MATLAB

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实验一MATLAB基础知识

一、实验目的

初步了解Matlab的基本语法规则;

掌握Matlab矩阵运算和数组运算的基本规则,以及基本绘图方法。

二、实验环境

计算机,Matlab软件

三、实验原理

1、MATLAB基本语句

1)循环语句

MATLAB的循环语句包括for循环和while循环两种类型。

(1)for循环

语法格式:

for 循环变量= 起始值:步长:终止值

循环体

end

起始值和终止值为一整型数,步长可以为整数或小数,省略步长时,默认步长为1。执行for循环时,判定循环变量的值是否大于(步长为负时则判定是否小于)终止值,不大于(步长为负时则小于)则执行循环体,执行完毕后加上步长,大于(步长为负时则小于)终止值后退出循环。

例1 给矩阵A、B赋值。

MATLAB 语句及运行结果如下:

k=5;

a=zeros(k, k) %矩阵赋零初值

for m=1 : k

for n=1: k

a(m,n)=1/(m+n-1);

end

end

for i=m : -1 : 1

b(i)=i;

end

(2)while循环

语法格式:

while 表达式

循环体

end

其执行方式为:若表达式为真(运算值非0),则执行循环体;若表达式为假(运算结果为0),则退出循环体,执行end后的语句。

a=3;

while a

a=a-1

end

输出:

a=2

a=1

a=0

2)条件转移语句

条件转移语句有if和switch两种。

(1)if语句

MATLAB中if语句的用法与其他高级语言相类似,其基本语法格式有以下几种:格式一:

if 逻辑表达式

执行语句

end

格式二:

if 逻辑表达式

执行语句1

Else

执行语句2

end

格式三:

if 逻辑表达式1

执行语句1

else if 逻辑表达式2

执行语句2

end

(2)switch语句

switch语句的用法与其他高级语言相类似,其基本语法格式为:

switch表达式(标量或字符串)

case 值1

语句1

case 值2

语句2

Otherwise

end

2、绘图语句

常用的MA TLAB绘图语句有figure、plot、subplot、stem等,图形修饰语句有title、axis、text等。

1)figure

figure有两种用法,只用一句figure命令,会创建一个新的图形窗口,并返回一个整数型的窗口编号。figure(n)表示将第n号图形窗口作为当前的图形窗口,并将其显示在所有窗口的最前面; 如果该图形窗口不存在,则新建一个窗口,并赋以编号n。

2)plot

线型绘图函数。用法为plot(x,y,'s')。参数x为横轴变量,y为纵轴变量,s用以控制图形的基本特征如颜色、粗细等,通常可以省略,常用方法如表1所示。

3)Stem

绘制离散序列图,常用格式stem(y)和stem(x,y)分别和相应的plot函数的绘图规则相同,只是用stem命令绘制的是离散序列图。

表1

4)Subplot

subplot(m,n,i)图形显示时分割窗口命令,把一个图形窗口分为m行,n列,m×n个小窗口,并指定第i个小窗口为当前窗口。

5)绘图修饰命令

在绘制图形时,我们通常需要为图形添加各种注记以增加可读性。在plot语句后使用title('标题')可以在图形上方添加标题,使用xlabel('标记')或ylabel('标记')为X轴或Y轴添加说明,使用text(X值、Y值、'想加的标示')可以在图形中任意位置添加标示。

例3 画图基本语句如图2-1所示。

MATLAB 语句及运行结果如下:

x=0:0.1*pi:2*pi; %定义x向量

figure(1); %创建一个新的图形窗口,编号为1

subplot(2,2,1); %将窗口划分为2行,2列,在第1个窗口中作图

plot(x,sin(x)); %画图

title('正弦线'); %给图形加标题

subplot(2,2,2); %在第2个窗口中作图

plot(x,sin(x),'r'); %画一正弦波,红色

xlabel('X'); %给x轴加说明

ylabel('SIN(X)'); %给y轴加说明

subplot(2,2,3); %在第3个窗口中作图

plot(x,sin(x),'--'); %画一正弦波,破折线

subplot(2,2,4); %在第4个窗口中作图

plot(x,sin(x),'r+'); %画一正弦波,红色+线

text(4,0,'注记');

3、MATLAB内部特殊变量和常数

1)MATLAB内部特殊变量和常数

MATLAB内部有很多变量和常数,用以表达特殊含义。常用的有:

变量ans:指示当前未定义变量名的答案;

常数eps:表示浮点相对精度,其值是从1.0到下一个最大浮点数之间的差值。该变量值作为一些MA TLAB函数计算的相对浮点精度,按IEEE标准,如:,近似为2.2204e-016;

常数Inf:表示无穷大。当输入或计算中有除以0时产生Inf;

虚数单位i,j:表示复数虚部单位,相当于;

NaN:表示不定型值,是由0/0运算产生的。

常数pi:表示圆周率π,其值为3.1415926535897…;

MATLAB中可表示的数字的近似范围从,

有效数字表示的典型例子如下:1234.56789,123456.789E-2,1.23456789e3(format指令可以控制显示格式)

复数形式:3.5+4*j, -2.1-7.4*j(i 也可以)

取绝对值:abs()

语法格式:abs(x)。当x为实数时计算x的绝对值;x为复数时得到的是复数的模值;x 为字符串时得到各字符的ASCII码。

取相角:angle()

语法格式:angle(z)。求复矢量或复矩阵的相角,结果为一个以弧度为单位介于-π和+π之间的值。

2)变量

1.变量命名规则

MATLAB中对变量的命名应遵循以下规则:

(1)变量名可以由字母、数字和下划线混合组成,但必须以字母开头;

(2)字符长度不能大于31;

(3)变量命名区分大小写。

3)矩阵及其运算

MATLAB具有强大的矩阵运算和数据处理功能,对矩阵的处理必须遵从代数规则。

矩阵生成

(1)一般矩阵的生成

对于一般的矩阵MA TLAB的生成方法有多种。最简单的方法是从键盘直接输入矩阵元素。直接输入矩阵元素时应注意:各元素之间用空格或逗号隔开,用分号或回车结束矩阵行,用中括号把矩阵所有元素括起来。

例1 在工作空间产生一个3×3矩阵A可用MA TLAB语言描述如下:

A=[1 2 3; 4 5 6; 7 8 9]

A=[1 2 3

4 5 6

7 8 9]

运行结果:

