当前位置：文档之家 › MATLAB在自动控制中的应用

MATLAB在自动控制中的应用

  • 格式：ppt
  • 大小：207.00 KB
  • 文档页数：22

下载文档原格式

  / 22

合集下载

Matlab在自动控制和机器人技术中的应用

Matlab在自动控制和机器人技术中的应用

Matlab在自动控制和机器人技术中的应用自动控制和机器人技术是现代工程领域中的两个重要学科，它们在各个行业中发挥着重要作用。

而Matlab作为一种强大的数学计算软件，被广泛应用于自动控制和机器人技术领域。

本文将探讨Matlab在这两个学科中的应用以及它所带来的优势和挑战。

首先，Matlab在自动控制领域中的应用是广泛和多样的。

自动控制是一种通过对系统的输入和输出进行监测和调节来实现预期性能的技术。

Matlab提供了强大的数值分析和仿真工具，可以对系统进行建模和仿真，以验证控制算法的性能。

利用Matlab，工程师们可以方便地设计和优化控制算法，例如PID控制器、模糊控制器和自适应控制器等。

Matlab还提供了控制系统设计工具箱，其中包括各种设计和分析方法，如系统辨识、鲁棒控制和优化控制等。

这些功能使得Matlab成为自动控制领域中不可或缺的工具。

其次，Matlab在机器人技术中的应用也是极为重要的。

机器人技术是一门交叉学科，涉及机械工程、电子工程、计算机科学等多个领域。

Matlab作为一种集成开发环境，提供了机器人系统建模、运动规划、路径规划和控制等方面的强大工具。

通过Matlab，工程师们可以建立机器人的数学模型，并进行仿真分析。

Matlab还提供了机器人操作系统（ROS）的接口，可以与各种传感器和执行器进行实时通信，从而实现机器人的控制与导航。

此外，Matlab还有机器视觉和深度学习工具箱，使得机器人能够感知环境并进行智能决策。

因此，Matlab在机器人技术中的应用不仅提高了机器人系统的性能，还加速了机器人技术的发展。

然而，尽管Matlab在自动控制和机器人技术领域中具有诸多优势，但也存在一些挑战。

首先，Matlab的学习曲线相对较陡峭，对于初学者来说存在一定的学习门槛。

其次，高级功能需要额外的工具箱和许可证，这对于个人用户或小型团队来说可能是一个经济负担。

此外，大规模系统的建模和仿真可能需要较长的计算时间和资源，这对实时性要求较高的应用可能带来一定的挑战。

MATLAB在自动控制系统中应用

MATLAB在自动控制系统中应用

MATLAB在自动控制系统中的应用摘要：随着计算机技术的发展和应用，自动控制理论和技术在宇航、机器人控制等高新技术领域中的应用也愈来愈深入广泛。

不仅如此，自动控制技术的应用范围现在已扩展到生物、医学、经济管理和其它许多社会生活领域中，成为现代社会生活中不可缺少的一部分。

随着时代进步和人们生活水平的提高，建设高度文明和发达社会的活动中，自动控制理论和技术必将进一步发挥更加重要的作用。

关键词：matlab；自动控制；应用中图分类号：tp273matlab环境（中文名是矩阵实验室）是matlab是math works公司推出的种面向工程和科学运算的交互式计算软件，经过近二十年的发展与竞争、完善，现已成为国际公认的最优秀的科技应用软件。

matlab有三大特点：一是功能强大，它包括了数值计算和符号计算、计算结果和编程可视化、数学和文字统一处理、离线和在线计算等功能；二是界面友好、语言自然，matlab以复数矩阵为计算单元，指令表达与标准教科书的数学表达式相近；三是开放性强，matlab 有很好的可扩充性，可以把它当作一种高级的语言去使用，用它容易地编写各种通用或专用应用程序。

1 matlab基本框架和功能2 利用matlab进行系统稳定性判定稳定性是指控制系统在受到扰动信号作用，原有平衡状态被破坏后，经过自动调节能够重新达到平衡状态的性能。

当系统在扰动信号作用（如电网电压波动，电动机负载转矩变化等）下偏离了原来的平衡状态时，若系统能通过自身的调节作用使得偏差逐渐见笑，重新回到平衡状态，则系统是稳定的；若偏差不断增加，即使扰动消失，系统也不能回到平衡状态，则这种系统是不稳定的，这表明稳定性是表征系统在扰动消失后的一种恢复能力，它是系统的一种固有特性。

