机器人抓取装置位置控制系统系统校正装置设计
机器人抓握系统的机械手段优化设计
机器人抓握系统的机械手段优化设计随着科技的不断发展，人们越来越依赖机器人来完成各种工作。
机器人抓握系统是机器人技术中非常重要的一个环节，其主要功能是实现机器人对物体的抓握和操作。
为了提高机器人的灵活性和工作效率，合理优化设计机器人抓握系统的机械手段至关重要。
机器人抓握系统的构成机器人抓握系统主要由机械手、传感器、控制器和执行器等几个部分组成。
其中，机械手是一个非常重要的组成部分，它可以实现机器人对物体进行抓握和操控的功能。
传感器可以实现对抓握力度和姿态的监测，使得机器人能够更好地完成特定的任务。
控制器则是机器人抓握系统的中枢，它可以对传感器获取的数据进行处理和分析，并发出指令控制执行器完成特定的操作。
机器人抓握系统中机械手的优化设计机器人抓握系统中机械手的优化设计可以从以下几个方面着手：1. 机械手的结构设计机器人抓握系统中机械手的结构设计应该尽量轻便、紧凑、结构简单，同时能够满足不同场合的使用需求。
例如，在仓库物流场合中，机械手的结构应该尽量紧凑，能够灵活地适应不同形状的货物切换操作。
而在工业制造行业中，机械手的结构应该更加牢固、坚定，能够承受重物的抓握和操控。
2. 机械手的动力系统设计在机械手的动力系统设计中，需要注意机械手的驱动方式选择、驱动力的大小和平衡性的问题。
在机械手驱动方式选择方面，可以采用气动或液动驱动方式，这种方式下优点是驱动力相对稳定，但缺点是驱动力难以精细控制。
而在驱动力的大小和平衡性的问题上，一般要根据机械手的应用场合进行调整，以保证开发成果满足工业生产的实际需求。
3. 机械手的抓握器设计机器人抓握系统中机械手抓握器的设计直接关系到机械手在真正使用中的性能表现。
在设计抓握器时，应聚焦力度的控制和物体的稳定保持。
例如，在进行小零件装配的操作时，需要选用相对柔软的材质，以保证对被抓握的小零件能够轻松地“握住”，而在对较大物体的抓握时，需要选用结构更加坚固、牢靠并且持续维持紧密稳固掌握的抓握器。
基于计算机视觉的智能机器人抓取系统设计与优化
基于计算机视觉的智能机器人抓取系统设计与优化智能机器人是基于计算机视觉技术的一种新兴的自动化设备。
它能够利用计算机视觉技术来感知环境，并通过机器学习算法进行数据处理和决策。
智能机器人的一个重要应用领域是抓取系统，它能够通过视觉传感器获取环境信息，并根据预先设定的任务目标进行抓取操作。
本文将介绍基于计算机视觉的智能机器人抓取系统的设计与优化。
首先，我们将讨论智能机器人抓取系统的基本原理和工作流程。
然后，我们将介绍系统设计中的关键技术，包括目标检测与跟踪、机器学习算法以及抓取策略优化。
最后，我们将探讨一些优化方法和技巧，以提高智能机器人抓取系统的性能和稳定性。
智能机器人抓取系统的基本原理是通过视觉传感器获取环境的图像信息，并利用计算机视觉技术进行目标检测和跟踪。
目标检测是识别出图像中的目标物体，而目标跟踪是追踪目标物体的运动轨迹。
这些技术可以帮助机器人准确地定位目标物体，为后续的抓取操作提供准确的位置和姿态信息。
机器学习算法在智能机器人抓取系统中起到了至关重要的作用。
通过对大量的训练数据进行学习，机器学习算法能够自动学习到目标物体的特征和抓取策略。
这些算法可以帮助机器人快速而准确地识别不同形状、尺寸和姿态的目标物体，并选择最合适的抓取策略。
抓取策略的优化是智能机器人抓取系统设计中的另一个关键问题。
合适的抓取策略能够确保机器人能够稳定地抓取目标物体，并减少抓取错误的概率。
针对不同形状、尺寸和姿态的目标物体，我们可以设计一些特定的抓取策略来提高抓取成功率。
同时，优化抓取策略也需要考虑实际操作中的约束条件，例如机器人的可靠性、抓取工具的稳定性等因素。