A=

1 2 3

4 5 6

7 8 9

Size(A)得到矩阵的大小,

ans =

3 3

(2)特殊矩阵的生成

对于特殊的矩阵可直接调用MA TLAB的函数生成。

用函数zeros生成全0矩阵:格式B=zeros(m,n)生成m×n的全0阵。

用函数ones生成全1矩阵:格式B=ones(m,n)生成m×n的全1阵。

用函数eye生成单位阵:格式B=eye(m,n)生成m×n矩阵,其中对角线元素全为1,其他元素为0。

矩阵的运算

矩阵的运算有基本运算和函数运算两种类型。基本运算包括矩阵的加、减、乘、除、乘方、求转置、求逆等,其主要特点是通过MA TLAB提供的基本运算符+、-、*、/(\)、^等即可完成。函数运算主要是通过调用MATLAB系统内置的运算函数来求取矩阵的行列式(det(A)),求秩(rank(A)),求逆(inv(A)),求特征值和特征向量([V,D]=eig(A)), 求Jordan标准形(jordan(A))和矩阵分解等。需要用时可以参阅联机帮助和相关参考书。(.*,.\,表示逐个元素的乘积和相除;矩阵X/Y 相当于X*inv(Y), X\Y相当于inv(Y)*X)例2 矩阵的基本运算。

A=[1, 2, 3; 4, 5, 6];

B =[6, 5, 4; 3, 2, 1];

C =A+B %计算两个矩阵的和

D =B' %计算矩阵B的转置

E=A*D %做矩阵乘法,必须要满足矩阵乘法的基本要求E应该是n阶方阵

F=det(E) %求E的行列式值

G=E^(-1) %求E的逆

输出结果:

4、MATLAB函数、及其调用方法

在MA TLAB语言中,M文件有两种形式:脚本和函数。脚本没有输入/输出参数,只是一些函数和命令的组合。它可以在MATLAB环境下直接执行,也可以访问存在于整个工作空间内的数据。由脚本建立的变量在脚本执行完后仍将保留在工作空间中可以继续对其进行操作,直到使用clear命令对其清除为止。函数是MA TLAB语言的重要组成部分。MATLAB 提供的各种工具箱中的M文件几乎都是以函数的形式给出的。函数接收输入参数,返回输出参数,且只能访问该函数本身工作空间中的变量,从命令窗或其他函数中不能对其工作空间的变量进行访问。

1.函数结构

MATLAB语言中提供的函数通常由以下五个部分组成:

(1)函数定义行: 以function开头,函数名(必须与文件名相同)及函数输入输出参数在此定义;

(2)H1行:第一注释行,供lookfor和help在线帮助使用;

(3)函数帮助文件;通常包括函数输入输出参数的含义,调用格式说明;

(4)函数体:它包括进行运算和赋值的所有MA TLAB程序代码。函数体中可以包括流程控制、输入/输出、计算、赋值、注释以及函数调用和脚本文件调用等。在函数体中完成对输出参数的计算;

(5)注释。

这五个部分中最重要的是函数定义行和函数体。函数定义行是一个MA TLAB函数所必需的,其他各部分的内容可以没有,这种函数称为空函数。

例1

function sa=circle(r,s)

% Circle plot a circle of radii r in the line specified by s

% r raddi

% s line color

% sa area of the circle

%

% circle(r) use blue line to draw a circle of radii r

% circle(r,s) use 's' to draw circle

% sa=circle(r) compute the area of the circle and draw it in blue

% sa=circle(r,s) compute the area of the circle and draw it in color 's'

if nargin>2

error('to many input ');

end

clf; t=0:pi/100:2*pi;

x=r*exp(i*t);

if nargout==0

plot(x,s);

else

sa=pi*r*r;

fill(real(x),imag(x),s)

end

axis('square'); %makes the current axis box square in size.

2.函数调用

函数调用的过程实际上就是参数传递的过程。例如,在一个脚本文件里调用函数“max”可采用如下方式:

n=1:20;

a=sin(2*pi*n/20);

[Y,I]=max(a);

该调用过程把变量“a”传给了函数中的输入参数“x”,然后把函数运算的返回值传给输出参数“Y”和“I”。其中,Y是a序列的最大值,I是最大值Y对应的坐标值。

例3

构造:y[n] = δ[n-3]:

调用函数:

n = 0:6;

y = imp_fun(n,3);

stem(n,y)

例4

构造:y[n] = 5δ[n] - δ[n-2]:

调用函数:

y=5*imp_fun(n,0) - imp_fun(n,2);

stem(n,y);

四、实验内容

1、上机前,认真阅读实验原理,并对原理中的程序进行验证。

2、产生3类基本矩阵,基本矩阵的显示方式:ones,zeros,eye。

3、在同一张图上绘出:y=3sin(x+pi/3),y=cos(3x+pi/6),并用不同的线型和点型区分。

4、绘制以下图形:y=cos(2x),y=sin(3x),y=cos2(x)+sin(x),y=sin(x)*cos(x);要求:用subplot()将画面分成四个,并且绘制的形式不同。

五、实验报告要求

1、简述实验目的及实验原理。

2、编程实现实验内容,并记录各输出波形,要求附上源程序(手写),并记录波形(可打印粘贴)。

控制系统MATLAB仿真基础

系统仿真 § 4.1控制系统的数学模型 1、传递函数模型(tranfer function) 2、零极点增益模型(zero-pole-gain) 3、状态空间模型(state-space) 4、动态结构图(Simulink结构图) 一、传递函数模型(transfer fcn-----tf) 1、传递函数模型的形式 传函定义:在零初始条件下,系统输出量的拉氏变换C(S)与输入量的拉氏变换R(S)之比。 C(S) b1S m+b2S m-1+…+b m G(S)=----------- =- -------------------------------- R(S) a1S n + a2S n-1 +…+ a n num(S) = ------------ den(S) 2、在MATLAB命令中的输入形式 在MATLAB环境中,可直接用分子分母多项式系数构成的两个向量num、den表示系统: num = [b1, b2, ..., b m]; den = [a1, a2, ..., a n]; 注:1)将系统的分子分母多项式的系数按降幂的方式以向量的形式输入两个变量,中间缺项的用0补齐,不能遗漏。 2)num、den是任意两个变量名,用户可以用其他任意的变量名来输入系数向量。 3)当系统种含有几个传函时,输入MATLAB命令状态下可用n1,d1;n2,d2…….。 4)给变量num,den赋值时用的是方括号;方括号内每个系数分隔开用空格或逗号;num,den方括号间用的是分号。 3、函数命令tf( ) 在MATLAB中,用函数命令tf( )来建立控制系统的传函模型,或者将零极点增益模型、状态空间模型转换为传函模型。 tf( )函数命令的调用格式为: 圆括号中的逗号不能用空格来代替 sys = tf ( num, den ) [G= tf ( num, den )]