系统的稳定性又分为两种：一种是大范围的稳定，即初始偏差可以很大，但系统仍然稳定；另一种是小范围稳定，即初始偏差必须在一定限度内系统才稳定，超出了这个限定值则不稳定。

matlab在自动控制中的应用

matlab在自动控制中的应用

matlab在自动控制中的应用
Matlab在自动控制中有广泛的应用。

以下是几个常见的应用
领域：
1. 系统建模和仿真：Matlab可以用于系统建模和仿真，可以
根据实际物理系统的特性来建立数学模型，并通过仿真来验证系统的性能。

2. 控制系统设计：Matlab提供了丰富的控制系统设计工具箱，可以用于设计各种类型的控制器，如比例-积分-微分（PID）
控制器、线性二次调节器（LQR）等。

3. 系统分析和优化：Matlab可以用于分析控制系统的性能，
如稳定性、鲁棒性和灵敏度等。

还可以用于系统参数优化，通过调整控制器的参数来达到期望的控制效果。

4. 多变量控制系统：Matlab可以处理多变量控制系统，可以
对多输入多输出（MIMO）系统进行建模、仿真和控制设计。

5. 自适应控制：Matlab提供了自适应控制工具箱，可以用于
设计具有自适应性能的控制器，可以根据系统动态特性自动调整控制参数。

6. 状态估计和观测器设计：Matlab可以用于设计状态估计器
和观测器，用于估计系统的状态变量，从而实现对系统的观测和控制。

7. 非线性控制系统：Matlab可以处理非线性控制系统，可以
用于建立非线性控制系统的数学模型，并进行仿真和控制设计。

总的来说，Matlab在自动控制中提供了丰富的工具和功能，
可以帮助工程师和研究人员进行控制系统的分析、建模、仿真和控制设计等工作。

MATLAB在自动控制系统中的应用

MATLAB在自动控制系统中的应用

MATLAB基础与应用
李忠勤
第3章 MATLAB在自动控制系统中的应用 章 在自动控制系统中的应用 练习： 已知某控制系统的模型为：
1 2 A= 4 7 2 0 7 − 8 − 5 2 1 6 2 6 −1 3 − 1 0 B= 0 1
C = [− 2 5 6 1]
李忠勤
第3章 MATLAB在自动控制系统中的应用 章 在自动控制系统中的应用 例3-5 对F(s)进行部分分式展开：
F ( s) =
2s 3 + 9s + 1 s 3 + s 2 + 4s + 4
−2 j 0.25 − j 0.25 −2 1 F (s) = 2 + + + = 2+ + 2 s +1 s + j2 s − j2 s +1 s + 4
如果已知多项式的根，可以通过poly()函数得到 多项式系数，即可得到多项式方程。 例3-2 多项式的根为-1,-2,-3+4j,-3-4j，求多 项式方程。
MATLAB基础与应用
李忠勤
第3章 MATLAB在自动控制系统中的应用 章 在自动控制系统中的应用 二、传递函数的零点和极点 对于单输入单输出系统（SISO系统）来说，可以 简单地将其零极点模型写为如下形式：
MATLAB基础与应用
李忠勤
第3章 MATLAB在自动控制系统中的应用 章 在自动控制系统中的应用 例3-8 将下列双输入单输出系统的状态空间模型转换为零 极点增益模型。
1.13 − 0.49 0.11 A = 1.00 0.00 0.00 0.00 1.00 0.00 C = [1.00 0.12 0.24] − 0.38 0.45 B = 0.52 0.23 0.26 0.78 D = [0.3 0.9]
MATLAB课件7-自动控制应用讲解优选全文

MATLAB课件7-自动控制应用讲解优选全文

零、极点分布图，也可以利用tf2zp函数，求出 系统的零、极点，还可利用roots函数求分母多 项式的根来判断系统的稳定性。 pzmap(sys1,'r',sys2,'y',sys3,'g') [Z,P,K] = tf2zp(num,den) R=roots(y) %y—多项式；R—多项式的根。
一个稍微复杂一些的传递函数模型：
G(s)
=
(s 2
+
6(s + 5) 3s + 1)2 (s
+
6)
可以通过下面的语句输入到MATLAB工作空间：
num=6*[1，5];
den=conv(conv([1，3，1]，[1，3，1])，[1，6]);
tf(num,den)
运行结果
若上例中两个传递函数构成负反馈连接，则求反馈后的结
果。
sys=feedback(sys1,sys2,-1)
结果为：
3 s (s+2) (s+4) (s+0.3333) ----------------------------------------------------------------- (s+3.869) (s+2.323) (s+0.02955) (s^2 + 1.778s + 3.765)
用MATLAB建立传递函数模型
在MATLAB控制系统工具箱中，定义tf( ) 函数， 它可由传递函数分子分母给出的变量构造出单个 的传递函数对象。从而使得系统模型的输入和处 理更加方便。
该函数的调用格式为： G＝tf(num，den);
MATLAB在自动控制原理中的应用

