线性系统理论Matlab实践仿真报告
线性系统理论Matlab实践仿真报告
线性系统理论Matlab实验报告1、本题目是在已知状态空间描述的情况下要求设计一个状态反馈控制器，从而使得系统具有实数特征根，并要求要有一个根的模值要大于5，而特征根是正数是系统不稳定，这样的设计是无意义的，故而不妨设采用状态反馈后的两个期望特征根为-7，-9，这样满足题目中所需的要求。
（1）要对系统进行状态反馈的设计首先要判断其是否能控，即求出该系统的能控性判别矩阵，然后判断其秩，从而得出其是否可控；判断能控程序设计如下：>> A=[-0.8 0.02;-0.02 0];B=[0.05 1;0.001 0];Qc=ctrb(A,B)Qc =0.0500 1.0000 -0.0400 -0.80000.0010 0 -0.0010 -0.0200Rc=rank(Qc)Rc =2Qc =0.0500 1.0000 -0.0400 -0.80000.0010 0 -0.0010 -0.0200得出结果能控型判别矩阵的秩为2，故而该系统是完全可控的，故可以对其进行状态反馈设计。
（2）求取状态反馈器中的K，设的期望特征根为-7，-9；其设计程序如下：>> A=[-0.8 0.02;-0.02 0];B=[0.05 1;0.001 0];P=[-7 -9];k=place(A,B,P)k =1.0e+003 *-0.0200 9.00000.0072 -0.4500程序中所求出的k即为所求状态反馈控制器的状态反馈矩阵，即由该状态反馈矩阵所构成的状态反馈控制器能够满足题目要求。
2、（a）要求求该系统的能控型矩阵，并验证该系统是不能控的。
设计程序：>> A=[0 1 0 0 0;-0.1 -0.5 0 0 0;0.5 0 0 0 0;0 0 10 0 0;0.5 1 0 0 0];>> B=[0;1;0;0;0];>> C=[0 0 0 1 0];>> Qc=ctrb(A,B)Qc =0 1.0000 -0.5000 0.1500 -0.02501.0000 -0.5000 0.1500 -0.0250 -0.00250 0 0.5000 -0.2500 0.07500 0 0 5.0000 -2.50000 1.0000 0 -0.1000 0.0500>> Rc=rank(Qc)Rc =4从程序运行的结果可得，系统能控型判别矩阵的秩为4，而系统为5阶系统，故而就验证了该系统为不可控的。
成都理工大学信号与线性系统MATLAB实验报告
成都理工大学信号与线性系统MATLAB实验报告本科生实验报告实验课程信号与系统分析学院名称信息科学与技术学院专业名称电子信息科学与技术学生姓名邓泉铃学生学号201313020220指导教师杨斯涵实验地点6A502实验成绩二〇一四年十一月十八日二〇一四年十二月二日《信号与系统分析》实验报告实验一MATLAB编程初步应用及产生常用典型信号一、实验目的及要求：1，掌握MATLAB的使用的使用方法；2，熟悉Matlab常用命令的使用；3，试用Matlab语言产生典型信号。
二、实验内容：1，熟悉MATLAB平台的使用；2，产生常用的典型信号单位阶跃信号，指数信号，抽样函数信号；3，画出以上典型信号的波形图。
三、实验原理：在MATLAB中，使用连续信号在等时间间隔点的样值来近似地表示连续信号的，当取样时间间隔足够小时，这些离散的样值就能较好的表示连续信号，在MATLAB中连续信号可用向量或符号运算功能来表示。
四、程序清单：1，单位阶跃信号定义：在MATLAB中调用单位阶跃函数heaviside来实现。
Heaviside.m文件代码如下：function Y = heaviside(X)%HEA VISIDE Step function% HEA VISIDE(X)is 0 for X<0,1 for X>0,and NaN for X==0.% HEA VISIDE(X)is not a function in the strict sense.% See also DIRAC>% Copyright 1993-2003 The MathWorks,lnc.% $Revision:1.1.6.2$ $Date; 2004/04/16 22:23:24$Y=zeros(size(X));Y(X>0)=1;Y(X==0)=NAN;利用heaviside绘制阶跃图形：t=-2:0.05:2f=heaviside(t)plot(t,f)axis([-1,3,-0.2,1.2])图形如图图1所示：图 12，指数函数信号用MATLAB命令绘制单边指数信号在时间0≤t≤3区间的波形。
线性系统的频域分析报告MATLAB实验