MATLAB自适应滤波去噪

《MATLAB自适应滤波去噪》 课程设计报告 1.课程设计目的 此次课程设计目的是为了让我们学会使用MATLAB进行计算机仿真,使用自适应滤波法设计一个语音去噪声电路。培养我们的电路设计思路及其算法,明白理论与实践相结合的重要性,培养了我们的实际操作能力以及锻炼我们对实际问题的分析与解决的能力。 2.课程设计内容 2.1 LMS自适应算法原理 自适应过程一般采用典型LMS自适应算法,但当滤波器的输入信号为有色随机过程时,特别是当输入信号为高度相关时,这种算法收敛速度要下降许多,这主要是因为输入信号的自相关矩阵特征值的分散程度加剧将导致算法收敛性能的恶化和稳态误差的增大。此时若采用变换域算法可以增加算法收敛速度。变换域算法的基本思想是:先对输入信号进行一次正交变换以去除或衰减其相关性,然后将变换后的信号加到自适应滤波器以实现滤波处理,从而改善相关矩阵的条件数。因为离散傅立叶变换DFT 本身具有近似正交性,加之有FFT快速算法,故频域分块LMS FBLMS 算法被广泛应用。 FBLMS算法本质上是以频域来实现时域分块LMS算法的,即将时域数据分组构成N个点的数据块,且在每块上滤波权系数保持不变。其原理框图如图2所示。FBLMS 算法在频域内可以用数字信号处理中的重叠保留法来实现,其计算量比时域法大为减少,也可以用重叠相加法来计算,但这种算法比重叠保留法需要较大的计算量。块数据的任何重叠比例都是可行的,但以50%的重叠计算效率为最高。对FBLMS算法和典

型LMS算法的运算量做了比较,并从理论上讨论了两个算法中乘法部分的运算量。本文从实际工程出发,详细分析了两个算法中乘法和加法的总运算量,其结果为: 复杂度之比=FBLMS实数乘加次数/LMS实数乘加次数=(25Nlog2N+2N-4)/[2N(2N-1)] 采用ADSP的C语言来实现FBLMS算法的程序如下: for(i=0;i<=30;i++) {for(j=0;j<=n-1;j++) {in[j]=input[i×N+j;] rfft(in,tin,nf,wfft,wst,n); rfft(w,tw,wf,wfft,wst,n); cvecvmlt(inf,wf,inw,n); ifft(inw,t,O,wfft,wst,n); for(j=0,j<=N-1;j++) {y[i×N+j]=O[N+j].re; e[i×N+j]=re fere[i×N+j]-y[i×N+j]; temp[N+j]=e[i×N+j;}

MATLAB与系统仿真

学习中心/函授站_ 成都学习中心 姓名赵洪学号7020140122093 西安电子科技大学网络与继续教育学院 2015学年上学期 《MATLAB与系统仿真》期末考试试题 (综合大作业) 考试说明: 1、大作业于2015年4月3日公布,2015年5月9日前在线提交; 2、考试必须独立完成,如发现抄袭、雷同、拷贝均按零分计。 3、程序设计题(三(8,10))要求写出完整的程序代码,并在matlab软件环境调试并运行通过,连同运行结果一并附上。 一、填空题(1? ×25=25?) 1、Matlab的全称为矩阵实验室。 2、在Matlab编辑器中运行程序的快捷键是:F5 。 3、Matlab的工作界面主要由以下五个部分组成,它们分别是:菜单栏、 工具栏、当前工作目录窗口、工作空间管理窗口和命令窗口。 4、在Matlab中inf表示:无穷大;clc表示:清空命令窗口中的显示内容;more表示:在命令窗口中控制其后每页的显示内容行数;who表示:查阅Matlad内存变量名;whos表示:列出当前工作空间所有变量。 5、在Matlab命令窗口中运行命令Simulink 可以打开Simulink模块库浏览器窗口。 6、求矩阵行列式的函数:det ;求矩阵特征值和特征向量的函数eig 。 7、Matlab预定义变量ans表示:没有指定输出变量名;eps表示:系统精度 ;nargin表示:函数输入参数的个数。 8、Matlab提供了两种方法进行程序分析和优化,分别为:通过Profiler工具优化和通过tic和toc函数进行优化。 9、建立结构数组或转换结构数组的函数为:struct ; 实现Fourier变换在Matlab中的对应函数为:fourier() ;Laplace变换的函数:Laplace() 。

自适应滤波LMS与RLS地matlab实现

MATLAB 仿真实现LMS 和RLS 算法的二阶AR 模型 及仿真结果分析 一、题目概述:二阶AR 模型如图1a 所示,可以如下差分方程表示: )()()2()1()()(21n d n v n x a n x a n v n x +=----= (1) 图1a 其中,v(n)是均值为0、方差为0.965的高斯白噪声序列。 , 为描述性参数, .95,0,195.021=-=a a 设x(-1)=x(-2)=0,权值 , =0.04①推导最优 滤波权值(理论分析一下)。②按此参数设置,由计算机仿真模拟权值收敛曲线并画出,改变步长在此模拟权值变化规律。③对仿真结果进行说明。④应用RLS 算法再次模拟最优滤波权值。 解答思路: (1)高斯白噪声用normrnd 函数产生均值为0、方差为0.965的正态分布随机1*N 矩阵来实现。随后的产生的信号用题目中的二阶AR 模型根据公式(1)产生,激励源是之前产生的高斯白噪声。 (2)信号长度N 取为2000点,用以观察滤波器权值变化从而估计滤波器系数,得到其收敛值。 (3)仿真时分别仿真了单次LMS 算法和RLS 算法下的收敛性能以及100次取平均后的LMS 和RLS 算法的收敛性能,以便更好的比较观察二者的特性。 (4)在用不同的分别取3个不同的 值仿真LMS 算法时, 值分别取为