为了进一步提高智能机器人抓取系统的性能和稳定性，我们可以采取一些优化方法和技巧。
例如，使用多传感器融合技术可以提高目标检测和跟踪的准确性；使用深度学习算法可以提高机器学习算法的学习能力和泛化能力；使用物体形状建模技术可以增加抓取策略的灵活性和鲁棒性。
总之，基于计算机视觉的智能机器人抓取系统的设计与优化是一个复杂而关键的问题。
机器人抓取与操作控制方法研究与设计
机器人抓取与操作控制方法研究与设计摘要：随着人工智能和机器人技术的快速发展，机器人在工业、医疗、军事等领域中的应用越来越广泛。
机器人抓取与操作控制方法的研究和设计是实现机器人智能化的关键之一。
本文将重点探讨机器人抓取与操作控制方法的研究现状、存在的问题以及未来的发展方向。
1. 引言机器人在现代社会中的应用越来越普遍，其能够完成一些重复性的、危险的或者需要高精度的工作。
机器人的操作控制和抓取能力直接影响其应用范围和效果。
因此，研究和设计高效的机器人抓取与操作控制方法具有重要意义。
2. 机器人抓取方法的研究与设计机器人抓取是机器人实现操作功能的基础，其主要包括物体识别、姿态估计和运动规划等步骤。
目前，常见的机器人抓取方法主要有夹持抓取、表面抓取和形状抓取等。
2.1 夹持抓取方法夹持抓取是最常见的机器人抓取方式之一，通过机械手的夹爪夹持物体，并保持抓取力以保证物体不会滑落。
夹持抓取方法具有抓取稳定性高、适用范围广等优点，但在抓取形状不规则或表面光滑的物体时存在一定的难度。
2.2 表面抓取方法表面抓取方法是通过机器人末端工具与物体表面摩擦力来实现抓取，如利用磁力吸附、粘性表面等方式。
表面抓取方法适用于光滑表面的物体，但对于形状不规则或表面粗糙的物体抓取效果较差。
2.3 形状抓取方法形状抓取方法是根据物体的形状特征进行抓取，通常需要与物体形状匹配的机器人末端工具。
形状抓取方法适用于特定形状的物体，但对于形状变化较大的物体，如液态物体则无法实现有效抓取。
3. 机器人操作控制方法的研究与设计机器人操作控制方法是机器人执行抓取任务的关键，主要包括路径规划、运动控制和力控制等。
目前，常见的机器人操作控制方法主要有运动规划、力控制和视觉伺服等。
3.1 运动规划方法运动规划是实现机器人高效移动和执行任务的基础，其主要目标是确定机器人在空间中的轨迹和位置。
常见的运动规划方法包括基于模型的规划算法、基于搜索的规划算法和基于学习的规划算法等。
机器人精密抓取控制系统的设计与实现
机器人精密抓取控制系统的设计与实现随着科技的不断发展，机器人在各个领域的应用越来越广泛。
作为现代工业生产的重要组成部分，机器人的精密抓取控制系统在提升生产效率和质量方面起着至关重要的作用。
本文将探讨机器人精密抓取控制系统的设计与实现。
一、引言随着社会的快速发展，各种机器人在生产制造、医疗卫生、交通运输等领域得到广泛应用。
其中，机器人的精密抓取技术特别重要，它决定了机器人在执行任务时的准确性和效率。
因此，设计一个高效可靠的机器人精密抓取控制系统成为研究的热点之一。
二、机器人精密抓取控制系统的核心组成部分1. 传感器系统传感器系统是机器人精密抓取控制系统的重要组成部分。
通过对物体的感知和反馈，传感器系统可以实时获取物体的位置、形态等信息，为机器人的抓取动作提供准确的参考。
常见的传感器包括摄像头、激光雷达、力传感器等。
2. 运动控制系统运动控制系统是机器人精密抓取控制系统的核心，主要包括机械臂和执行器。
机械臂通过关节和轴来实现多自由度的运动，而执行器则负责实现机械臂的抓取和松开操作。
3. 规划算法规划算法是机器人精密抓取控制系统中的重要环节，它决定了机器人的路径规划和运动轨迹。
常用的规划算法有最短路径算法、遗传算法等。
通过合理选择和应用规划算法，可以实现机器人在复杂环境下的精准抓取。