MATLAB在自动控制原理中的应用

MATLAB在自动控制原理 中的应用
自动控制原理是研究自动控制系统的基本原理和设计方法的学科。本演示将 介绍MATLAB在控制系统分析、设计和应用中的强大功能。
自动控制原理简介
自动控制原理研究控制系统的基本概念、原理和工程实现方法，以及控制系统的稳态和动态性能分析。
MATLAB的概述
MATLAB是一种高级数值计算和可视化软件，被广泛应用于工程、科学和数学领域，包括自动控制原理。
MATLAB在自动控制原理中的作用
MATLAB提供了丰富的工具和函数，用于控制系统建模、仿真、稳态分析、动态性能分析、控制系统设计等方 面。
控制系统建模与仿真
MATLAB可以帮助工程师将现实世界的控制系统抽象为数学模型，并进行仿真以评估其性能和稳定性。
控制系统稳态分析
MATLAB可以分析控制系统在稳态运行时的性能特征，包括稳态误差、稳定性 和系统响应。
控制系统动态性能分析
MATLAB可以分析控制系统在动态过程中的性能特征，如时间响应、频率响应 和阶跃响应。
控制系统设计
MATLAB提供了多种控制器设计方法和工具，用于设计满足特定要求的控制系统。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
线性控制系统分析工具
MATLAB提供了丰富的线性控制系统分析工具，包括传递函数、频域分析和根轨迹等。
非线性控制系统分析工具
MATLAB提供了强大的非线性控制系统分析工具，包括状态空间模型、Lyapunov稳定性分析和反馈线性化。
MATLAB中的控制工程和自动控制技术

MATLAB中的控制工程和自动控制技术

MATLAB中的控制工程和自动控制技术在现代科学和工程领域中，控制工程和自动控制技术扮演着极为重要的角色。

而MATLAB作为一种强大的数学计算软件，为控制工程师和自动控制技术研究人员提供了许多有力的工具和功能。

本文将探讨MATLAB在控制工程和自动控制技术中的应用和优势。

一、MATLAB的基础和使用MATLAB，全称为Matrix Laboratory，是一种专门用于数学计算、数据分析和可视化的工具。

其强大的矩阵运算能力和内建的高级函数使其成为控制工程和自动控制技术领域使用最广泛的软件之一。

MATLAB提供了丰富的控制系统工具箱，包括传递函数建模、状态空间建模、频域分析、时域分析等。

控制工程师和研究人员可以使用这些工具来设计和分析各种控制系统，从简单的比例-积分-微分（PID）控制器到复杂的模型预测控制（MPC）算法等。

此外，MATLAB还提供了多种用于系统仿真和实时控制的工具。

通过使用Simulink模块，用户可以构建复杂的系统模型，并对其进行模拟和验证。

在实时控制方面，MATLAB可以与硬件平台（如Arduino、Raspberry Pi等）进行无缝集成，从而实现实时数据采集和控制操作。

二、控制工程中的应用案例1. 机械系统控制控制工程在机械系统中有广泛的应用，如机械臂控制、机器人控制、飞行器稳定性控制等。

MATLAB提供了用于建模、仿真和控制这些系统的工具。

通过使用动力学建模和控制设计工具箱，工程师可以对机械系统进行优化设计和性能评估。

2. 电力系统控制电力系统是一个复杂而庞大的系统，需要准确的控制和稳定性保证。

MATLAB 提供了强大的电力系统仿真和控制工具，可以用于设计和优化电力系统控制算法。

例如，工程师可以使用MATLAB中的电力系统模块进行电网稳定性分析、功率流计算和调度策略设计。

3. 过程控制过程控制是指在化工、石油、制药等工业领域中，对生产过程中的物理和化学参数进行监测和调节的技术。

基于matlab在自动控制原理中的应用(精)

基于matlab在自动控制原理中的应用(精)


[gm,pm,wcp,wcg]=margin(num,den) gm：增益 pm：相位裕度 wcp：相位裕度对应的频率 wcg：增益对应的频率
11.求连续系统的Nyquist(奈奎斯特)频率曲线
nyquist(num,den)
例：
12. 求系统根轨迹
rlocus(num,den)
例: num=[2,5,1] den=[1,2,3] rlocus(num,den)
step(num,den) 单位阶跃响应 nyquist(num,den) 奈奎斯特频率曲线
Nichols(num,den) 尼柯尔斯频率响应曲线
谢谢指导！
退出
6.连接系统的单位阶跃响应
step(num,den)
7.连接系统的单位冲激响应
impulse(num,den)
8.连续系统的BODE(波特)频率响应
bode(num,den)
例：
9. 变系统零极点增益形式为传递函数形式
[num,den]=zp2tf(z,p,k)
z、p为列向量
10. 求增益和相位裕m] den = [a1，a2，…an ]
输入：num1=[3] den1=[1,4] num2=[2,4] den2=[1,2,3]
2. a=tf([1,2,3],[3,4,5,7]) Transfer function: s^2 + 2 s + 3 ----------------------3 s^3 + 4 s^2 + 5 s + 7
例：
负反馈连接
numg=[2,5,1] deng=[1,2,3] numh=[5,10] denh=[1,10] [num,den]=feedback(numg,deng,numh,denh) 显示： num=
Matlab在智能控制与自动化系统中的应用案例

