控制系统仿真实验报告.docx
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控制系统仿真实验报告
《控制系统计算机仿真及辅助课程设计》
实验报告
姓名：
鲍云涛
学院：
自动化
学号：
912110200133
1、实验一：
（1）实验1.2
●MATLAB代码：
x=0:
0.01:
6;
y1=zeros（size（x））;
y2=zeros（size（x））;
y3=zeros（size（x））;
N=length（x）;
fork=1:
N
ifx（k）<2&x（k）>=0;y1（k）=sin（x（k）.^2）;
elseifx（k）>=2&x（k）<4;
y2（k）=exp（cos（x（k）））;
elsex（k）<=6&x（k）>=4;
y3（k）=-log（x（k））;
end
end
y=y1+y2+y3;plot（x,y）
●结果：
（2）实验1.3
●MATLAB代码：
x=-3:
0.01:
3;
y=-3:
0.01:
3;
[x,y]=meshgrid（x,y）;
z=（x.^2-y.^2）.*（abs（x-y）<2）+exp（-abs（x-y））.*（abs（x-y）>=2）;
mesh（x,y,z）;
xlabel（x）
●Figure结果：
（3）实验1.4
●系统的阻尼比:
§=0.2795，自然频率：
wn=0.447
●MATLAB代码：
sys=tf（[1],[20.50.4]）;
t=0:
0.1:
100;
impulse（sys,t）
title（'Unit-ImpulseResponseofG（s）'）
Grid
//
sys=tf（[1],[20.50.4]）;
t=0:
0.1:
100;
step（sys,t）
title（'Unit-StepResponseofG（s）'）
grid
●结果：
●Simulink仿真
A、单位阶跃响应
B、单位脉冲响应
实验二：
（1）实验2.1（a）
●代码：
num=[172424];
den=[110355024];
[ABCD]=tf2ss（num,den）
[ZPK]=tf2zp（num,den）
[RPH]=residue（num,den）
G=zpk（Z,P,K）
I=ss（A,B,C,D）
TF=tf（num,den）
impulse（TF）
figure
step（TF）
●结果:
状态方程零极点部分分式
零极点增益Continuous-timemodel传递函数
阶跃响应和脉冲响应：
（1）实验2.1（b）
●代码:
A=[2.25-5-1.25-0.5
2.25-4.25-1.25-0.25
0.25-0.5-1.25-1
1.25-1.75-0.25-0.75];
D=[4220]';
C=[0202];
B=[0];
[numden]=ss2tf（A,D,C,B）
TF=tf（num,den）
[ZPK]=tf2zp（num,den）
[RPH]=residue（num,den）
G=zpk（Z,P,K）
I=ss（A,D,C,B）
impulse（TF）
figure
step（TF）
●结果
零极点部分分式
零极点增益Continuous-timemodel传递函数
阶跃响应和脉冲响应：
（3）实验2.2
●代码：
h=0.1;
disp（'函数的数值解为'）;
disp（'y='）;
y=1;
fort=0:
h:
1
m=y;
disp（y）;
y=m-m*h;
end
//
h=0.1;
disp（'函数的离散时刻解为'）;
disp（'y='）;
fort=0:
h:
1
y=exp（-t）;
disp（y）;
end
●结果:
欧拉法真实解
欧拉法：
y1=
1.00000.90000.81000.72900.65610.59050.53140.47830.43050.38740.3487
真实值：
y2=
1.00000.90480.81870.74080.67030.60650.54880.49660.44930.40660.3679
结论：
欧拉法算得数值比真实值小，且误差越来越大。
（4）实验2.3
●代码:
h=0.1;
disp（'函数的数值解为'）;
disp（'y='）;
y=1;
fort=0:
h:
1
disp（y）;
k1=-y;
k2=-（y+k1*h）;
y=y+（k1+k2）*h/2;
end
结果:
y=
1.00000.90500.81900.74120.67080.60710.54940.49720.45000.40720.3685
结论:
比真实值略大。
比欧拉法误差小。
（5）实验2.4
●Simulink仿真:
●代码:
temp=ScopeData2_4（:
2）;
Y4=temp（1:
5:
end）
●结果：
Y4=
1.0000
0.9048
0.8187
0.7408
0.6703
0.6065
0.5488
0.4966
0.4493
0.4066
0.3679
结论：
与原函数数值相等，仿真可靠。
实验三：
（1）实验3.1
●代码:
function[x1,x2]=kuta4（h）
u=-0.6;e=1.82;s1=2;s2=2.5;i1=0;i2=0;
x1=ones（500,1）;x2=ones（500,1）;
fori=1:
1:
500
y1=0.5*（abs（x1（i）+1）-abs（x1（i）-1））;
y2=0.5*（abs（x2（i）+1）-abs（x2（i）-1））;
k1=-x1（i）+（1+u+e）*y1-s1*y2+i1;
k2=-（x1（i）+h/2*k1）+（1+u+e）*y1-s1*y2+i1;
k3=-（x1（i）+h/2*k2）+（1+u+e）*y1-s1*y2+i1;
k4=-（x1（i）+h*k3）+（1+u+e）*y1-s1*y2+i1;
x1（i+1）=x1（i）+h/6*（k1+2*k2+2*k3+k4）;
p1=-x2（i）+s2*y1+（1+u-e）*y2+i2;
p2=-（x2（i）+h/2*p1）+s2*y1+（1+u-e）*y2+i2;
p3=-（x2（i）+h/2*p2）+s2*y1+（1+u-e）*y2+i2;
p4=-（x2（i）+h*p3）+s2*y1+（1+u-e）*y2+i2;
x2（i+1）=x2（i）+h/6*（p1+2*p2+2*p3+p4）;
end
end
clc;
[x1,x2]=kuta4（0.1）;
plot（x1,x2）;
●结果：
●代码:
u=-0.6;e=1.82;s1=2;s2=2.5;i1=0;i2=0;
functiony1=fcn（x1）
y1=0.5*（abs（x1+1）-abs（x1-1））;
functiony2=fcn（x2）
y2=0.5*（abs（x2+1）-abs（x2-1））;
●结果：
（2）实验3.2
●代码：
clc;close;
sys1=tf（[-2],[10-40]）;
sys2=tf（[-0.4010],[100]）;
sys=sys1*sys2
t=0:
0.1:
200;
Step=step（t,sys）;
plot（t,Step）;
holdon;
Impulse=impulse（t,sys）;
plot（t,Impulse）;
●结果：
分析：
分析：
极点在s平面右半边，系统不稳定。
PID设计：
●Simulink：
外环采用PID反馈控制：
P=0.12，I=0，D=0.18。
●结果:
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