三、机器人精密抓取控制系统的设计与实现1. 系统需求分析在设计机器人精密抓取控制系统之前，需要对系统的需求进行详细分析。
包括对抓取物体的形状、大小、重量等进行了解，确定机器人所需的自由度和力度。
同时，还需要考虑到抓取过程中可能存在的不确定因素，例如摩擦力、空气动力学等。
2. 硬件设计在硬件设计方面，需要选择适合的机械臂和执行器，并进行合理的组合。
同时，还需要根据需求选择合适的传感器系统，并将其与机械臂和执行器进行连接。
在设计过程中，需要考虑到机械臂的刚度、稳定性等因素，以及传感器系统的准确性和可靠性。
3. 软件设计软件设计是机器人精密抓取控制系统中的关键一环。
机器人的控制系统设计
机器人的控制系统设计机器人作为现代工业生产和科研的重要工具，其控制系统的设计和优化，对其性能和效能具有重要影响。
本文将探讨机器人的控制系统设计的关键要素和原则，通过合理的设计来提高机器人的工作效率和性能。
1. 概述机器人的控制系统是指对机器人进行控制和指挥的软件和硬件系统。
它由多个子系统组成，包括传感器、执行器、中央处理器和通信模块等。
这些子系统共同工作，使机器人能够感知环境、执行任务并与外部进行通信。
2. 控制系统设计的原则（1）可靠性和鲁棒性：控制系统应具备良好的可靠性和鲁棒性，能够在复杂和恶劣的环境条件下正常工作，并能适应各种场景需求的变化。
（2）实时性：机器人的控制系统需要具备快速的响应能力，能够实时感知环境变化并做出相应的反应，确保机器人的动作准确性和安全性。
（3）可扩展性和灵活性：控制系统应具备良好的可扩展性和灵活性，能够适应不同类型的机器人和任务需求，满足未来发展和扩展的需要。
3. 控制系统的组成部分（1）传感器系统：机器人的传感器系统用于感知环境信息，包括声音、图像、力量等。
常见的传感器包括摄像头、激光扫描仪、力传感器等。
（2）执行器系统：执行器系统用于执行机器人的动作，包括驱动电机、液压系统等。
执行器系统需要具备高精度和高效率，以确保机器人能够准确地完成任务。
（3）中央处理器：中央处理器是控制系统的核心，负责处理传感器数据、决策和控制机器人的运动。
中央处理器需要具备较高的计算能力和算法实现能力。
（4）通信模块：通信模块用于机器人与外部环境进行通信，包括无线通信和有线通信等。
通信模块的设计需要考虑数据传输的可靠性和安全性。
4. 控制系统的设计方法（1）模块化设计：控制系统的设计应该采用模块化的方式，将功能分解为多个模块，实现模块间的相互独立和可复用。
这种设计方法有助于提高系统的可维护性和扩展性。
（2）闭环控制：闭环控制是指控制系统能够根据反馈信息对机器人的状态进行调整和修正。
通过采集传感器数据，并与预设目标进行比较，控制系统可以实现精确的控制和调节。
工业机器人智能抓取算法设计与控制
工业机器人智能抓取算法设计与控制工业机器人在现代制造业中发挥着至关重要的作用。
作为自动化系统的一部分，工业机器人的抓取功能是实现任务完成的基础。
工业机器人智能抓取算法的设计与控制对于提高生产效率和质量至关重要。
本文将探讨工业机器人智能抓取算法的设计原则和控制方法，并介绍一些应用案例。
1. 智能抓取算法设计原则工业机器人智能抓取算法的设计原则是确保机器人能够准确并稳定地抓取目标物体。
以下是几个关键的设计原则：1.1 物体检测与识别：机器人需要能够实时检测和识别目标物体。
通过使用传感器和图像处理技术，可以实现对物体的形状、大小和位置的准确感知。
1.2 抓取姿态规划：根据目标物体的特征和形状，机器人需要规划一个最佳的抓取姿态。
这需要考虑到物体的稳定性和机器人末端执行器的限制。
1.3 抓取力控制：机器人需要根据目标物体的特性和所需抓取的力度来控制手爪的力量。
力控制算法可以帮助机器人实现对物体的精确控制，避免损坏物体或无法抓取的情况。
