现代控制理论实验报告 2Word文件下载.docx
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s^4+2s^3+6s^2+3s+9
2.G1=ss（G）
a=
x1x2x3x4
x1-2-1.5-0.75-2.25
x24000
x30100
x40010
b=
u1
x12
x20
x30
x40
c=
y100.1250.6251
d=
y10
Continuous-timemodel.
题1.2 已知SISO系统的状态空间表达式为
，
（2）求系统的传递函数。
A=[0,1,0;
0,0,1;
-4,-3,-2];
B=[1;
3;
-6];
C=[1,0,0];
D=zeros（1,1）;
G=ss（A,B,C,D）
x1x2x3
x1010
x2001
x3-4-3-2
x11
x23
x3-6
y1100
>
G1=tf（G）
s^2+5s+3
---------------------
s^3+2s^2+3s+4
实验2利用MATLAB求解系统的状态方程
①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；
②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；
③掌握利用MATLAB导出连续状态空间模型的离散化模型的方法。
参考教材P99~101“3.8 利用MATLAB求解系统的状态方程”
（1）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。
（2）在MATLAB界面下调试程序，并检查是否运行正确。
题2.1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];
B=[3;
0];
expm（A*0.5）
ans=
0.84520.2387
-0.47730.1292
（2）
，绘制系统的状态响应及输出响应曲线；
C=[1,1];
D=[0];
G=ss（A,B,C,D）;
[y,x,t]=step（G）;
plot（t,x）
（3）
t=[0:
0.04:
4];
u=1+exp（-t）.*cos（3*t）;
G=ss（A,B,C,D）;
[y,t,x]=lsim（G,u,t）;
（4）
t=[0:
0.01:
2];
u=0;
x0=[1;
[y,t,x]=initial（G,x0,t）;
plot（t,x）
（5）在余弦输入信号和初始状态
下的状态响应曲线。
u=cos（t）;
1];
[y,t,x]=lsim（G,u,t,x0）;
题2.2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；
-25,-4];
B=[0;
[G,H]=c2d（A,B,0.05）
G=0.97090.0448
-1.12120.7915
H=0.0012
0.0448
（2）分析不同采样周期下，离散化状态空间模型的结果。
答：
T=0.1G=0.89230.0790
-1.97590.5762
H=0.0043
0.0790
T=0.2G=0.64010.1161
-2.90170.1758
H=0.0144
0.1161
说明采样周期越大，G的第一列越小，第二列越大；
H越大！
实验3系统的能控性、能观测性分析
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。
参考教材P117~118“4.2.4 利用MATLAB判定系统能控性”
P124~125“4.3.3 利用MATLAB判定系统能观测性”
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；
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。
题3.1 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,-10.6667,-0.3333;
1,0,1;
0,1,2];
B=[0;
1;
Uc=[B,A*B,A^2*B,A^3*B];
rank（Uc）
3
说明系统能控！
题3.2 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,-10.6667,-0.3333;
C=[1,0,2];
Uo=[C;
C*A;
C*A^2;
C*A^3];
rank（Uo）
说明系统可观测！
题3.3 已知系统状态空间描述如下
（1）判断系统的状态能控性；
A=[0,2,-1;
5,1,2;
-2,0,0];
0;
-1];
C=[1,1,0];
故系统是能控的！
（2）判断系统的状态能观测性；
故系统是可观测的！
（3）构造变换阵，将其变换成能控标准形；
rank（Uo）
rank（Uc）
A=[0,2,-1;
Qc=ctrb（A,B）
Qc=
118
034
-1-2-2
symss;
det（s*eye（3）-A）
s^3-s^2-12*s+10
Q=Qc*[-12,-1,1;
-1,1,0;
1,0,0],P=inv（Q）
Q=
-501
130
12-1-1
P=
0.13640.04550.1364
-0.04550.3182-0.0455
1.68180.22730.6818
Ab=P*A*Q,Bb=P*B,Cb=C*Q
Ab=
0.00001.0000-0.0000
001.0000
-10.000012.00001.0000
Bb=
-0.0000
0
1.0000
Cb=
-431
（4）构造变换阵，将其变换成能观测标准形；
Qo=obsv（A,C）
Qo=
110
531
13131
P=[-12,-1,1;
1,0,0]*Qo,Q=inv（P）
-4-20
421
-0.50000-1.0000
0.500002.0000
1.00001.00000
Ao=P*A*Q,Bo=P*B,Co=C*Q
Ao=
00-10
1012
011
Bo=
-4
1
Co=
001
实验4系统稳定性分析
①学习系统稳定性的定义及李雅普诺夫稳定性定理；
②通过用MATLAB编程、上机调试，掌握系统稳定性的判别方法。
参考教材P178~181“5.3.4 利用MATLAB进行稳定性分析”
（1）掌握利用李雅普诺夫第一方法判断系统稳定性；
（2）掌握利用李雅普诺夫第二方法判断系统稳定性。
题4.1 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；
flag=0;
[z,p,k]=ss2zp（A,B,C,D,1）;
disp（'
Systemzero-points,pole-pointsandgainare:
'
）;
z
z=
-4.0000
p
p=
-3.3978
3.5745
0.8234
k
k=
n=length（A）;
fori=1:
n
ifreal（p（i））>
flag=1;
end
end
ifflag==1
disp（'
Systemisunstable'
else
Systemisstable'
Systemisunstable
（2）利用李雅普诺夫第二方法判断其稳定性。
%Q=I
Q=eye（3,3）;
P=lyap（A,Q）;
Flag=0;
fori=1:
det（P（1:
i,1:
i））
if（det（P（1:
i））<
=0）
ifflag==1
else
-2.1250
-8.7812
6.1719
实验5利用MATLAB实现极点配置、设计状态观测器
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。
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”
（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5.1 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；
P=[-1,-2,-3];
symsk1k2k3s;
K=[k1k2k3];
eg=Simple（det（s*diag（diag（ones（（size（A）））））-A+B*K））
f=1;
1:
3
f=Simple（f*（s-P（i）））;
f=f-eg;
[k1k2k3]=solve（jacobian（f1,'
s'
）,subs（f1,'
0）,subs（f,'
0））
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；
K=acker（A,B,P）
K=
1.48090.7481-0.0458
Ac=A-B*K
Ac=
-1.48090.25190.0458
-4.4427-2.24431.1374
4.88551.4885-2.2748
eig（Ac）
-3.0000
-2.0000
-1.0000
（3）采用调用place函数法进行闭环系统极点配置
eig（A）'
-1.6506-0.1747-1.5469i-0.1747+1.5469i
K=place（A,B,P）
eig（A-B*K）
题5.2 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
。
a=[0,1,0;
b=[1;
6];
c=[1,0,0];
n=3;
ob=obsv（a,c）;
roam=rank（ob）;
ifroam==n
Systemisobserbable'
）
elseifroam~=n
Systemisnoobserbable'
Systemisobserbable
a=[0,1,0;
p1=[-1-2-3];
a1=a'
;
b1=c'
c1=b'
K=acker（a1,b1,p1）;
h=（K）'
h=
4
-10
ahc=a-h*c
ahc=
-410
6-3-2
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