0.001,0.003,0.006;用3个不同的λ值仿真RLS 算法时λ值分别取为1,0.98,0.94,从而分析不同步长因子、不同遗忘因子对相应算法收敛效果的影响。 二、 算法简介 1.自适应算法的基本原理 自适应算法的基本信号关系如下图所示: 图 1b 自适应滤波器框图 输入信号x(n)通过参数可调的数字滤波器后产生输出信号y(n),将其与参考信号d(n)进行比较,形成误差信号e(n)。e(n)通过某种自适应算法对滤波器参数进行调整,最终是e(n)的均方值最小。当误差信号e(n)的均方误差达到最小的时候,可以证明信号y(n)是信号d(n)的最佳估计。 2. LMS 算法简介 LMS 算法采用平方误差最小的原则代替最小均方误差最小的原则,信号基本关系如下: 1 ()()() ()()()(1)()2()()(0,1,2,....1) N i i i y n w n x n i e n d n y n w n w n e n x n i i N μ-=-=-+=+-=-∑ (2) 写成矩阵型式为: ()()()()()() (1)()2()() T y n W n X n e n d n y n W n W n e n X n μ==-+=+ (3) 式(3)中,W(n) 为n 时刻自适应滤波器的权值, 011()[(),(),....()]T N W n w n w n w n -=,N 为自适应滤波器的阶数,本设计中取为2000;X( n) 为n 时刻自适应滤波器的参考输入矢量,由最近N 个信号采样值构成,()[(),(1),....(1)]T X n x n x n x n N =--+;d ( n) 是期望的输出值;e ( n) 为自适应滤波器的输出误差调节信号(简称失调信号) ;μ是控制自适应速度与稳定性的增益常数,又叫收敛因子或步长因子。

matlab控制系统仿真课程设计

课程设计报告 题目PID控制器应用 课程名称控制系统仿真院部名称机电工程学院专业 班级 学生姓名 学号 课程设计地点 课程设计学时 指导教师 金陵科技学院教务处制成绩

一、课程设计应达到的目的 应用所学的自动控制基本知识与工程设计方法,结合生产实际,确定系统的性能指标与实现方案,进行控制系统的初步设计。 应用计算机仿真技术,通过在MATLAB软件上建立控制系统的数学模型,对控制系统进行性能仿真研究,掌握系统参数对系统性能的影响。 二、课程设计题目及要求 1.单回路控制系统的设计及仿真。 2.串级控制系统的设计及仿真。 3.反馈前馈控制系统的设计及仿真。 4.采用Smith 补偿器克服纯滞后的控制系统的设计及仿真。 三、课程设计的内容与步骤 (1).单回路控制系统的设计及仿真。 (a)已知被控对象传函W(s) = 1 / (s2 +20s + 1)。 (b)画出单回路控制系统的方框图。 (c)用MatLab的Simulink画出该系统。 (d)选PID调节器的参数使系统的控制性能较好,并画出相应的单位阶约响应

曲线。注明所用PID调节器公式。PID调节器公式Wc(s)=50(5s+1)/(3s+1) 给定值为单位阶跃响应幅值为3。 有积分作用单回路控制系统 无积分作用单回路控制系统

大比例作用单回路控制系统 (e)修改调节器的参数,观察系统的稳定性或单位阶约响应曲线,理解控制器参数对系统的稳定性及控制性能的影响? 答:由上图分别可以看出无积分作用和大比例积分作用下的系数响应曲线,这两个PID调节的响应曲线均不如前面的理想。增大比例系数将加快系统的响应,但是过大的比例系数会使系统有比较大的超调,并产生振荡,使稳定性变坏;增大积分时间有利于减小超调,减小振荡,使系统的稳定性增加,但是系统静差消除时间变长,加入微分环节,有利于加快系统的响应速度,使系统超调量减小,稳定性增加。 (2).串级控制系统的设计及仿真。 (a)已知主被控对象传函W 01(s) = 1 / (100s + 1),副被控对象传函W 02 (s) = 1 / (10s + 1),副环干扰通道传函W d (s) = 1/(s2 +20s + 1)。 (b)画出串级控制系统方框图及相同控制对象下的单回路控制系统的方框图。(c)用MatLab的Simulink画出上述两系统。

MATLAB仿真教程

一、设计目的 通过运用MATLAB对函数进行Z域分析和单边带信号的调制与解调,使我们进一步加深对MATLAB的认识和运用,以实现以下目的: 1.本次试验进一步熟悉了MATLAB软件的使用方法及相关的操作。 2.对Z变换及其反变换函数在MATLAB中的调用有了掌握。 3.理论与实际的仿真相结合,更直观的看到结果。 4.观察了单边带信号调制与解调后的图像,加深认识。 二、设计原理 MATLAB是The MathWorks公司在1984年推出的一种商品化软件,它提供了大量丰富的应用函数,并且具有扩充的开放性结构。目前,该软件包涵盖了控制系统应用、数字信号处理、数字图像处理、通讯、神经网络、小波理论分析、优化与统计、偏微分方程、动态系统实时仿真等多学科专业领域。 其中单边带调制信号是将双边带信号中的一个边带滤掉而形成的。根据方法的不同,产生单边带调制信号的方法有:滤波和相移法。 由于滤波法在技术上比较难实现所以在此我们将用相移法对单边带调制与解调系统进行讨论与设计。 三、设计内容和MATLAB图像

1、数字系统的响应 源代码如下: b=[0 1 2 1 0]; a=[1 -0.5 0 0.3 -0.005]; subplot(421);zplane(b,a); title('系统的零极点图'); subplot(422);impz(b,a,21); title('单位脉冲响应'); subplot(423);stepz(b,a,21); title('单位阶跃响应');

N=21;n=0:N-1; x=exp(-n); x0=zeros(1,N); y0=[1,-1]; xi=filtic(b,a,y0); y1=filter(b,a,x0,xi); xi0=filtic(b,a,0); y2=filter(b,a,x,xi0); y3=filter(b,a,x,xi); [h w]=freqz(b,a,21); subplot(424);stem(n,y1); title('零输入响应');grid on; subplot(425);stem(n,y2); title('零状态响应');grid on; subplot(426);stem(n,y3); title('系统的全响应');grid on; subplot(427);plot(w,abs(h)); title('幅频特性曲线');grid on; subplot(428);plot(w,angle(h)); title('相频特性曲线');grid on;

自适应波束形成与Matlab程序代码注解

1.均匀线阵方向图 (1)matlab 程序 clc; clear all; close all; imag=sqrt(-1); element_num=32;%阵元数为8 d_lamda=1/2;%阵元间距d与波长lamda的关系 theta=linspace(-pi/2,pi/2,200); theta0=0;%来波方向 w=exp(imag*2*pi*d_lamda*sin(theta0)*[0:element_num-1]'); for j=1:length(theta) a=exp(imag*2*pi*d_lamda*sin(theta(j))*[0:element_num-1]'); p(j)=w'*a; end patternmag=abs(p); patternmagnorm=patternmag/max(max(patternmag)); patterndB=20*log10(patternmag); patterndBnorm=20*log10(patternmagnorm); figure(1) plot(theta*180/pi,patternmag); grid on; xlabel('theta/radian') ylabel('amplitude/dB') title([num2str(element_num) '阵元均匀线阵方向图','来波方向为' num2str(theta0*180/pi) '度']); hold on; figure(2) plot(theta,patterndBnorm,'r'); grid on; xlabel('theta/radian') ylabel('amplitude/dB') title([num2str(element_num) '阵元均匀线阵方向图','来波方向为' num2str(theta0*180/pi) '度']); axis([-1.5 1.5 -50 0]);