1.4 环境感知和协调：在工业生产环境中，机器人需要能够感知周围环境，并与其他机器人或设备进行协调。
通过使用传感器和通信技术，机器人可以避免碰撞或与其他机器人进行协同工作。
2. 智能抓取算法控制方法2.1 视觉引导：工业机器人可以通过视觉传感器来引导抓取过程。
视觉引导可以提供物体的位置、尺寸和方向等信息，帮助机器人确定最佳抓取策略。
通过图像处理和识别算法，机器人可以实时地感知和定位目标物体。
2.2 力控制：通过使用力传感器，机器人可以实现对抓取力的控制。
力控制技术可以帮助机器人根据物体的特性来调整抓取力度，从而避免物体损坏或抓取失败的情况。
2.3 智能规划：智能规划算法可以帮助机器人根据目标物体的特性和环境条件，选择最佳的抓取策略和运动路径。
这些算法可以通过优化方法、路径规划和动态控制等技术来实现。
2.4 协同控制：对于大型生产线上的多个机器人系统，协同控制是至关重要的。
通过使用通信技术和共享信息，机器人可以在协同工作过程中互相配合，提高生产效率和安全性。
机器人抓取装置位置控制系统校正装置设计
自动控制原理课程设计题目:机器人抓取装置位置控制系统校正装置设计专业：电气工程及其自动化姓名：班级：学号：指导老师：职称:郑州航空工业管理学院机电工程学院2011年12月初始条件：一个机器人抓取装置的位置控制系统为一单位负反馈控制系统，其传递函数为G。
s = 3，设计一个滞后校正装置，使系统的相s(s+1 (0.5S + 1 )角裕度吋-45。
设计内容：1先手绘系统校正前的bode图，然后再用MATLAB做出校正前系统的bode图，根据MATLAB做出的bode图求出系统的相角裕量。
2.求出校正装置的传递函数3.用MATLAB做出校正后的系统的bode图，并求出系统的相角裕量。
4在matlab下，用simulink进行动态仿真，在计算机上对人工设计系统进行仿真调试，确使满足技术要求。
5对系统的稳定性及校正后的性能说明6.心得体会。
1频率法的串联滞后校正特性及方法1.1特性：当一个系统的动态特性是满足要求的，为改善稳态性能，而又不影响其动态响应时，可采用此方法。
具体就是增加一对靠的很近并且靠近坐标原点的零、极点，使系统的开环放大倍数提高［倍，而不影响开环对数频率特性的中、高频段特性。
1.2该方法的步骤主要有：1绘制出未校正系统的bode图，求出相角裕量°，幅值裕量久g。
2在bode图上求出未校正系统的相角裕量二期望」处的频率‘2,'2作为校正后系统的剪切频率，；用来补偿滞后校正网络,2处的相角滞后，通常取；=5〜15。
3令未校正系统在^2的幅值为20lgi，由此确定滞后网络的［值。
4为保证滞后校正网络对系统在-c2处的相频特性基本不受影响，可按丄二二〜上求得第二个转折频率。
T 2 105校正装置的传递函数为Gc s = - S 1削s +16画出校正后系统的bode图，并校验性能指标2确定未校正前系统的相角裕度2.1先绘制系统的bode图如下：2.2再用MATLAB程序绘制校正前系统的bode图，并由MATLAB计算系统校正前的相角裕度，程序如下。
位置随动控制系统的校正设计
第一章位置随动控制系统与系统校正简述1.1 位置（随动系统）伺服控制系统简述位置随动系统又称伺服系统，主要用于解决位置跟随的控制问题，其根本任务就是通过执行机构实现被控量(输出位置)对给定量(指令位置)的及时和准确跟踪，并要具有足够的控制精度位置伺服系统应用很广，例如数控机床中的饿两个进给轴(y轴和z轴)的驱动，机器人的关节驱动；x-y记录仪中笔的平面位置控制；摄、录像机的磁鼓驱动系统；至于低速控制或对瞬时转速有要求时，也必须采用位置伺服控制，显然，步进电动机跟适合应用于位置控制，但是在高频响。