1γ=50 20-=sK0原系统的伯德图：num/den =1.2347 s + 1 ------------- 0.20154 s + 1校正之后的系统开环传递函数为:num/den =6.1734 s + 5 ------------------------------------------- 0.20154 s^4 + 1.6046 s^3 + 3.4031 s^2 + 2 sP h a s e (d e g )Bode DiagramGm = Inf dB (at Inf rad/sec) , P m = 9.04 deg (at 3.14 rad/sec)-20020406080M a g n i t u d e (d B )alpha =6.1261;[il,ii]=min(abs(mag1-1/sqrt(alpha))); wc=w( ii); T=1/(wc*sqrt(alpha)); numc=[alpha*T,1]; denc=[T,1];[num,den]=series(num0,den0,numc,denc);[gm,pm,wcg,wcp]=margin(num,den); printsys(numc,denc)disp('УÕýÖ®ºóµÄϵͳ¿ª»·´«µÝº¯ÊýΪ:');printsys(num,den) [mag2,phase2]=bode(numc,denc,w); [mag,phase]=bode(num,den,w); subplot(2,1,1);semilogx(w,20*log10(mag),w,20*log10(mag1),'--',w,20*log10(mag2),'-.');grid; ylabel('·ùÖµ(db)'); title('--Go,-Gc,GoGc'); subplot(2,1,2);semilogx(w,phase,w,phase1,'--',w,phase2,'-',w,(w-180-w),':'); grid; ylabel('Ïàλ(0)'); xlabel('ƵÂÊ(rad/sec)');title(['УÕýÇ°£º·ùÖµÔ£Á¿=',num2str(20*log10(gm1)),'db','ÏàλԣÁ¿=',num2str(pm1),'0';'УÕýºó£º·ùÖµÔ£Á¿=',num2str(20*log10(gm)),'db','ÏàλԣÁ¿=',num2s tr(pm),'0']);10-110101102-60-40-2002040幅值(d b )--Go,-Gc,GoGc10-110101102-300-200-1000100相位(0)频率(rad/sec)矫正后系统的伯德图矫正之前系统单位阶跃响应矫正之后系统的单位阶跃响应：比较矫正前后系统的响应情况：可以看出超前矫正使系统的调节时间变短，响应更加迅速，但是超调量偏大，对改善系统的动态性能起到了巨大的作用。
仿真实验线性系统稳定性分析报告
实验四 Stability analysis of linear systems线性系统稳定性分析一、实验目的1．通过响应曲线观测特征参量ζ和n ω对二阶系统性能的影响。
2．熟练掌握系统的稳定性的判断方法。
二、基础知识及MATLAB 函数注意：routh （）和hurwitz （）不是MATLAB 中自带的功能函数，(在共享文件夹里有劳斯判据和赫尔维茨判据的m 文件，把其中的routh.m 和hurwitz .m 放到MATLAB 文件夹下的work 文件夹中才能运行)。
1）直接求根判稳roots()控制系统稳定的充要条件是其特征方程的根均具有负实部。
因此，为了判别系统的稳定性，就要求出系统特征方程的根，并检验它们是否都具有负实部。
MATLAB 中对多项式求根的函数为roots()函数。
若求以下多项式的根24503510234++++s s s s ，则所用的MATLAB 指令为： >> roots([1,10,35,50,24])ans =-4.0000 -3.0000 -2.0000 -1.0000特征方程的根都具有负实部，因而系统为稳定的。
2）劳斯稳定判据routh （）劳斯判据的调用格式为：[r, info]=routh(den)该函数的功能是构造系统的劳斯表。
其中，den 为系统的分母多项式系数向量，r 为返回的routh 表矩阵，info 为返回的routh 表的附加信息。
以上述多项式为例，由routh 判据判定系统的稳定性。
>> syms EPS den=[1,10,35,50,24]; ra=routh(den,EPS) r=1 35 24 10 50 0 30 24 0 42 0 0 24 0 0 info=[ ]由系统返回的routh 表可以看出，其第一列没有符号的变化，系统是稳定的。
3）赫尔维茨判据hurwitz （）赫尔维茨的调用格式为：H=hurwitz （den ）。
线性代数MATLAB仿真实验报告