利用MATLAB实现循环卷积.doc

一、实验目的 1.利用MATLAB 实现循环卷积。 2.比较循环卷积与线性卷积的区别。 二、实验条件 PC 机,MATLAB7.0 三、实验内容 1)循环卷积的定义:两个序列的N 点循环卷积定义为: )0()()()]()([1 0N n m n x m h n x n h N k N N <≤-=?∑-= 利用MATLAB 实现两个序列的循环卷积可以分三个步骤完成: (1)初始化:确定循环点数N ,测量输入2个序列的长度。 (2)循环右移函数:将序列x(n)循环右移,一共移N 次(N 为循环卷积的循环次数),最后将每次循环成的新序列组成一个矩阵V 。 (3)相乘:将x(n)移位后组成的矩阵V 与第二个序列h(n)对应相乘,即得循环卷积结果。程序如下: 程序一: clear;close all ; N=10; x1=[6 15 -6 3 5 7 0 1]; x2=[7 1 2 9 4 3 20 6]; xn1=length(x1); xxn1=0:xn1-1; xn2=length(x2); xxn2=0:xn2-1; subplot(3,1,1); stem(xxn1,x1); subplot(3,1,2); stem(xxn2,x2); x11=fft(x1,N);

x12=fft(x2,N); y11=x11.*x12; y1=ifft(y11,N); subplot(3,1,3); n=0:length(y1)-1; stem(n,y1,'.'); title('循环卷积的结果'); xlabel('n');ylabel('y1(n)'); 运行后所得图形如下: 观察所得的循环卷积结果发现并没有呈现周期性的序列,因此将程序做下列改变。程序二: clear;close all; N=40; x1=[6 15 -6 3 5 7 0 1]; x2=[7 1 2 9 4 3 20 6]; x2=[x2,x2,x2,x2]; xn1=length(x1); xxn1=0:xn1-1; xn2=length(x2); xxn2=0:xn2-1; subplot(3,1,1);

自控-二阶系统Matlab仿真

自动控制原理 二阶系统性能分析Matlab 仿真大作业附题目+ 完整报告内容

设二阶控制系统如图1所示,其中开环传递函数 ) 1(10 )2()(2+=+=s s s s s G n n ξωω 图1 图2 图3 要求: 1、分别用如图2和图3所示的测速反馈控制和比例微分控制两种方式改善系统的性能,如果要求改善后系统的阻尼比ξ =0.707,则和 分别取多少? 解: 由)1(10 )2()(2 += +=s s s s s G n n ξωω得10 21,10,102===ξωωn t K d T

对于测速反馈控制,其开环传递函数为:) 2()s (2 2n t n n K s s G ωξωω++=; 闭环传递函数为:2 2 2)2 (2)(n n n t n s K s s ωωωξωφ+++= ; 所以当n t K ωξ2 1+=0.707时,347.02)707.0(t =÷?-=n K ωξ; 对于比例微分控制,其开环传递函数为:)2()1()(2 n n d s s s T s G ξωω++=; 闭环传递函数为:) )2 1(2)1()(2 22 n n n d n d s T s s T s ωωωξωφ++++=; 所以当n d T ωξ2 1 +=0.707时,347.02)707.0(=÷?-=n d T ωξ; 2、请用MATLAB 分别画出第1小题中的3个系统对单位阶跃输入的响应图; 解: ①图一的闭环传递函数为: 2 22 2)(n n n s s s ωξωωφ++=,10 21 ,10n ==ξω Matlab 代码如下: clc clear wn=sqrt(10); zeta=1/(2*sqrt(10)); t=0:0.1:12; Gs=tf(wn^2,[1,2*zeta*wn,wn^2]); step(Gs,t)

matlab仿真模拟

中国地质大学长城学院 本科课程设计题目:双手协调机器人 系别信息工程系 学生姓名 专业电气工程及其自动化 学号 指导教师王密香 职称研究生 2015年12 月22日

双手协调机器人 摘要 多机器人的协同作业是制造业发展的必然要求,双臂机器人就是适应这一要求而开发出的一种新型机器人,相对于单臂机器人它可以大大增强机器人对复杂装配任务的适应性,同时可以提高工作空间的利用效率。当前大多数工业机器人的应用是为单臂机器人独自工作的能力准备的。一般地,单臂机器人只适合于刚性工件的操作,并受制于环境,随着现代工业的发展和科学技术的进步,对于许多任务而言单臂操作是不够的。为了适应任务的复杂性、智能性的不断提高以及系统柔顺性的要求而扩展为双手协调控制。即由两个单臂机器人相互协调、相互配合的去完成某种作业,但由于组成双手协调控制系统的是两个机器人它们不可能是两个单手机器人的简单组合,除了它们各自共同目标的控制实现外,它们相互间的协调控制以及对环境的适应性就成为组合的关键,这样双手协调控制机器人系统的进一步应用就受到了限制。而双臂机器人能完成对于人来说易于实现的功能,它比双手协调机器人更具有实用价值,它的高自律性以及学习性,能够适应许多环境,使其在工业生产、危险处理、国防、航天航空等方面运用广泛采用了Matlab/Simulink 仿真软件,分别用模块法和程序法对双手协调机器人系统进行了PID 控制器的校正仿真设计。 关键词:双手协调机器人;Matlab/Simulink;PID 校正;仿真 Using the Matlab/Simulink simulation software, using method of module and the procedural law on hands coordinate robot system has carried on the correction for the simulation of PID controller design simulation results show that these two kinds of design method is not only convenient and quick, and the correction effect is satisfactory to people Keywords:Hands coordinate robot; Matlab/Simulink; PID correction; The simulation