Matlab在智能控制与自动化系统中的应用案例

Matlab在智能控制与自动化系统中的应用案例智能控制与自动化系统是当今科技领域的热门话题，它涉及到诸多领域，如机器学习、人工智能、机器视觉等。

而Matlab作为一种功能强大的编程语言和软件工具，被广泛应用于智能控制与自动化系统中。

本文将探讨Matlab在该领域中的应用案例，并分析其在实际系统中的作用。

一、机器学习机器学习是智能控制与自动化系统中不可或缺的一部分。

通过机器学习算法，系统可以根据大量的数据进行学习和预测，从而实现自动化控制。

Matlab提供了丰富的机器学习工具和函数，极大地简化了机器学习的实现过程。

以图像识别为例，在智能控制与自动化领域，图像识别广泛应用于人脸识别、物体检测等场景。

Matlab中的图像处理工具箱提供了多种图像特征提取、分类和识别的算法，方便了图像识别的实现。

通过Matlab，可以使用深度学习库来实现卷积神经网络（CNN），从而提高图像识别的精确度和效率。

二、控制系统设计控制系统设计是智能控制与自动化系统中的核心任务。

Matlab提供了丰富的工具箱和函数，支持不同领域的控制系统设计，如PID控制、模糊控制、自适应控制等。

以PID控制为例，PID是一种经典的控制算法，在许多自动化系统中得到广泛应用。

Matlab中的控制系统工具箱可以帮助工程师快速设计和调整PID控制器参数，并通过仿真验证控制效果。

此外，Matlab还提供了优化工具箱，可以根据系统的性能指标，自动优化控制器参数，从而进一步提高控制系统的性能。

三、机器视觉机器视觉是智能控制与自动化系统中的另一个重要领域。

它通过图像和视频数据，实现对现实世界的理解和感知。

Matlab提供了强大的图像处理和计算机视觉工具箱，可以帮助开发人员快速实现各种机器视觉应用。

在工业自动化领域，机器视觉可以用于检测和识别产品缺陷，提高生产线的质量和效率。

通过Matlab，可以利用图像处理和模式识别算法，实现对产品的自动检测和分类。

此外，Matlab的计算机视觉工具箱还提供了特征提取和目标跟踪等功能，可用于实现自动导航和无人车等应用。

MATLAB在自动控制原理中的应用

MATLAB在自动控制原理中的应用


程序运行结果为：
Transfer function: ←系统s1的传递函数模型
2 s^2 + 5 s + 1
------------------
s^2 + 2 s + 3
Zero/pole/gain: ←系统s2的零极点增益模型
5 (s+2)
-----------
(s+10)
Zero/pole/gain: ←系统s1、s2的反馈零极点增益模型
第 5 章 MATLAB在自动控制原理中的应用
表 系统根轨迹绘制及零极点分析函数
函数名
功能
pzmap 绘制系统的零极点图
tzero 求系统的传输零点
rlocfind 计算给定根轨迹增益
rloccus 求系统根轨迹 damp 求系统极点的固有频率和阻尼系统
ploe
求系统的极点
dcgain 求系统的直流（稳态）增益
时域分析是一种直接在时间域中对系统进行分析的方法，具有直观和准确的 优点。它是根据控制系统输入与输出之间的时域表达式，分析系统的稳定性、瞬 态过程和稳态误差。控制系统最常用的分析方法有两种：一是当输入信号为单位 阶跃时，求出系统的响应；二是当输入信号为单位冲激函数时，求出系统的响应。
1. 生成特定的激励信号的函数gensig( ) 格式：[u,t] = gensig(type,tau) 功能：按指定的类型type和周期tau生成特定类型的激励信号u。其中变元type可 取字符为：‘sin’(正弦)、‘square’(方波)、‘pulse’(脉冲)。
第 5 章 MATLAB在自动控制原理中的应用
[例] 由连续系统：
H (s) 2s2 5s 1 s2 2s 3
matlab第八章 Matlab在自动控制中的应用

matlab第八章 Matlab在自动控制中的应用

第8章 在自动控制中的应用
整理课件
8.1 控制工具箱中的LTI对象
• 由6.4节可以看到，一个线性系统可以采取四种不 同的方法进行描述，每种方法又需要几个参数矩 阵，因此对系统进行调用和计算都很不方便。根 据软件工程中面向对象的思想，MATLAB通过建 立专用的数据结构类型，把线性时不变系统的各 种模型封装成为统一的LTI（Linear Time Invariant）对象，它在一个名称之下包含了该系 统的全部属性，大大方便了系统的描述和运算。
• 在6.4节中曾经指出，用这个式子存在的困难是， 公式中用到的是普通的矩阵乘法和加法，如何将 它推广到传递函数或其他系统函数。现在，利用 LTI对象和它的扩展运算符，这个难题也得到了解 决。例8.4给出了计算实例。
整理课件
2．复杂系统状态方程的合成
任意复杂的线性环节组成的系统，可以推导出它的 普遍的状态方程表示式。令
因此，合成系统的状态方程系数矩阵为：
ABABCAA
0 AB,
BBBBD AA
C[DBCA,CB], DDADB
整理课件
状态空间法模型组合的编程
• 并联：在并联系统中，U=UA=UB; Y=YA+YB，
在这些方程中，消去YA及YB，合成系统的状态方
程系数可表为
A
AA 0
0 AB,
BBBAB
C[CA,CB], DDA DB
• 这一节是本章的基础，即使会用原有控制工具箱 的读者，也必须阅读这一节，才能掌握本章。
整理课件
8.1.1 LTI对象的类型和属性
• MATLAB控制系统工具箱中规定的LTI对象， 包含了以下三种子对象：ss对象、tf对象和 zpk对象，他们分别与状态空间模型、传递 函数模型和零极增益模型相对应。每个对 象都具有其属性和方法，通过对象方法可 以存取或者设置对象的属性值。