高精度和低噪声三方面，直流电动机更具有明显的优越性，并且在位置伺服系统中，对驱动电动机最主要的要求，是良好的调速性能和起、制动性能，直流电动机容易满足这一要求，能方便地、经济地在大范围内平滑地调速，所以在工业自动化装置中，直流位置伺服系统占相当的位置。
1.2线性系统的校正设计所谓控制系统的校正或综合是在已选定系统不可变部分的基础上，加入一些装置（称校正装置），使系统满足要求的各项性能指标。
校正装置可以串联在前向通道之中，形成串联校正，也可接在系统的局部反馈通道之中，形成并联校正或反馈校正。
第二章位置随动系统2.1位置随动控制系统的电路图图 2-1 位置控制系统原理图2.2位置随动控制系统的结构图图 2-2 位置控制系统结构图2.3位置随动控制系统的传递函数2.4等效结构图与对应的传递函数图 2-3 系统等效结构图开环传递函数：第三章 校正装置设计由实际的测定 得：==200==未校正系统开环传递函数=)(1s G )(2s G )(3S G =3.1静态误差系数的确定=s )(0S G =1K 200取 1K =200 )(0S G =未校正开环传递函数对数幅频特性曲线为3.2期望对数幅频特性将时域指标转换为频域指标： 其中 δ=0.16+0.4（-1）0.2取 δ=0.2 则 r M =1.1==arcsin = =2+1.5(r M -1)+2.5(r M -1)=2.175取 =2=5为了使校正装置简单化，故在'c =5点做-20dB/dec 直线，取。
智能制造中机器人抓取系统的设计与实现研究
智能制造中机器人抓取系统的设计与实现研究智能制造作为当今制造业的重要发展方向，已经催生了各种各样的技术创新。
其中，机器人技术作为智能制造的核心组成之一，已经被广泛应用于生产线自动化、零件加工、装配等领域。
在智能制造中，机器人抓取系统是关键技术之一，它直接影响着生产效率和生产质量。
因此，本文将对机器人抓取系统的设计与实现进行深入研究。
一、机器人抓取系统的工作原理机器人抓取系统一般由机器人手臂、末端执行器和控制系统三部分组成。
机器人手臂是机器人抓取系统的核心部件之一，它负责完成物料的抓取、放置、搬运等操作。
末端执行器是机器人手臂的末端装置，用于与物料进行直接接触和操作。
控制系统负责机器人抓取系统的控制和管理，包括运动控制、通信协议、软件接口等方面。
机器人抓取系统的工作流程一般可以分为三个步骤：物料识别、抓取定位和抓取动作。
当物料进入工作区域时，机器人抓取系统会通过相应的传感器进行物料识别，确定物料的位置和属性。
然后，机器人抓取系统会根据物料的属性和工艺要求，通过运动控制实现机器人手臂的定位和姿态调整，以准确抓取物料。
最后，机器人末端执行器会执行抓取动作，将物料抓起并移动到指定位置。
二、机器人抓取系统的设计要点1. 机器人抓取系统的机械结构设计机器人抓取系统的机械结构设计主要包括机器人手臂、末端执行器的设计和制造。
机器人手臂的设计应考虑机器人作业的工作空间、负荷能力、速度和精度等因素。
末端执行器的设计应根据物料的属性和形状，选择合适的抓取装置，以确保机器人抓取系统的稳定性和高效性。
2. 机器人抓取系统的传感器选择和布置机器人抓取系统的传感器是实现系统自动化操作和精确控制的重要组成部分。
一般需要选用合适的传感器进行物料的检测和识别，包括视觉传感器、力传感器、位置传感器等。
在进行传感器布置时，需要考虑工作空间、物料形状和数量等因素，以保证传感器的有效性和准确度。
3. 机器人抓取系统的控制系统设计机器人抓取系统的控制系统设计需要考虑控制精度、控制速度和反馈机制等因素。
基于视觉引导的工业机器人定位抓取系统设计
基于视觉引导的工业机器人定位抓取系统设计一、本文概述Overview of this article随着工业自动化技术的不断发展，工业机器人在生产线上的应用越来越广泛。
