下载文档原格式
matlab simulink案例1. 电机传动系统模拟在这个案例中，我们将使用Simulink来模拟一个简单的电机传动系统。
我们将建立一个由电机、负载和控制器组成的系统，并使用Simulink来模拟系统的动态行为。
通过调整输入信号和控制器参数，我们可以观察系统的响应，并优化控制器的性能。
2. PID控制器设计在这个案例中，我们将使用Simulink来设计一个PID控制器，并将其应用于一个简单的控制系统。
我们将建立一个由传感器、控制器和执行器组成的系统，并使用Simulink来模拟系统的动态行为。
通过调整PID控制器的参数，我们可以观察系统的响应，并优化控制器的性能。
3. 机器人路径规划在这个案例中，我们将使用Simulink来进行机器人的路径规划。
我们将建立一个由传感器、路径规划器和执行器组成的系统，并使用Simulink来模拟机器人在不同环境中的路径规划行为。
通过调整路径规划器的算法和参数，我们可以优化机器人的路径规划性能。
4. 电力系统稳定性分析在这个案例中，我们将使用Simulink来进行电力系统的稳定性分析。
我们将建立一个由发电机、负载和传输线路组成的电力系统，并使用Simulink来模拟系统的动态行为。
通过调整系统的参数和控制策略，我们可以评估系统的稳定性，并优化系统的运行性能。
5. 汽车动力学模拟在这个案例中，我们将使用Simulink来进行汽车的动力学模拟。
我们将建立一个由车辆、发动机和传动系统组成的模型，并使用Simulink来模拟车辆在不同驾驶条件下的动力学行为。
通过调整车辆参数和控制策略，我们可以评估车辆的性能，并优化驾驶体验。
6. 无人机飞行控制在这个案例中，我们将使用Simulink来进行无人机的飞行控制。
我们将建立一个由无人机、传感器和控制器组成的系统，并使用Simulink来模拟无人机在不同飞行任务下的控制行为。
通过调整控制器的参数和飞行任务的要求，我们可以优化无人机的飞行性能。
二分法 simulink 案例
在Simulink中，二分法可以用于解决一些非线性方程的求解问题。
下面是一个简单的例子：
假设我们要解的方程是 f(x) = x^3 - x - 1 = 0，我们可以使用二分法来寻找这个方程的根。
步骤如下：
1. 首先，在Simulink的库浏览器中找到并打开“Continuous”库，然后拖动“Gain”模块到模型中。
2. 在“Gain”模块的参数设置中，将“Gain”设置为-1，表示我们要对输入信号进行负反馈。
3. 接下来，我们需要添加一个比较模块来比较f(x)和0。
在库浏览器中找到并打开“Logic and Bit Operations”库，然后拖动“Relay”模块到模型中。
4. 右键点击“Relay”模块，选择“Mask Subsystem”，然后在新打开的窗口中添加一个“Gain”模块和一个“Scope”模块。
5. 将“Gain”模块的“Gain”设置为1，表示我们要对输入信号进行正反馈。
将“Scope”模块的“Sample time”设置为-1，表示该模块会一直输出信号。
6. 连接好模块后，运行模型。
观察Scope模块的输出，可以看到随着时间的推移，输出信号逐渐接近于0，最终会稳定在0处。
这个例子中，我们使用了二分法来逼近方程的根。
具体来说，我们选择两个初始点a和b，然后反复将区间[a, b]分成两半，取中间点c，如果f(c)与0的符号相同，则说明根在[a, c]之间，否则根在[c, b]之间。
不断重复这个过程，最终可以找到方程的根。
simulink建模实例Simulink是一种功能强大的工具，用于建立和模拟各种系统的动态行为。
它可以帮助工程师和科学家更好地理解和分析系统的行为，并进行系统设计和优化。
下面我将通过一个实例来展示Simulink的应用。
假设我们要建立一个控制系统，用于控制一个小型机器人的移动。