合肥学院2018—2019学年第2学期线性代数及应用 (模块)实验报告实验名称：线性代数MATLAB实验实验类别：综合性 设计性□验证性 专业班级： 17通信工程（2）班实验时间： 9-12周组别：第组人数 3人指导教师：牛欣成绩：完成时间： 2019年 5 月9日一. 小组成员姓名学号具体分工汪蔚蔚(组长) 1705022025 A报告最后的整合，编写，案例四的计算与应用以及案例一的计算与证明陶乐 1 1705022009 C案例二，化学方程式配平问题程赢妹1505022036 A案例三，应用题灰度值的计算问题二. 实验目的1、案例一利用MATLAB进行线性代数计算，求出矩阵B2、案例二利用MATLAB计算出每一个网格数据的值，然后每一个网格数据的值乘以256以后进行归一化处理，根据每个网格中的灰度值，绘制出灰度图像。
3、案例三利用MATLAB完成对化学方程式进行配平的应用4、案例四利用MATLAB求极大线性无关组，并表示出其余向量三. 实验内容1、案例一：0,1,0,=1,0,0,0,0,0A B AB BA A B⎡⎤⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦已知矩阵和矩阵满足乘法交换律，即且求矩阵。
2、案例二配平下列化学方程式：3、案例三：3*320.81.21.70.20.30.6021.61.20.6.1MATLAB2256MATLAB给定一个图像的个方向上的灰度叠加值：沿左上方到右下方的灰度叠加值依次为，，，，；沿右上方到左下方的灰度叠加值依次为，。
，，，）建立可以确定网络数据的线性方程组，并用求解）将网络数据乘以，再取整，用绘制该灰度图像>> X1=B\C1X1 =3.00001.0000-0.0000>> X2=B\C2X2 =-0.50001.00002.5000六．实验结果1、实验一结果我们本来设,,=,,,,a b cB d e fg h i⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦最终得到d=b, e=a, f=c=h=g=0,i=i,即矩阵,,0=,,00,0,a bB d ei⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦，其中a=e,b=d.因此B是一个对称矩阵。
MATLAB实训报告_2
M AT L A B语言编程实训报告题目MATLAB在信号与系统中的应用年级2008 专业电子信息工程目录第一章绪论 (2)1.1 本设计课题目的及意义, 重点解决的问题 (2)1.1.1 MATLAB在信号与系统中应用的目的及意义 (2)1.1.2 重点解决的问题 (2)1.2 课题的社会和技术背景 (2)1.3 实现的具体功能 (3)第二章课题的基本概念和原理 (4)2.1 MATLAB的概念 (4)2.2 信号与系统的概念 (4)2.3 信号与系统分析的基本内容与方法 (5)2.4 离散系统的基本概念 (6)2.5连续系统模型及表示 (6)第三章系统设计和实现 (7)3.1采用的软件及开发平台 (7)3.1.1系统设计软件 (7)3.1.2开发平台和编程环境 (7)3.2系统的详细设计 (8)3.2.1建模 (8)3.2.2解决方法 (9)3.3系统设计的亮点 (9)第四章结束语 (10)参考文献 (10)第一章绪论1.1 本设计课题目的及意义, 重点解决的问题1.1.1 MATLAB在信号与系统中应用的目的及意义MATLAB在信号与系统中应用能够让学生熟悉MATLAB软件平台、工具箱、高效的数值计算及符号计算功能。
熟悉MATLAB软件的信号处理编程方法和结果的可视化。
了解数字信号处理的计算机仿真方法。
进一步加深对信号与系统的基本原理、方法及应用的理解。
MATLAB软件具有强大的数值分析和计算结果可视化的功能.运用MATLAB软件,通过一个应用实例,将信号与系统课程的理论与实践教学有机地结合,有效地解决了教学中的难点问题,说明了MATLAB软件在信号与系统课程的实践教学中具有重要的实际意义1.1.2 重点解决的问题matlab的基本使用方法, matlab的预定义函数, 如何用matlab绘图, 如何在matlab中编程, 基于matlab的矩阵运算、符号运算、数值分析等。
1.2 课题的社会和技术背景长期以来, “信号与系统”课程一直采用黑板式的单一的教学方式, 学生仅依靠做习题来巩固和理解教学内容, 对课程中大量的应用性较强的内容不能实际动手设计、调试、分析, 严重影响和制约了教学效果。
matlab实验心得总结（5篇范例）
matlab实验心得总结（5篇范例）第一篇：matlab实验心得总结通过《matlab仿真》实验使我学习掌握了许多知识。
首先是对matlab有了一个全新的认识，其次是对matlab的更多操作和命令的使用有了更高的掌握，最重要的事对matlab的处理能力有了一个更高的飞跃尤其是对相关函数的使用及相关问题的处理。