其中，定位抓取系统是工业机器人的重要组成部分，其准确性和稳定性直接影响到生产效率和产品质量。
本文旨在设计一种基于视觉引导的工业机器人定位抓取系统，以提高工业机器人的智能化水平和抓取精度。
With the continuous development of industrial automation technology, the application of industrial robots on production lines is becoming increasingly widespread. Among them, the positioning and grasping system is an important component of industrial robots, and its accuracy and stability directly affect production efficiency and product quality. This article aims to design a visual guided industrial robot positioning and grasping system to improve the intelligence level and grasping accuracy of industrial robots.本文首先介绍了工业机器人在现代工业生产中的应用及其重要性，并指出了定位抓取系统在设计中的关键性。
接着，阐述了基于视觉引导的定位抓取系统的基本原理和优势，包括通过摄像头捕捉目标物体的图像信息，利用图像处理算法提取目标物体的特征，并通过机器人控制系统实现精准定位与抓取。
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自动控制原理课程设计题目：机器人抓取装置位置控制系统校正装置设计
专业：电气工程及其自动化
：
班级：学号：
指导老师：职称：
州航空工业管理学院
机电工程学院
2011年12月
初始条件：
一个机器人抓取装置的位置控制系统为一单位负反馈控制系统，其传递函数为()()()
15.013
0++=s s s s G ，设计一个滞后校正装置，使系统的相
角裕度︒=45γ。
设计容：
1.先手绘系统校正前的bode 图，然后再用MATLAB 做出校正前系统的bode 图，根据MATLAB 做出的bode 图求出系统的相角裕量。
2.求出校正装置的传递函数
3. 用MATLAB 做出校正后的系统的bode 图，并求出系统的相角裕量。
4.在matlab 下，用simulink 进行动态仿真，在计算机上对人工设计系统进行仿真调试，确使满足技术要求。
5.对系统的稳定性及校正后的性能说明
6.心得体会。
1频率法的串联滞后校正特性及方法
1.1特性：当一个系统的动态特性是满足要求的，为改善稳态性能，而又不影响其动态响应时，可采用此方法。
具体就是增加一对靠的很近并且靠近坐标原点的零、极点，使系统的开环放大倍数提高β倍，而不影响开环对数频率特性的中、高频段特性。
1.2该方法的步骤主要有：
()1绘制出未校正系统的bode 图，求出相角裕量0γ，幅值裕量g K 。
()2在bode 图上求出未校正系统的相角裕量εγγ
+=期望处的频率
2c ω,2c ω作为校正后系统的剪切频率，
ε用来补偿滞后校正网络2c ω处的相角滞后，通常取︒︒=15~5ε。
()3令未校正系统在2c ω的幅值为βlg 20，由此确定滞后网络的β值。
()4为保证滞后校正网络对系统在2c ω处的相频特性基本不受影响，可
按10
~
2
1
2
2
2c c ωωτ
ω=
=求得第二个转折频率。