该机器人有两个驱动轮，我们希望能够通过Simulink来设计一个控制器，使机器人能够按照预定的路径移动。
我们需要建立一个系统模型，包括机器人本身、传感器和执行器。
在Simulink中，我们可以使用各种模块来表示这些组件，并使用连线连接它们。
例如，我们可以使用“转向模块”来表示机器人的转向系统，使用“速度模块”来表示机器人的速度控制系统。
接下来，我们需要定义机器人的运动路径。
在Simulink中，我们可以使用“路径生成器”模块来定义路径。
通过调整路径生成器的参数，我们可以创建各种形状的路径，例如直线、曲线等。
然后，我们需要设计一个控制器，将路径信息转换为机器人的运动指令。
在Simulink中，我们可以使用“控制器模块”来实现这一功能。
该模块可以根据路径信息和机器人的当前位置，计算出机器人应该采取的行动，例如转向角度和速度。
我们需要将控制指令发送给机器人的执行器，以实现机器人的移动。
在Simulink中，我们可以使用“执行器模块”来模拟执行器的行为。
该模块可以将控制指令转换为实际的电压或力矩信号，驱动机器人的驱动轮进行运动。
通过上述步骤，我们就建立了一个完整的机器人控制系统模型。
我们可以在Simulink中进行仿真，观察机器人在不同路径和控制策略下的运动行为。
通过调整模型中各个组件的参数，我们可以进行系统性能的优化和改进。
Simulink是一个强大的工具，可以帮助我们建立和模拟各种系统的动态行为。
通过Simulink，我们可以更好地理解和分析系统的行为，并进行系统设计和优化。
在实际工程中，Simulink的应用广泛，并在控制系统、信号处理等领域发挥着重要作用。
simulink例子Simulink是MATLAB的一个附加组件，主要用于对动态系统进行模拟和仿真。
以下是一个简单的Simulink示例，描述了一个简单的控制系统：假设我们有一个火车过桥的问题，其中有两根铁轨，一根用于火车顺时针行走，另一根用于火车逆时针行走。
在铁轨的某一点上有一座桥，但是桥的宽度不足以容纳两根铁轨。
因此，当火车通过这座桥时，我们需要控制哪一辆火车可以在特定的时间内通过桥。
为了解决这个问题，我们在桥的两端各放置了一个信号灯。
如果西边的信号灯是绿色的，那么允许一辆从西边驶来的火车进入桥上；如果信号灯是红色的，那么该方向驶来的火车必须等待。
东边的信号灯以同样的方式控制东边驶来的火车。
在Simulink中，我们可以使用模块来表示火车、信号灯和控制器等元素。
例如，我们可以使用一个“Source”模块来表示火车的行驶，使用“Logic”模块来表示信号灯的状态，使用“Sink”模块来表示火车的输出等。
具体来说，我们可以按照以下步骤来建立这个控制系统的Simulink模型：1. 打开Simulink，并创建一个新的模型。
2. 在模型中添加一个“Sine Wave”模块作为火车的源，设置其频率和幅度等参数。
3. 添加一个“Logic Switch”模块作为信号灯的状态转换器，设置其输入和输出等参数。
4. 添加一个“Scope”模块作为输出显示，设置其采样时间和显示范围等参数。
5. 使用线连接各个模块的输入和输出端口，形成完整的控制系统模型。
6. 设置模型的仿真时间、步长等参数，并运行仿真。
7. 查看仿真结果，包括信号灯的状态和火车的输出等。
以上是一个简单的Simulink示例，用于描述一个控制系统的模拟和仿真。
Simulink具有丰富的模块库和强大的仿真功能，可以用于研究和设计各种动态系统。
