图3-1所示的控制系统框图为例，说明Simulink建模与仿真的基本方法。

图中R 是单位阶跃输入信号，Y为系统输出响应。

建立图6-3所示系统框图的Simulink仿真模型的基本方法如下。

1．启动MATLAB/Simulink工具箱依次启动MATLAB软件、Simulink模块库浏览器后，如图6-1所示。

2．建立Simulink空白模型Simulink空白模型的建立可通过如下方法进行。

1、在MATLAB主窗口中选择【File】→【New】→【Model】命令。

2、在Simulink模块库浏览器窗口中选择【File】→【New】→【Model】命令。

3、单击Simulink模块库浏览器工具栏中的（New model）工具。

图6-1 闭环控制系统框图通过上述方法可以打开Simulink空白模型，如图6-2所示。

并可将其保存为后缀是mdl的文件（Simulink仿真模型的文件存储格式），例如Example_Model.mdl。

在保存Simulink模型文件的时候，为了实现向下兼容，MATLAB R2008/Simulink 7.1允许将模型保存为其他版本的Simulink模型。

图6-2 空白模型窗口3．根据系统框图选择模块构建Simulink仿真模型，首先需要知道所需模块所属的子模块库名称。

《MATLAB与控制系统仿真》实验报告实验报告：MATLAB与控制系统仿真引言在现代控制工程领域中，仿真是一种重要的评估和调试工具。

通过仿真技术，可以更加准确地分析和预测控制系统的行为和性能，从而优化系统设计和改进控制策略。

MATLAB是一种强大的数值计算软件，广泛应用于控制系统仿真。

实验目的本实验旨在掌握MATLAB在控制系统仿真中的应用，通过实践了解控制系统的建模与仿真方法，并分析系统的稳定性和性能指标。

实验内容1.建立系统模型首先，根据控制系统的实际情况，建立系统的数学模型。

通常，控制系统可以利用线性方程或差分方程进行建模。

本次实验以一个二阶控制系统为例，其传递函数为：G(s) = K / [s^2 + 2ζω_ns + ω_n^2]，其中，K表示放大比例，ζ表示阻尼比，ω_n表示自然频率。

2.进行系统仿真利用MATLAB软件，通过编写代码实现控制系统的仿真。

可以利用MATLAB提供的函数来定义传递函数，并通过调整参数来模拟不同的系统行为。

例如，可以利用step函数绘制控制系统的阶跃响应图像，或利用impulse函数绘制脉冲响应图像。

3.分析系统的稳定性与性能在仿真过程中，可以通过调整控制系统的参数来分析系统的稳定性和性能。

例如，可以改变放大比例K来观察系统的超调量和调整时间的变化。

通过观察控制系统的响应曲线，可以判断系统的稳定性，并计算出性能指标，如超调量、调整时间和稳态误差等。

实验结果与分析通过MATLAB的仿真，我们得到了控制系统的阶跃响应图像和脉冲响应图像。

通过观察阶跃响应曲线，我们可以得到控制系统的超调量和调整时间。

通过改变放大比例K的值，我们可以观察到超调量的变化趋势。

同时，通过观察脉冲响应曲线，我们还可以得到控制系统的稳态误差，并判断系统的稳定性。

根据实验结果分析，我们可以得出以下结论：1.控制系统的超调量随着放大比例K的增大而增大，但当K超过一定值后，超调量开始减小。

2.控制系统的调整时间随着放大比例K的增大而减小，即系统的响应速度加快。

控制系统仿真实验报告班级：测控 1402 班姓名：王玮学号： 14050402072018 年 01 月实验一经典的连续系统仿真建模方法一实验目的 :1了解和掌握利用仿真技术对控制系统进行分析的原理和步骤。

2掌握机理分析建模方法。

3深入理解阶常微分方程组数值积分解法的原理和程序结构，学习用Matlab 编写数值积分法仿真程序。

4掌握和理解四阶 Runge-Kutta法，加深理解仿真步长与算法稳定性的关系。

二实验内容 :1.编写四阶 Runge_Kutta 公式的计算程序，对非线性模型（3）式进行仿真。

（1）将阀位u增大 10％和减小 10％，观察响应曲线的形状;（2）研究仿真步长对稳定性的影响，仿真步长取多大时RK4 算法变得不稳定？（3）利用 MATLAB 中的 ode45() 函数进行求解，比较与（1）中的仿真结果有何区别。