自适应载波同步及其Matlab仿真

成都理工大学工程技术学院本科毕业论文 自适应载波同步及其Matlab仿真 作者姓名: 专业名称: 指导老师: 年月日

摘要 自适应滤波算法的研究是现在社会自适应信号处理中最为活跃的研究课题之一。找寻收敛速度快,计算简单,数值稳定性好的自适应滤波算法是研究人员不断努力追求的目标。本设计在论述自适应滤波基本原理的基础上,说明了几种当前几种典型的自适应滤波算法和应用。并对这几种典型自适应滤波算法的性能特点进行简单的比较,给出了算法性能的综合评价。 载波同步是无线通信接收机的主要功能之一,其对通信系统质量的提高至关重要。随着新算法涌现和芯片处理速度的提高,不同的解决方案不断的提出。自适应载波同步是一种依据自适应算法的同步方法,内容新颖。本课题在介绍自适应算法和载波同步问题的基础上,详细讨论了平方差分环路法和锁相环路法,具体包括代价函数、代价函数的导数、迭代公式和原理图等,并在论文的第三部分给出了这两种方法的Matlab仿真。仿真结果验证了这两种方法在跟踪载波相位方面是满足要求的,且收敛速度较快。 关键词:自适应滤波载波同步平方差分环路锁相环路法

Abstact The research of adaptive filtering algorithm is one of the most activity tasks, the goal that researchers want to pursue is to find an adaptive filtering algorithm that converge fast and compute simplely. Based on the basis adaptive filtering principle, this paper introduces several typical adaptive algorithms and applications, then compares those algorithm's characters and gives the orithm performance evaluation. Carrier synchronization is one of the main functions of Wireless communications receiver,it is essential for the improvement in the quality of the communication system. With the emergence of new algorithms and the speed improvement of chip processing, different solutions is proposed continuously. Adaptive carrier synchronization is a synchronization method based on adaptive algorithms, and its content is innovative. Based on the introducing of adaptive algorithm and carrier synchronization, this issue has a detailed discussion of the square difference method and the PLL loop method, including its cost function, cost function derivative, iterative formula and schematic, etc. And the third part of the paper gives two methods of Matlab simulation.Simulation results show the two methods with tracking the carrier phase is to meet the requirements, and convergence speedly. Keywords:adaptive filter, carrier synchronization, differential circle square , phase-locked loop method

matlab循环语句

matlab 基本语句 1.循环语句for for i=s1:s3:s2 循环语句组 end 解释:首先给i赋值s1;然后,判断i是否介于s1与s2之间;如果是,则执行循环语句组,i=i+s3(否则,退出循环.);执行完毕后,继续下一次循环。 例:求1到100的和,可以编程如下: sum=0 for i=1:1:100 sum=sum+i end 这个程序也可以用while语句编程。 注:for循环可以通过break语句结束整个for循环. 2.循环语句while 例:sum=0;i=1; while(i<=100) sum=sum+i;i=i+1; end 3.if语句 if(条件) 语句 end if(条件) 语句 else 语句 end if(条件) 语句 elseif 语句 end 4.关系表达式:

=,>,<,>=,<=,==(精确等于) 5.逻辑表达式:|(或),&(且) 6.[n,m]=size(A)(A为矩阵) 这样可以得到矩阵A的行和列数 n=length(A),可以得到向量A的分量个数;如果是矩阵,则得到矩阵A的行与列数这两个数字中的最大值。 7.!后面接Dos命令可以调用运行一个dos程序。 8.常见函数: poly():为求矩阵的特征多项式的函数,得到的为特征多项式的各个系数。如 a=[1,0,0;0,2,0;0,0,3],则poly(a)=1 -6 11 -6。相当于poly(a)=1入^3+(-6)入^2+11入+(-6)。 compan():可以求矩阵的伴随矩阵. sin()等三角函数。 MATLAB在数学建模中的应用(3) 一、程序设计概述 MATLAB所提供的程序设计语言是一种被称为第四代编程语言的高级程序设计语言,其程序简洁,可读性很强,容易调试。同时,MATLAB的编程效率比C/C++语言要高得多。 MATLAB编程环境有很多。常用的有: 1.命令窗口 2.word窗口 3.M-文件编辑器,这是最好的编程环境。 M-文件的扩展名为“.m”。M-文件的格式分为两种: ①λ M-脚本文件,也可称为“命令文件”。 ② M-函数文件。这是matlab程序设计的主流。λ 保存后的文件可以随时调用。 二、MATLAB程序结构 按照现代程序设计的观点,任何算法功能都可以通过三种基本程序结构来实现,这三种结构是:顺序结构、选择结构和循环结构。其中顺序结构是最基本的结构,它依照语句的自然顺序逐条地执行程序的各条语句。如果要根据输入数据的实际情况进行逻辑判断,对不同的结果进行不同的处理,可以使用选择结构。如果需要反复执行某些程序段落,可以使用循环结构。 1 顺序结构 顺序结构是由两个程序模块串接构成。一个程序模块是完成一项独立功能的逻辑单元,它可以是一段程序、一个函数,或者是一条语句。 看图可知,在顺序结构中,这两个程序模块是顺序执行的,即先执行<程序

matlab软件的使用方法

MATLAB 软件使用简介 默认分类2007-03-15 21:26:49 阅读4106 评论8 字号:大中小订阅 MATLAB 软件使用简介 MATLAB 是一个功能强大的常用数学软件, 它不但可以解决数学中的数值计算问题, 还可以解决符号演算问题, 并且能够方便地绘出各种函数图形。MATLAB自1984年由美国的MathWorks公司推向市场以来,历经十几年的发展和竞争,现已成为国际最优秀的科技应用软件之一。这里主要以适用于Windows操作系统的MATLAB5.3版本向读者介绍MATLAB 的使用命令和内容。 一、MATLAB 的进入/退出 MA TLAB 的安装成功后, 系统会在Windows【开始】菜单的【程序】子菜单中加入启动MATLAB命令的图标, 用鼠标单击它就可以启动MATLAB系统,见图2.1。 图2.1 启动MA TLAB 启动MATLAB后, 屏幕上出现MATLAB命令窗口: 图2.2 MA TLAB命令窗口 图2.2的空白区域是MATLAB 的工作区(命令输入区), 在此可输入和执行命令。 退出MATLAB系统像关闭Word文件一样, 只要用鼠标点击MATLAB系统集成界面右上角的关闭按钮即可。 二、MATLAB 操作的注意事项 l 在MA TLAB工作区输入MATLAB命令后, 还须按下Enter键, MA TLAB才能执行你输入的MA TLAB命令, 否则MA TLAB不执行你的命令。 l MATLAB 是区分字母大小写的。 l 一般,每输入一个命令并按下Enter键, 计算机就会显示此次输入的执行结果。(以下用↙表示回车)。如果用户不想计算机显示此次输入的结果,只要在所输入命令的后面再加上一个分号“;”即可以达到目的。如: x= 2 + 3 ↙x=5 x = 2 + 3 ; ↙不显示结果5 l 在MA TLAB工作区如果一个表达式一行写不下,可以用在此行结尾处键入三个英文句号的方法达到换行的目的。如: q=5^6+sin(pi)+exp(3)+(1+2+3+4+5)/sin(x)… -5x+1/2-567/(x+y) l MATLAB 可以输入字母、汉字,但是标点符号必须在英文状态下书写。 l MATLAB 中不需要专门定义变量的类型,系统可以自动根据表达式的值或输入的值

系统仿真的MATLAB实现.