就对matlab相关的命令操作而言，通过这次实验的亲身操作和实践，学习掌握了许多原本不知道的或者不太熟悉的命令。
比如说相关m文件的建立，画图用到的标注，配色，坐标控制，同一张图里画几幅不同的图像，相关参数的设置以及相关函数的调用格式等等。
就拿建立一个数学方程而言，通过设置不同的参数达到所需要的要求和结果，而且还可以在不同的窗口建立不同的函数而达到相同的效果，比如说可以再命令窗口和m文件中通过不同的命令设置的到相同的所需的效果图。
而自己对于矩阵及闭环传递函数的建立原本所掌握的知识几乎为零，而通过这次实验使我彻底的掌握了相关的命令操作和处理的方法，在这里我们不仅可以通过建立函数和参数来达到目标效果，而且还可以通过可视化的编程达到更快更方便，更简洁的效果。
就拿可视化编程而言原本根本就只是听说而已罢了，从来就没有亲身去尝试过，然而现在自己却可以和容易的通过搭建不同功能木块来实现相关的函数及功能。
这些在原本根本就不敢相信，然而通过《matlab仿真》的学习和实验亲身操作这些原本看似不可能的操作在此就变的轻而易举的事了。
再此我不得不题到的事指导老师教我们怎么去搭建构造相关闭环传递函数的实验，这个实验几乎在我们的这次实验中占据了非常大的比重，在后面的几个大一点的实验中几乎都是涉及这个方面的内容，我现在想说的事怎么去搭建相关的函数和功能模块对我们来说几乎已经不是什么难事了，就拿怎么去对模块功能的实现以及分析确实是个重点和难点。
通过对同一个模块分析其对应的不同的参数分析图的建立去分析和解释其对应的相关功能和技术指标和性能分析是非常重要的，我们不可能只需要建立相关的模块和功能就说自己掌握了所有的相关知识和技术，真正的技术和知识是怎么去分析和解释相关的技术指标和功能参数才是重中之重。
MATLAB实验报告——运用MATLAB求解和分析线性时不变系统1
MATLAB实验报告课程名称 MATLAB程序设计实验日期 2015 年 05 月 11 日数据记录及分析1.例12.4-1（1）用MATLAB在时域中求解)()(12)(16)(7)(2233t et rdttdrdtt r ddtt r d=+++的齐次解。
程序截图：（2）程序截图：运行图像截图：2.例12.4-2求连续时间系统)()()(3)t(2)(22t edttdet rdtdrdtt rd+=++，当2)(tt e=时的特解。
程序截图：运行图像截图：3. 例12.4-3用户MATLAB在时域中求解)()()(t et rdttdr=+，)()1()(3tuete t-+=的零响入相应。
解法一：程序截图：运行图像截图：解法二：用MATLAB的dsolve函数直接获得零状态响应的表达式程序截图：运行图像截图：解法三：程序截图：运行图像截图：4.例12.4-5用MATLAB求解方程零状态响应分量，已知系统差分方程为nxyx-+nnnnunx=。
(n) y系统的激励序列)( y+7)+()2)1(21.0()1+=(+-)2(7.0程序截图：运行图像截图：。
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线性系统理论Matlab实验报告1、本题目是在已知状态空间描述的情况下要求设计一个状态反馈控制器，从而使得系统具有实数特征根，并要求要有一个根的模值要大于5，而特征根是正数是系统不稳定，这样的设计是无意义的，故而不妨设采用状态反馈后的两个期望特征根为-7，-9，这样满足题目中所需的要求。
（1）要对系统进行状态反馈的设计首先要判断其是否能控，即求出该系统的能控性判别矩阵，然后判断其秩，从而得出其是否可控；判断能控程序设计如下：>> A=[-0.8 0.02;-0.02 0];B=[0.05 1;0.001 0];Qc=ctrb(A,B)Qc =0.0500 1.0000 -0.0400 -0.80000.0010 0 -0.0010 -0.0200Rc=rank(Qc)Rc =2Qc =0.0500 1.0000 -0.0400 -0.80000.0010 0 -0.0010 -0.0200得出结果能控型判别矩阵的秩为2，故而该系统是完全可控的，故可以对其进行状态反馈设计。
（2）求取状态反馈器中的K，设的期望特征根为-7，-9；其设计程序如下：>> A=[-0.8 0.02;-0.02 0];B=[0.05 1;0.001 0];P=[-7 -9];k=place(A,B,P)k =1.0e+003 *-0.0200 9.00000.0072 -0.4500程序中所求出的k即为所求状态反馈控制器的状态反馈矩阵，即由该状态反馈矩阵所构成的状态反馈控制器能够满足题目要求。
2、（a）要求求该系统的能控型矩阵，并验证该系统是不能控的。