2.编写四阶 Runge_Kutta 公式的计算程序，对线性状态方程（18）式进行仿真（1）将阀位增大 10％和减小 10％，观察响应曲线的形状;（2）研究仿真步长对稳定性的影响，仿真步长取多大时RK4 算法变得不稳定？（4）阀位增大 10％和减小 10％，利用 MATLAB中的 ode45() 函数进行求解阶跃响应，比较与（ 1）中的仿真结果有何区别。

三程序代码 :龙格库塔 :%RK4文件clccloseH=[1.2,1.4]';u=0.55; h=1;TT=[];XX=[];for i=1:h:200k1=f(H,u);k2=f(H+h*k1/2,u);k3=f(H+h*k2/2,u);k4=f(H+h*k3,u);H=H+h*(k1+2*k2+2*k3+k4)/6;TT=[TT i];XX=[XX H];end;hold onplot(TT,XX(1,:),'--',TT,XX(2,:));xlabel('time')ylabel('H')gtext('H1')gtext('H2')hold on水箱模型 :function dH=f(H,u)k=0.2;u=0.5;Qd=0.15;A=2;a1=0.20412;a2=0.21129;dH=zeros(2,1);dH(1)=1/A*(k*u+Qd-a1*sqrt(H(1)));dH(2)=1/A*(a1*sqrt(H(1))-a2*sqrt(H(2)));2 编写四阶Runge_Kutta公式的计算程序，对线性状态方程（18）式进行仿真：1阀值 u 对仿真结果的影响U=0.45;h=1;U=0.5;h=1;U=0.55;h=1;2 步长 h 对仿真结果的影响:U=0.5;h=5;U=0.5;h=20;U=0.5;h=39U=0.5;h=50由以上结果知 , 仿真步长越大 , 仿真结果越不稳定。

实验一 经典的连续系统仿真建模方法一 实验目的1． 了解和掌握利用仿真技术对控制系统进行分析的原理和步骤。

2． 掌握机理分析建模方法。

3． 深入理解一阶常微分方程组数值积分解法的原理和程序结构，学习用Matlab 编写 数值积分法仿真程序。

4． 掌握和理解四阶 Runge-Kutta 法，加深理解仿真步长与算法稳定性的关系。

二 实验内容1. 编写四阶 Runge_Kutta 公式的计算程序，对非线性模型（3）式进行仿真。

（1） 将阀位u 增大10％和减小10％，观察响应曲线的形状;u=0.45时的图像：010020030040050060070080090010001.251.31.351.41.451.5u=0.55010020030040050060070080090010001.351.41.451.51.551.61.651.7开大或关小阀位之后，稳态值会相应的从原液位上升或下降，这是符合实际的。

（2） 研究仿真步长对稳定性的影响，仿真步长取多大时RK4 算法变得不稳定？ 由（1）可知，当步长为40时，仿真结果是稳定的 当步长为80时的图像12345670200400600800100012001400160018002000-140-120-100-80-60-40-20020h （1,1）的数值稳定，但是并不是实际求得的稳态值。

h （1,2）的值显然发散。

进一步取小步长，取hstep=42时，图像出现偏差，但是稳态值不变0200400600800100012001.351.41.451.51.551.61.651.71.75Hstep=65时，图像偏差明显0200400600800100012001400160018000.511.522.53而hsetp=65.7时，图像就发散了020040060080010001200140016001800-25-20-15-10-55（3）利用MATLAB 中的ode45()函数进行求解，比较与（1）中的仿真结果有何区别。