第七章系统仿真的MATLAB实现 由于计算机技术的高速发展,我们可以借助计算机完成系统的数字仿真。综前所述,数字仿真实质上是根据被研究的真实系统的模型,利用计算机进行实验研究的一种方法。仿真的主要过程是:建立模型、仿真运行和分析研究仿真结果。仿真运行就是借助一定的算法,获得系统的有关信息。 MATLAB是一种面向科学与工程计算的高级语言,它集科学计算、自动控制、信号处理、神经网络和图像处理等学科的处理功能于一体,具有极高的编程效率。MATLAB是一个高度集成的系统,MATLAB提供的Simulink是一个用来对动态系统进行建模、仿真和分析的软件包,它支持线性和非线性系统,能够在连续时间域、离散时间域或者两者的混合时间域里进行建模,它同样支持具有多种采样速率的系统。在过去几年里,Simulink已经成为数学和工业应用中对动态系统进行建模时使用得最为广泛的软件包。 MATLAB仿真有两种途径:(1)MATLAB可以在SIMULINK窗口上进行面向系统结构方框图的系统仿真;(2)用户可以在MATLAB的COMMAND窗口下,用运行m文件,调用指令和各种用于系统仿真的函数,进行系统仿真。这两种方式可解决任意复杂系统的动态仿真问题,前者编辑灵活,而后者直观性强,实现可视化编辑。 下面介绍在MATLAB上实现几类基本仿真。 7.1 计算机仿真的步骤 在学习计算机仿真以前,让我们先总结一下计算机仿真的步骤。 计算机仿真,概括地说是一个“建模—实验—分析”的过程,即仿真不单纯是对模型的实验,还包括从建模到实验再到分析的全过程。因此进行一次完整的计算机仿真应包括以下步骤:

(1)列举并列项目 每一项研究都应从说明问题开始,问题由决策者提供或由熟悉问题的分析者提供。 (2)设置目标及完整的项目计划 目标表示仿真要回答的问题、系统方案的说明。项目计划包括人数、研究费用以及每一阶段工作所需时间。 (3)建立模型和收集数据 模型和实际系统没有必要一一对应,模型只需描述实际系统的本质或者描述系统中所研究部分的本质。因此,最好从简单的模型开始,然后进一步建立更复杂的模型。 (4)编制程序和验证 利用数学公式、逻辑公式和算法等来表示实际系统的内部状态和输入/输出的关系。建模者必须决定是采用通用语言如MATLAB、FORTRAN、C还是专用仿真语言来编制程序。在本教材中,我们选择的是MATLAB和其动态仿真工具Simulink。 (5)确认 确认指确定模型是否精确地代表实际系统。它不是一次完成,而是比较模型和实际系统特性的差异,不断对模型进行校正的迭代过程。 (6)实验设计 确定仿真的方案、初始化周期的长度、仿真运行的长度以及每次运行的重复次数。 (7)生产性运行和分析 通常用于估计被仿真系统设计的性能量度。利用理论定性分析、经验定性分析或系统历史数据定量分析来检验模型的正确性,利用灵敏度分析等手段来检验模型的稳定性。 (8)文件清单和报表结果 (9)实现

MATLAB仿真实验全部

实验一 MATLAB 及仿真实验(控制系统的时域分析) 一、实验目的 学习利用MATLAB 进行控制系统时域分析,包括典型响应、判断系统稳定性和分析系统的动态特性; 二、预习要点 1、 系统的典型响应有哪些? 2、 如何判断系统稳定性? 3、 系统的动态性能指标有哪些? 三、实验方法 (一) 四种典型响应 1、 阶跃响应: 阶跃响应常用格式: 1、)(sys step ;其中sys 可以为连续系统,也可为离散系统。 2、),(Tn sys step ;表示时间围0---Tn 。 3、),(T sys step ;表示时间围向量T 指定。 4、),(T sys step Y =;可详细了解某段时间的输入、输出情况。 2、 脉冲响应: 脉冲函数在数学上的精确定义:0 ,0)(1)(0 ?==?∞ t x f dx x f 其拉氏变换为:)()()()(1 )(s G s f s G s Y s f === 所以脉冲响应即为传函的反拉氏变换。 脉冲响应函数常用格式: ① )(sys impulse ; ② ); ,();,(T sys impulse Tn sys impulse ③ ),(T sys impulse Y = (二) 分析系统稳定性 有以下三种方法: 1、 利用pzmap 绘制连续系统的零极点图; 2、 利用tf2zp 求出系统零极点; 3、 利用roots 求分母多项式的根来确定系统的极点 (三) 系统的动态特性分析 Matlab 提供了求取连续系统的单位阶跃响应函数step 、单位脉冲响应函数impulse 、零输入响应函数initial 以及任意输入下的仿真函数lsim.

用matlab实现自适应图像阈值分割最大类方差法代码

%用matlab实现自适应图像阈值分割最大类方差法代码clear; warning off; SE = strel('diamond',4); BW1 = imread('cameraman.tif'); BW2 = imerode(BW1,SE); BW3 = imdilate(BW2,SE); BW4 = BW1-BW3; %rgb转灰度 if isrgb(BW4)==1 I_gray=rgb2gray(BW4); else I_gray=BW4; end figure,imshow(I_gray); I_double=double(I_gray);%转化为双精度 [wid,len]=size(I_gray); colorlevel=256; %灰度级 hist=zeros(colorlevel,1);%直方图 %threshold=128; %初始阈值 %计算直方图 for i=1:wid for j=1:len m=I_gray(i,j)+1; hist(m)=hist(m)+1; end end hist=hist/(wid*len);%直方图归一化 miuT=0; for m=1:colorlevel miuT=miuT+(m-1)*hist(m); end xigmaB2=0; for mindex=1:colorlevel threshold=mindex-1; omega1=0; omega2=0; for m=1:threshold-1 omega1=omega1+hist(m); end omega2=1-omega1; miu1=0; miu2=0; for m=1:colorlevel if m