数控技术matlab在自动控制原理中的应用


利用Matlab实时监控加工过程， 对异常情况进行预警和调整，确 保加工过程的稳定性和安全性。
基于Matlab的数控机床故障诊断与预测
故障诊断
通过Matlab对数控机床的运行数据进行分析和处理， 检测和诊断机床的故障。
故障预测
利用Matlab对机床的运行状态进行预测，提前发现 潜在的故障风险，避免设备损坏和生产中断。
Matlab在控制系统建模中的应用
总结词：高效建模
详细描述：Matlab提供了丰富的数学函数库和图形界面，使得控制系统建模变得简单高效。用户可以通过简单的命令和操作 ，快速建立复杂的控制系统模型，并进行仿真和分析。
Matlab在控制系统建模中的应用
总结词：灵活性
详细描述：Matlab支持多种控制系统建模方法，如传递函数模型、状态空间模型、离散时间模型等。 用户可以根据需要选择合适的建模方法，以满足不同控制系统的需求。
促进技术创新
Matlab在数控技术中的应用为自动控制原理提供了新的研究方法 和思路，有助于推动相关技术的创新和发展。
未来研究与发展方向
深入研究Matlab算法优化
进一步探索Matlab算法的优化方法，以提高数控技术的计算效率和 精度。
拓展应用领域
将Matlab在数控技术中的应用拓展到更多领域，如机器人控制、航 空航天等高精度控制领域。
维护策略制定
根据故障诊断和预测结果，制定合理的维护和保养计 划，延长机床的使用寿命和提高生产效率。
05
结论与展望
数控技术Matlab在自动控制原理中的应用价值
提高系统稳定性
通过Matlab对数控技术进行模拟和优化，可以显著提高自动控制 系统的稳定性，减少实际运行中的误差和故障。