控制系统仿真实验报告姓名：王天雷班级：231142学号：20131004363学院：自动化专业：自动化指导老师：刘峰2017 年 1 月目录7.2.2 (1)7.2.3 (7)7.2.4 (12)7.2.5 (17)7.2.6 (21)7.3.1 (24)总结 (25)7.2.2 控制系统的阶跃响应实验目的：观察学习控制系统的单位阶跃响应 记录单位阶跃响应曲线掌握时间响应分析的一般方法实验内容： 1. 二阶系统1）键入程序，观察并记录单位阶跃响应曲线 First.m close all; clear all; clc;num=[10];den=[1 2 10]; step(num,den); title(‘阶跃响应曲线’);2）键入damp(den) 计算系统的闭环根、阻尼比、无阻尼振荡频率，并记录结果：Eigenvalue （闭环根） Damping （阻尼比） Freq. (rad/s)（无阻尼振荡频率）()102102++=s s sG-1.00e+000 + 3.00e+000i 3.16e-001 3.16e+000 -1.00e+000 - 3.00e+000i 3.16e-001 3.16e+0003）记录实际测取的峰值大小、峰值时间及过渡过程时间，并填表：由理论知识知编写代码x.m%返回峰值时间，超调量，调节时间5%，2% function [tr b ts1 ts2]=x(a,wn) wd=wn*(1-a^2)^0.5;%求解wd tp=3.14/wd;%峰值时间b=exp((-3.14*a/(1-a^2)^0.5));%超调量 ts1=3.5/(wn*a),ts2=4.5/(wn*a);%调节时间 计算得到理论值，填入表中3//πωπ==d p t 4.52%(00.9)3.55%n s n t ζωζζω⎧∆=⎪⎪=<<⎨⎪∆=⎪⎩2 1)修改参数，分别实现和的响应曲线，并记录 程序：second.m clear all; close all; clc;n0=10;d0=[1 2 10];step(n0,d0);%原系统，kesai=0.36 hold on;%保持原曲线n1=n0;d1=[1 6.32 10];step(n1,d1);%kesai=1; n2=n0;d2=[1 12.64 10];step(n2,d2);%kesai=2;如图，kesai 分别为0.36,1,2，曲线幅度递减2）修改参数，分别写出程序实现和的响应曲线，并记录程序：third.m clear all; close all; clc;n0=10;d0=[1 2 10];step(n0,d0);%原系统，wn0=10^0.5 hold on;%保持原曲线n1=0.25*n0;d1=[1 1 n1];step(n1,d1);%wn1=0.5*wn0; n2=4*n0;d2=[1 4 n2];step(n2,d2);%wn2=4*wn0=2;1=ζ2=ζ0121w w n =022w w n =如图，wn=2*wn0,wn0,0.5*wn0，上升时间逐渐增长，超调量不变3. 作出以下系统的阶跃响应，并与原系统响应曲线进行比较，作出相应的实验分析结果（1），有系统零点的情况（2），分子、分母多项式阶数相等（3），分子多项式零次项为零（4），原响应的微分，微分系数为1/10程序：%各系统阶跃响应曲线比较G0=tf([10],[1 2 10]);G1=tf([2 10],[1 2 10]);G2=tf([1 0.5 10],[1 2 10]); G3=tf([1 0.5 0],[1 2 10]);G4=tf([1 0 ],[1 2 10]); step(G0,G1,G2,G3,G4); grid on;title(' Step Response 曲线比较');()10210221+++=s s s s G ()102105.0222++++=s s s s s G ()1025.0222+++=s s s s s G ()10222++=s s s s G4.试做一个三阶系统和四阶系统的阶跃响应，并分析实验结果 假设一个三阶和一个四阶系统，如下sys1=tf([1],[1 1 1 1]);sys2=tf([1],[1 1 1 1 1]);step(sys1,sys2);如图，分别为sys1,sys2系统阶跃响应曲线分析1：系统阻尼比和无阻尼振荡频率对系统阶跃相应的影响11123+++=s s s sys 112234++++=s s s ssys解：在欠阻尼响应曲线中，阻尼比越小，超调量越大，上升时间越短，通常取kesai在0.4到0.8之间，此时超调量适度，调节时间较短；若二阶系统的阻尼比不变，振荡频率不同，其阶跃响应的振荡特性相同但响应速度不同，wn越大，响应速度越快。