()5校正装置的传递函数为()1
1++=
s s s G C βττ ()6画出校正后系统的bode 图，并校验性能指标
2确定未校正前系统的相角裕度
2.1先绘制系统的bode 图如下：
2.2再用MATLAB 程序绘制校正前系统的bode 图，并由MATLAB 计算系统校正前的相角裕度，程序如下。
num=[0,3];
den=conv([1,0],conv([1,1],[0.5,1])); bode=(num,den)
由MATLAB 绘制出的系统校正前的bode 图如图1所示。
图1.校正前系统的bode 图
由图可知：s rad c /41.1=ω
根据公式：()c c c ωωωϕ5.0arctan arctan 90--︒-=
()c ωϕγ
+︒=180
︒=16.0γ
3设计串联滞后校正
3.1确定校正装置的传递函数
取︒=5ε时，︒=50γ由图1可知：49.02=c ω 由题设的传递函数可知：()1
25.013
2
2++=
A ωωωω
根据公式：()βωlg 20lg 202=A c 可得出12.6=β 取10
1
2
2ωτ
ω=
=时，可得出40.20=τ
根据以上数据可求得校正装置的传递函数为：()1
85.1241
4.20++=
s s s G C
3.2用MATLAB 对加入校正网络后的系统开环传递函数进行验证
由理论计算所得的滞后校正传递函数)(s G c 可以确定校正后的系统开环传递函数G （s ）。
()()()()()()()
185.12415.0114.203*0++++=
=s s s s s s G s G s G C
应用MATLAB 对加入滞后校正网络后的传递函数进行验证，程序如下。
num=conv([0,3],[20.4,1]);
den=conv(conv[1,0],([1,1],conv([0.5,1],[124.85,1]))); bode=(num,den)
由MATLAB 绘制出的系统校正后的bode 图如图2所示。
图2.校正后的bode图
根据：()ωω
ω
ϕ4.
ω
ω
-
-
-
︒
arctan
=
-
90+
arctan
20
arctan
85
.
5.0
arctan
124
()ω
γ+︒
ϕ
=180
可求出：︒
γ
45
=36
.
4.误差允许的围，在matlab下进行动态仿真
下图是好的程序块：
图3校正前的simulink仿真图
图4校正后的simulink仿真图
由以上两图比较可知，未校正前，系统处于临界稳定状态，校正后，系统保持稳定，且在误差允许的围达到设计要求。
5.对系统的性能的分析说明
通过未校正前和校正后的bode图，我们可以看出，在系统的稳定性提高的同时，相角裕度也得到了应有的提高、由原来的0.16提高
到45.36。
总体来说，在确保系统稳定性的前提下、系统的总体性能得到了提高。
6.心得体会
通过这次对控制系统的滞后校正的设计与分析，让我对串联滞后校正环节有了更清晰的认识，加深了对课本知识的进一步理解，也让我更进一步熟悉了相关的MATLAB软件的基本编程方法和使用方法。
在这次课程设计的过程中，从整体思路的构建到具体每一步的实现，过程并不是一帆风顺的，通过复习课本知识以及查阅有关资料确定了整体思路，通过自己在稿纸上演算确定校正网络参数，然后运用MATLAB软件编程验证，作图。
在word编辑以及MATLAB软件遇到了一系列问题，通过上网查询或者请教同学都得到了解决，因而设计的过程中也提高了我的软件使用能力
体会到了学习自动控制原理，不仅要掌握书本上的容，还要灵活思考，善于变换，在提出问题、分析问题、解决问题的过程中提高自己分析和解决实际问题的能力。
要把理论知识与实践相结合起来，从而提高自己的实际动手能力和独立思考的能力。