matlab在自控原理中的应用

MATLAB在自控原理中的应用概述MATLAB是一种高度集成的数值计算环境和编程语言，广泛用于科学计算、数据分析和工程设计等领域。

在自控原理中，MATLAB具有广泛的应用，可以用于系统建模、控制器设计、性能评估等方面。

本文将介绍MATLAB在自控原理中的主要应用。

系统建模•MATLAB提供了丰富的工具和函数用于系统建模，包括线性时不变系统、非线性系统、离散系统等。

可以通过使用这些工具对自控系统进行数学建模，从而实现对系统性能的分析和优化。

•MATLAB中的System Identification Toolbox可以根据已知的输入输出数据对系统进行辨识，从而获得系统的数学模型。

这个模型可以用于系统控制器设计和性能评估。

控制器设计•MATLAB提供了多种控制器设计工具，如PID Control Toolbox、State-Space Control Toolbox等。

这些工具可以根据系统模型、性能要求和控制策略，自动设计出合适的控制器。

•PID Control Toolbox可以根据系统的动态响应要求，自动生成PID 控制器的参数，并进行性能评估和优化。

•State-Space Control Toolbox可以利用系统的状态空间模型，设计出满足系统性能要求的状态反馈控制器和观测器。

性能评估•MATLAB提供了多种性能评估工具和函数，用于分析和评估系统的性能。

这些工具可以评估系统的稳定性、鲁棒性、饱和度、频率响应等性能指标。

•通过使用MATLAB中的频域分析工具，可以分析系统的频率响应和频率特性，从而判断系统是否满足设计要求。

•通过使用MATLAB中的时域分析工具，可以分析系统的动态响应和稳定性。

控制系统仿真•MATLAB是非常强大的仿真工具，可以用于控制系统的仿真分析。

可以通过在MATLAB中构建系统模型和控制器模型，进行闭环仿真，评估系统的控制效果和性能。

•MATLAB提供了多种仿真工具箱，如Simulink、Control System Toolbox等。

matlab在自动控制方面的应用本科毕业设计论文

毕业论文（ 2007届）摘要：本文介绍了自动控制中matlab的一般运用，以及在自动控制主要系统中的具体应用。

利用matlab强大的数值计算和图形绘制能力，作为程序主要设计方向。

运用这种功能设计了“自动控制原理理论分析”的计算辅助程序。

程序包含了稳定性分析、时域响应分析和根轨迹分析三个主要模块，这些模块改变了传统的工程繁杂运算，充分利用计算机集成软件的表现能力，将抽象问题具体化，而且程序易懂，操作简便，对自动控制理论的应用研究具有一定的实用性关键词：自动控制原理；Matlab；稳定性分析；时域响应分析；根轨迹分析Abstract: This article mainly introduces the general applications of Matlab in the main system of automatic control. Besides, with the help of the powerful functions like calculating and charting, the writer design a computer aided process called “Theoretical Analysis of Automatic Control”, which has three core modules including stability analysis, time domain analysis and root locus analysis. This process aims to change the traditional engineering complex operations, and to take advantage of Computer Integrated Software to materialize some abstract problems, easing the operation so as to make it much easier for understanding and become more practical for analyzing the theory of automatic control.Keywords: theory of automatic control; Matlab; stability analysis; time domain analysis; root locus analysis目录1 概论 (1)1.1 设计目的及意义 (1)1.2 设计基本要求 (2)1.3 设计的基本框架和功能 (3)2 Matlab软件的编程研究 (4)2.1 Matlab软件的使用 (4)2.2 Matlab软件在自动控制原理中的应用 (5)2.3 Matlab在绘图方面的应用 (6)3 Matlab程序的设计和调试 (6)3.1 利用Matlab进行系统稳定性判定的设计 (6)3．1．1自动控制原理中稳定性的判断 (6)3．1．2 利用Matlab程序设计进行系统稳定性的判断83.2 利用Matlab进行系统时域分析的设计 (10)3．2．1自动控制原理中的时域分析 (11)3．2．2利用matlab进行系统的时域分析 (19)3．2．3利用matlab设计绘制时域分析系统响应曲线的程序 (22)3.3 利用Matlab进行根轨迹绘制的设计 (27)3．3．1自动控制原理中的根轨迹分析 (28)3．3．2利用matlab分析系统的根轨迹 (31)3．3．3利用matlab设计绘制系统根轨迹图的程序.. 33 结束语 (36)参考文献 (37)附录 (39)致谢 (47)1 概论1.1 设计目的及意义自动控制原理是自动化学科重要的专业基础，分为经典控制理论和现代控制理论。

matlab在自动控制原理中的应用

MATLAB在自动控制原理中的应用1. 简介MATLAB是一种高级的科学计算软件，广泛应用于工程学、计算机科学、物理学等领域。

在自动控制原理中，MATLAB提供了强大的工具和函数，可以帮助工程师和研究人员轻松地进行系统建模、系统分析和控制设计。

2. 系统建模在自动控制原理中，系统建模是非常重要的一步。

MATLAB提供了多种建模工具和函数，可以根据系统的物理特性或实验数据来建立数学模型。

•使用MATLAB的符号计算工具，可以将系统的微分方程或差分方程进行符号化处理，得到系统的传递函数或状态空间模型。

- 通过符号计算，得到系统的微分方程或差分方程- 使用符号计算工具，将方程符号化处理- 得到系统的传递函数或状态空间模型•如果已经有系统的输入输出数据，可以使用MATLAB的系统辨识工具，通过对数据进行处理和分析，得到系统的数学模型。

- 收集系统的输入输出数据- 使用系统辨识工具，对数据进行处理和分析- 得到系统的数学模型3. 系统分析系统分析是了解和评估系统性能的过程。

MATLAB提供了丰富的分析工具和函数，可以帮助工程师和研究人员进行系统的频率域分析、时域分析等。

•使用MATLAB的频率响应分析工具，可以对系统的幅频特性、相频特性进行分析，了解系统的频率响应。

- 使用频率响应分析工具，分析系统的幅频特性- 分析系统的相频特性•使用MATLAB的时域分析工具，可以对系统的步响应、阶跃响应等进行分析，了解系统的动态特性。

- 使用时域分析工具，分析系统的步响应- 分析系统的阶跃响应4. 控制设计控制设计是根据系统的需求和性能指标，设计控制器来实现对系统的控制。

MATLAB提供了多种控制设计工具和函数，可以帮助工程师和研究人员进行控制器的设计和优化。

•使用MATLAB的根轨迹设计工具，可以进行系统的根轨迹分析，针对系统的性能指标进行控制器的设计和调整。

- 使用根轨迹设计工具，进行系统的根轨迹分析- 针对系统的性能指标，设计和调整控制器•使用MATLAB的频率域设计工具，可以进行系统的频率域设计，根据系统的幅频特性和相频特性设计控制器。

自动控制在matlab中的应用


Gs=zpk(z,p,k)
多项式形式
零极点形式
s3 s3 G s 2 s 3s 2 s 1 s 2
2018年10月15日星期 一
5 传递函数描述
2 两种传递函数形式间数据转换
[num,den]=tfdata(sys,’v’),[z,p,k]=zpkdata(sys,’v’ ) >> [num,den]=tfdata(G2,'v') num = 0 1 3 den = 1 3 2 >> [z,p,k]=zpkdata(G1,'v') z = -3 p = -2 -1 k= 1
R(s )
+ -
24 s 2 30 s 176
Y(s )
2018年10月15日星期 一
一
1. 行向量，同行元素间 用空格分开 2. 列向量，用分号分开 不同的行
3. 矩阵，矩阵向量 用中括号定义
2.基本运算
1）算术运算：+，-，*，/，^(乘方)
>> 3+4 ans = 7 >> 3-4 ans = -1 >> 3*4 ans = 12 >> 3/4 ans = 0.7500 >> 3^4 ans = 81
（点运算.^：对应元素的乘方）
3. 基本绘图操作
1）数据准备
>> t=0:0.01:1； >> y=sin(2*pi*t)；
2）画图
>> plot(t,y)
3）图样的说明
>> title(‘正弦函数图’) >> xlabel(‘时间：秒’) >> ylabel(‘幅值’) >> grid 为图形增加网格线