自动控制理论仿真实验指导书目录实验一典型环节的MATLAB仿真 (3)一、实验目的 (3)二、SIMULINK的使用 (3)三、实验原理 (5)四、实验内容 (8)五、实验报告 (8)六、预习要求 (8)实验二线性系统时域响应分析 (8)一、实验目的 (8)二、基础知识及MATLAB函数 (9)三、实验内容 (18)四、实验报告 (19)五、预习要求 (19)实验三线性系统的根轨迹 (20)页脚内容1一、实验目的 (20)二、基础知识及MATLAB函数 (20)三、实验内容 (26)四、实验报告 (27)五、预习要求 (27)实验四线性系统的频域分析 (28)一、实验目的 (28)二、基础知识及MATLAB函数 (28)三、实验内容 (33)四、实验报告 (34)五、预习要求 (34)实验五线性系统串联校正 (35)一、实验目的 (35)二、基础知识 (35)三、实验内容 (45)四、实验报告要求 (45)五、预习要求 (46)页脚内容2实验六数字PＩＤ控制 (46)一、实验目的 (46)二、实验原理 (46)三、实验内容 (49)四、实验报告 (50)五、预习要求 (50)实验一典型环节的MATLAB仿真一、实验目的1．熟悉MATLAB桌面和命令窗口，初步了解SIMULINK功能模块的使用方法。
2．通过观察典型环节在单位阶跃信号作用下的动态特性，加深对各典型环节响应曲线的理解。
3．定性了解各参数变化对典型环节动态特性的影响。
二、SIMULINK的使用MATLAB中SIMULINK是一个用来对动态系统进行建模、仿真和分析的软件包。
利用SIMULINK功能模块可以快速的建立控制系统的模型，进行仿真和调试。
1．运行MATLAB软件，在命令窗口栏“>>”提示符下键入simulink命令，按Enter键或在工具栏单击按钮，即可进入如图1-1所示的SIMULINK仿真环境下。
2．选择File菜单下New下的Model命令，新建一个simulink仿真环境常规模板。
simulink仿真简单实例
一、模拟环境
1、MATLAB/Simulink 设计环境：
在MATLAB中开发Simulink模型，仿真模拟系统，开发系统塑造都可以在这个环境下进行。
2、LabVIEW 设计环境：
LabVIEW允许你以基于可视化技术的开发环境（VI）来创建测试，模拟，监控系统，以及自动化系统的可视化界面。
二、仿真实例
1、基于MATLAB/Simulink的仿真实例：
（1）传统的PID控制器
这是一个利用PID控制器控制速度的例子。
首先，建立一个简单的Simulink模型，包括PID控制器、电机和反馈器件。
之后，你可以调整PID参数，以提高系统的控制能力。
（2）智能控制
这是一个基于智能控制算法的实例。
通过使用神经网络，试图根据输入自动调整PID参数，使系统具有更强的控制能力。
2、基于LabVIEW的仿真实例：
（1）叉车仿真
这是一个使用LabVIEW来模拟电动叉车运行过程的实例。
你可以模拟叉车的启动过程，叉车行驶过程，并开发出任意的叉车控制算法。
（2）汽车仿真
这是一个使用LabVIEW进行汽车模拟的实例。
你可以模拟汽车的动力性能，并开发出任意类型的汽车控制算法，如路径规划算法，自动驾驶算法等。
《系统仿真实验》实验报告目录一《电路》仿真实例 (3)2.1 简单电路问题 (3)2.1.1 Simulink中仿真 (3)2.1.2 Multisim中仿真 (4)2.2 三相电路相关问题 (5)二《自动控制原理》仿真实例 (7)1.1 Matlab绘图 (7)三《数字电路》仿真实例 (8)3.1 555定时器验证 (8)3.2 设计乘法器 (9)四实验总结 (11)一《电路》仿真实例2.1 简单电路问题课后题【2-11】如图所示电路，R0=R1=R3=4Ω，R2=2Ω,R4=R5=10Ω,直流电压源电压分别为10V、4V、6V，直流电流源电流大小为1A，求R5所在的支路的电流I。
（Page49）解：simulink和multisim都是功能很强大的仿真软件，下面就以这个简单的习题为例用这个两个软件分别仿真，进一步说明前者和后者的区别。