MATLAB仿真程序

窗型选择仿真程序: clear,clc bw=3e6;% 信号带宽 T=1e-4;%信号脉冲宽度 A=2;%信号幅度 fs=4*bw; lfft=round(T*fs);%采样点数 lfft=2^nextpow2(lfft); dt=1/fs;%采样间隔 f0=1e6; t=(0:lfft-1)*dt;%时域采样点 q=(0:lfft-1)*2*pi/lfft; s=A*exp(j*2*pi*f0*t+j*pi*bw*t.*t/T);%产生线性调频信号 S=(fft(s));%线性调频信号的傅立叶变换fft H=conj(S);%匹配滤波器的频率响应 Y=S.*H;%线性调频信号的频域匹配滤波输出 y=fftshift(ifft(Y));%线性调频信号的时域匹配滤波输出 %对chirp信号进行时域加权 h1=(triang(lfft))';%三角窗函数 s1=s.*h1;S1=fft(s1);H1=conj(S1); Y1=S1.*H1; y1=fftshift(ifft(Y1));%加三角窗后的线性调频信号的时域匹配滤波输出h2=(hanning(lfft))';%汉宁窗函数 s2=s.*h2;S2=fft(s2);H2=conj(S2); Y2=S2.*H2; y2=fftshift(ifft(Y2));%加汉宁窗后的线性调频信号的时域匹配滤波输出h3=(hamming(lfft))';%海明窗函数 s3=s.*h3;S3=fft(s3);H3=conj(S3); Y3=S3.*H3; y3=fftshift(ifft(Y3));%加海明窗后的线性调频信号的时域匹配滤波输出 figure; subplot(3,1,1), plot(t,real(s)),title('chirp signal'); subplot(3,1,2), plot(q,abs(S)),title('线性调频信号幅度谱'); subplot(3,1,3), plot(q,angle(S)),title('线性调频信号相位谱');

基于MATLAB_Simulink机器人鲁棒自适应控制系统仿真研究

第18卷第7期 系统仿真学报?V ol. 18 No. 7 2006年7月Journal of System Simulation July, 2006 基于MATLAB/Simulink机器人鲁棒自适应控制系统仿真研究 高道祥,薛定宇 (东北大学教育部暨辽宁省流程工业综合自动化重点实验室,沈阳 110004) 摘要:介绍了一种在MATLAB/Simulink环境下进行机器人鲁棒自适应控制系统仿真的方法,利 用Matlab软件强大的数值运算功能,将系统模型用Matlab语言编写成M-Function(或S-Function) 文件,通过User-Defined-Function模块嵌入到Simulink仿真环境中,可以充分发挥Simulink模块 实时的动态仿真功能,简化仿真模型的设计,修改和调整。基于M-Function建立机器人系统模型 的方法可以推广到其他复杂控制系统的建模,SimMechanics在建立多自由度连杆机器人受控对象 仿真模型时,简单可靠。 关键词:机器人;Matlab/Simulink;SimMechanics;仿真;鲁棒自适应控制 中图分类号:TP391.9 文献标识码:A 文章编号:1004-731X(2006) 07-2022-04 Simulation Research of Robust Adaptive Control System for Robotic Manipulators Based on MATLAB/Simulink GAO Dao-xiang, XUE Ding-yü (Key Laboratory of Process Industry Automation, Ministry of Education, Northeast University, Shenyang 110004, China) Abstract: A simulation method of robust adaptive control was proposed for the robotic manipulator system. The method took the advantage of the powerful computing function of Matlab to programme M-function (or S-Function) for the system model by Matlab language and embedded it to the Simulink by User-Defined-Function module. The real time dynamic simulating function of Simulink would be exerted adequately and the design, modification and adjust of the system model could be greatly simplified. The method of constructing manipulator control system model based on M-Function could be generalized to the other complicated control system and SimMechanics would make the n-links manipulator model conveniently and credibly. Key words: robotic manipulator; Matlab/Simulink; SimMechanics; simulation; robust adaptive control 引言 一个新的控制算法在付诸使用之前,无论从经济原因还是技术角度,都需要经过仿真阶段来测试控制系统的性能和缺陷。尤其对复杂系统控制的研究,虽然仿真并不能说明控制算法是绝对合理与可靠的,但随着仿真技术的发展,仿真的确是系统设计必不可少的中间步骤。 Matlab/Simulink以其强大的数学运算能力,方便实用的绘图功能及语言的高度集成性成为系统仿真和自动控制领域首选的计算机辅助设计工具。Simulink可以将可视化的模块很方便地组成系统模型的仿真框图,对于使用普通Simulink模块不易搭建的复杂控制系统,用Matlab语言编写M-Function或S-Function文件,通过User-Defined-Function 模块嵌入到Simulink仿真环境中,大大扩充了Simulink的功能。对于机器人这类的复杂控制系统,通过Simulink可以很方便的建立其仿真模型。 机器人控制系统仿真模型中不易采用普通Simulink模块搭建的部分是控制器模型和受控对象—机器人模型,可以采用Matlab语言编写M-Function实现控制器和机器人模型。 收稿日期:2005-05-09 修回日期:2005-08-02 作者简介:高道祥(1972-),男,山东蓬莱人,博士生,研究方向为机器人鲁棒自适应控制。薛定宇(1963-),男,辽宁沈阳人,教授,博导,研究方向为控制系统CAD,机器人控制。另外,由于SimMechanics提供了机构的仿真模块集,对于n自由度的连杆机器人,也可以采用SimMechanics模块进行组建。 1 n连杆机器人的仿真模型 如果不考虑摩擦力等外界干扰的作用,机器人的动力学方程可由下式描述, τ= + +) ( ) , ( ) (q G q q q C q q M (1) 式中,q q q , ,是1 × n向量,表示各个关节的位置,速度,加速度。) (q M是n n×阶对称正定的惯量矩阵。q q q C ) , (是1 × n向量,表示离心力和哥氏力项。) (q G是1 × n向量,表示重力项。τ表示外界输入的控制力矩。由式(1)可以看出,机器人的动力学模型是一个高度复杂,强耦合的非线性时变方程,尤其模型的复杂程度随着自由度的增加呈指数上升趋势。因此,在用Matlab/Simulink进行机器人控制系统的仿真研究时,需要寻求一种简单可靠却行之有效的方法建立机器人控制系统仿真模型。 采用M-Function定制的Simulink模块与普通模块一样具有输入和输出向量,控制器与机器人受控对象的仿真模型函数可用如下关系式描述, ) , , , , (0q q q q q f d d d = τ(2) ) , , (1τ q q f q =(3)

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