MATLAB在自动控制原理中的应用

MATLAB在自动控制原理中的应用自动控制原理是控制理论的基础，用于描述和分析各种控制系统的设计和性能。

MATLAB是一种流行的数值计算软件，也是自动控制原理中广泛应用的工具。

MATLAB提供了丰富的功能和库，可以用于建模、仿真、分析和设计各种控制系统。

下面是MATLAB在自动控制原理中的几个常见应用：1. 系统建模和仿真：MATLAB提供了用于建立系统数学模型的工具包，比如Control System Toolbox。

使用这些工具，可以通过数学表达式或传递函数来描述系统的物理特性，然后可以使用模型进行仿真和分析。

仿真可以帮助理解系统的行为，优化系统的控制策略。

2. 控制器设计和分析：MATLAB提供了用于控制器设计和分析的工具包，例如Control System Toolbox和Simulink。

这些工具可以用于设计各种类型的控制器，如比例控制器、积分控制器、微分控制器和PID控制器。

还可以使用频域分析工具来评估控制系统的稳定性和性能。

3.系统优化：MATLAB提供了强大的优化工具箱，可以在给定性能指标的条件下，自动优化控制系统的参数。

可以使用这些工具来优化控制器的参数以达到要求的性能。

同时，还可以将优化问题建模为约束优化问题，并使用优化算法来解决这些问题。

4. 系统辨识：在实际控制应用中，经常需要从实验数据中估计系统的数学模型。

MATLAB提供了用于系统辨识的工具箱，如System Identification Toolbox。

可以使用这些工具来拟合实验数据，并估计系统的参数和结构。

5. 多体动力学仿真：MATLAB还提供了用于多体动力学仿真的工具包，如SimMechanics。

这些工具可以用于建立机械系统的动力学模型，并对系统进行仿真分析。

这在机械、航空航天和机器人等领域的控制系统设计中非常有用。

6. 状态估计和观测器设计：在控制系统中，通常需要估计无法直接测量的状态变量。

MATLAB提供了用于状态估计的工具包，如Kalmanfilter、Luenberger observer等。

  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
金陵科技学院机电工程学院 结果： Transfer function: 2s+9 ----------------------------s^4 + 3 s^3 + 2 s^2 + 4 s + 6 Zero/pole/gain: 2 (s+4.5) ------------------------------------------(s+1.386) (s+2.439) (s^2 - 0.825s + 1.775) z= [-4.5000] p= [4x1 double] k= 2 ans = 0.4125 + 1.2668i 0.4125 - 1.2668i -2.4388 -1.3861
金陵科技学院机电工程学院
例4.1 模型转换方法的比较

已知系统的状态空间模型，求出它的传递函数 模型、零极增益模型。
1 1 0 1 x 0 2 0 x 0 u , y 1 2 3x 1 0 4 1

解：按上述方程输入状态方程系数矩阵A，B， C，D，注意这是一个单输入单输出系统，D是 1×1阶的。故必须置为[0]。
4.1 控制工具箱中的LTI对象 ——LTI的参数转换
>> num=[2, 9]; >> den=[1 3 2 4 6]; >> sys1=tf(num,den) >> [a,b,c,d]=ssdata(sys1)
结果： Transfer function: 2s+9 ----------------------------s^4 + 3 s^3 + 2 s^2 + 4 s + 6 a= -3.0000 -1.0000 -1.0000 -0.7500 2.0000 0 0 0 0 2.0000 0 0 0 0 2.0000 0 b= 1 0 0 0 c= 0 0 0.5000 1.1250 d= 0
金陵科技学院机电工程学院
例4.1 模型转换方法的比较
结果: 方法一 用LTI对象和控制系统工具箱命令建新模型 系统的传递函数模型 Transfer function from input to output... -2 s + 2 ------------s^2 - 5 s + 4 系统的零极增益模型 Zero/pole/gain from input to output... -2 (s-1) ----------(s-4) (s-1)

三种子对象的共同属性：

采样周期Ts：

Ts = 0或默认时表示系统为连续时间系统 Ts = -1表示系统是离散系统，但它的采样周期未定。 仅对连续时间系统有效，其值由时延数组组成，默 认表示无输入时延。

输入时延Td：


输入变量名InputName和输出变量名 OutputName：

用户定义系统输入输出的名称，可默认。

Zero/pole/gain: 2 (s-2) (s-3) (s-4) ------------------(s-1) (s-2)
金陵科技学院机电工程学院
4.1 控制工具箱中的LTI对象 ——LTI子对象、模型的建立与转换