2.1.1 Simulink中仿真注意事项：由于simulink中并没有直接提供DC current source，只有AC current source，开始的时候我只是简单的把频率调到了0以为这就是直流电流源了，但是并没有得到正确的仿真结果。
后来问杨老师，在老师的帮助下发现AC current source的窗口Help中明确的说明了交流变直流的方法：A zero frequency and a 90 degree phase specify a DC current source.然后我把相角改成90度后终于得到了正确的仿真结果，Display显示I=0.125A，与课本上答案一致。
2.1.2 Multisim中仿真结果：I=125mA=0.125A(因为电流表探针电压电流比是1V/mA)。
2.2 三相电路相关问题【例】三相电路实际连接图如下所示，是通过功率表和电流的读数，验证课本上的相关结论。
解：Multisim中电路图连接如下所示：解：观察各支路的功率和功率因素，验证了以下几点结论：（1）只有纯阻性支路的功率因素为1；（2）纯感性或纯容性支路的功率因素为0，有功功率也为0；（3）混合支路的（容阻、感阻、容感阻）功率因素在0到1之间。
Simulink仿真举例例1：DC电机控制直流电机的结构原理图下图是简化的电机模型方块图电机的物理参数为R=2 ，L=0.5H，Km=Kb=0.1，Kf=0.2NmS，J=0.02Kgm2s-2构建以[V a,Td]为输入的状态空间模型>> R=2; L=0.5; Km=0.1; Kb=0.1; Kf=0.2; J=0.02;>> h1=tf(Km,[L R]); h2=tf(1,[J Kf]);>> dcm=ss(h2)*[h1,1]; % w=h2*(h1*V a+Td)>> dcm=feedback(dcm,Kb,1,1);>> step(dcm(1));前馈控制系统的结构前馈控制增益>>Kff=1/dcgain(dcm(1));dcgain()用于计算线性时不变系统模型的稳态增益。
为了评价在负载扰动下前馈控制的性能，我们对忽加负载（在t=5s 到t=10s 之间引入Td=-0.1Nm 的负载）条件下，系统的输出响应进行仿真。
>> t=0:0.1:15;>> Td=-0.1*(t>5&t<10); >> u=[ones(size(t)); Td]; >> cl_ff=dcm*diag([Kff,1]); >> lsim(cl_ff,u,t);051015Linear Simulation ResultsTime (sec)A m p l i t u d e扰动条件下的前馈转速跟踪控制显然，前馈控制在不能有效的消除扰动对转速调节影响。
控制器采用积分控制器C(s)=K/sK 为积分增益系数。
反馈控制系统的结构图为确定增益系数K ，采用根轨迹的方法，首先绘制开环系统的根轨迹： rlocus(tf([1], [1 0])*dcm(1)) 选择K=5；Real AxisI m a g i n a r y A x i s系统的开环根轨迹将这种反馈控制方法与上面的前馈控制方法进行比较 >>K=5;>>C=tf(K,[1,0]);>>cl_rloc=feedback(dcm*append(C,1),1,1,1); >>lsim(cl_ff,cl_rloc,u,t);051015Linear Simulation ResultsTime (sec)A m p l i t u d e反馈控制与前馈控制的比较显然在负载扰动条件下反馈控制优于前馈控制（3）LQR 控制为了进一步提高闭环控制性能，我们设计一个线性二次型调节器（LQR ）来实现对DC 电机的闭环控制，LQR 闭环控制系统的结构如下图所示LQR 闭环控制系统的结构除了采用积分误差之外，LQR 控制还使用状态变量x=[i, w]来综合一个控制量V aV a=K1*w+K2*w/s+K3*i其中i 是电枢电流。