特有的属性及模型建立：

状态空间模型：
Ax Bu x y Cx Du
金陵科技学院机电工程学院
4.1 控制工具箱中的LTI对象 ——LTI子对象、模型的建立与转换

特有的属性及模型建立：

零极点增益模型： ( s z1 )(s z2 )...(s zm ) G( s ) K ( s p1 )(s p2 )...(s pn ) 式中：K为系统增益，zi为零点，pj为极点 在MATLAB中，零极点增益模型用[z,p,K]矢量组表 示。即：
金陵科技学院机电工程学院
例4.1 模型转换方法的比较
方法二 用LTI对象和控制系统工具箱命令提取参数 系统的传递函数参数 f1 = [1x3 double] g1 = 系统的零极增益参数 [1x3 double] z1 = 要知道f,g的内容，键入f1{:.:},g1{:,:} [1.0000] ans = p1 = 0 -2.0000 2.0000 [2x1 double] ans = k1 = 1 -5 4 -2.0000 要知道p的内容，键入p1{:,:} ans = 4 1 金陵科技学院机电工程学院

在Matlab中，可以利用分别定义的传递函数分子、 分母多项式对其加以描述。
num = [ c1, c2, …, cn-1, cn]
den = [1, a1, a2,…,an-1, an]
注意：它们都是按s的降幂进行排列的
sys=tf(num,den)
金陵科技学院机电工程学院
4.1 控制工具箱中的LTI对象 ——LTI子对象、模型的建立与转换

注：与ss，tf，zpk命令的不同在于这些带data 的命令仅仅用来转换参数，但并不生成新的系 统。
金陵科技学院机电工程学院
4.1 控制工具箱中的LTI对象 ——LTI的参数转换
>> num=[2, 9]; >> den=[1 3 2 4 6]; >> sys1=tf(num,den) >> [f,g]=tfdata(sys1) %生成数据，但不显 示 >> f{1},g{1} %显示数据
特有的属性及模型建立： 例：已知系统传递函数为：

试在Matlab中将上述传递函数模型表示出来。 >> num=[2, 9]; >> den=[1 3 2 4 6]; >> sys1=tf(num,den) Transfer function: 2s+9 ----------------------------s^4 + 3 s^3 + 2 s^2 + 4 s + 6 金陵科技学院机电工程学院
2s 9 G( s) 4 s 3s 3 2s 2 4s 6
4.1 控制工具箱中的LTI对象 ——LTI子对象、模型的建立与转换
特有的属性及模型建立： 例：对前述模型进行修改

>> num=[2, 9]; >> den=[1 3 2 4 6]; >> sys1=tf(num,den,0.1,'inputname','电流','outputname',' 电压') Transfer function from input "电流" to output "电压": 2z+9 ----------------------------z^4 + 3 z^3 + 2 z^2 + 4 z + 6 紧跟基本变元的第一个不加属 Sampling time: 0.1
金陵科技学院机电工程学院
4.1 控制工具箱中的LTI对象 ——LTI子对象、模型的建立与转换

特有的属性及模型建立：

传递函数模型：
Y (s) c1s n1 c2 s n2 ... cn1s cn G( s ) n U ( s) s a1s n1 ... an1s an
金陵科技学院机电工程学院
例4.2 含串联和反馈环节的系统
K1=250，求图示系统的传递函数和极点分布。
s
金陵科技学院机电工程学院
例4.2 含串联和反馈环节的系统

解：根据控制系统工具箱LTI对象运算优 先等级为“状态空间>零极增益>传递函 数”的规定，合成系统的系统函数的对 象特性应按照环节的最高等级来确定。 因此，有一个环节使用零极增益，其他 两个是传递函数，则最后的系统函数就 表现为零极增益。
金陵科技学院机电工程学院
性名称的变元表示采样周期， 模型变为离散系统
4.1 控制工具箱中的LTI对象 ——LTI子对象、模型的建立与转换
特有的属性及模型建立： 例：对前述模型进行修改

>> num=[2, 9]; >> den=[1 3 2 4 6]; >> sys1=tf(num,den,'td',0.1,'inputname','电流 ','outputname','电压') Transfer function from input "电流" to output "电压": 2s+9 exp(-0.1*s) * ----------------------------s^4 + 3 s^3 + 2 s^2 + 4 s + 6
金陵科技学院机电工程学院
例：已知一状态方程如下：
解：系统为单输入、单输出系统 >> A=[1 6 9 10; 3 12 6 8; 4 7 9 11; 5 12 13 14]; >> B=[4; 2; 2; 1]; >> C=[0 0 2 1]; >> D=zeros(1,1); 注意：模型可以互相转换 >> sys3 = ss(A,B,C,D)
金陵科技学院机电工程学院
4.1 控制工具箱中的LTI对象 ——LTI子对象、模型的建立与转换

MATLAB控制系统工具箱中规定的LTI对象， 包含了以下三种子对象：

tf对象:描述传递函数模型 zpk对象:描述零极增益模型 ss箱中的LTI对象 ——LTI子对象、模型的建立与转换