设计程序：>> A=[0 1 0 0 0;-0.1 -0.5 0 0 0;0.5 0 0 0 0;0 0 10 0 0;0.5 1 0 0 0];>> B=[0;1;0;0;0];>> C=[0 0 0 1 0];>> Qc=ctrb(A,B)Qc =0 1.0000 -0.5000 0.1500 -0.02501.0000 -0.5000 0.1500 -0.0250 -0.00250 0 0.5000 -0.2500 0.07500 0 0 5.0000 -2.50000 1.0000 0 -0.1000 0.0500>> Rc=rank(Qc)Rc =4从程序运行的结果可得，系统能控型判别矩阵的秩为4，而系统为5阶系统，故而就验证了该系统为不可控的。
而该系统的能控型矩阵就为程序中的Qc矩阵。
（b）要求求出其传递函数，并建立新的状态变量模型。
设计程序：>> A=[0 1 0 0 0;-0.1 -0.5 0 0 0;0.5 0 0 0 0;0 0 10 0 0;0.5 1 0 0 0];B=[0;1;0;0;0];C=[0 0 0 1 0];I=eye(5);syms s;E=s*I-A;F=collect(inv(E));G=C*F*BG =50/(10*s^4 + 5*s^3 + s^2)>> num=[50];>> den=[10 5 1 0 0];>> Gf=tf(num,den)Transfer function:50--------------------10 s^4 + 5 s^3 + s^2>> sys=ss(Gf)a =x1 x2 x3 x4x1 -0.5 -0.4 0 0x2 0.25 0 0 0x3 0 0.125 0 0x4 0 0 0.25 0b =u1x1 32x2 0x3 0x4 0c =x1 x2 x3 x4y1 0 0 0 20d =u1y1 0Continuous-time model.结果分析：可以看到所求得的新系统为4阶系统，其原因就在于原系统为不可控的，并且其能控型判别矩阵的秩为4，从而其传递函数表现的也只是可控部分的4个变量，从而导致了新系统为4阶系统。
（c）要求证明其上所求的新系统为可控的，只需求其新系统能控型判别矩阵的秩，看是否为4即可。
设计程序：>> A1=[ -0.5 -0.4 0 0;0.25 0 0 0;0 0.125 0 0;0 0 0.25 0];>> B1=[32;0;0;0];>> C1=[0 0 0 20];>> Qc1=ctrb(A1,B1)Qc1 =32.0000 -16.0000 4.8000 -0.80000 8.0000 -4.0000 1.20000 0 1.0000 -0.50000 0 0 0.2500>> Rc1=rank(Qc1)Rc1 =4其程序运行结果为能控型判别矩阵的秩为4，从而说明该新系统是完全能控的。
其实在求得其能控矩阵时就可以判断出其为能控的，因为该矩阵为上三角矩阵，即为满秩矩阵，即秩为4，也即说明该新系统为完全可控。
（d）要求判断系统的稳定性，可以采用李雅普洛夫特征值法进行判定；设计程序：A=[0 1 0 0 0;-0.1 -0.5 0 0 0;0.5 0 0 0 0;0 0 10 0 0;0.5 1 0 0 0];>> d=eig(A)d =-0.2500 + 0.1936i-0.2500 - 0.1936i从求得的结果中可以看出其特征值的根的实部都不是正数，从而就说明了该系统是李雅普洛夫意义下稳定的。
（c）讨论状态变量模型的能控性元复杂性的关系。
很直观地讲，一个系统要能控，必须要其能控型判别矩阵的秩等于系统的阶数也即就是状态变量的数目，但是反过来，系统越复杂，状态变量的个数越多，能控型判别矩阵要求满足的秩也就越大，也即意味着越难达到要求，从而其能控性也就越不容易满足。
从而可以得出结论，即越复杂的系统越不容易达到完全可控。
3、（a）求系统矩阵A的特征值，并判断其稳定性，即就是利用李雅普洛夫特征值判决，进行系统稳定性的判定。
设计程序：>> A=[-0.0366 0.0271 0.0188 -0.4555;0.0482 -1.0100 0.0024 -4.0208;0.1002 0.3681 -0.707 1.42;0 0 1 0];>> d=eig(A)d =0.2758 + 0.2576i0.2758 - 0.2576i-0.2325-2.0727很显然系统矩阵特征值有两个根的实部为正数，从而说明该系统是不稳定的。
（b）用poly函数来求取系统矩阵A 的特征值设计程序：A=[-0.0366 0.0271 0.0188 -0.4555;0.0482 -1.0100 0.0024 -4.0208;0.1002 0.3681 -0.707 1.42;0 0 1 0];>> poly(A)ans =1.0000 1.7536 -0.6472 0.0625 0.0686可以看出用poly函数求出的特征值与eig函数求出的特征值不同，但是都可以的出该系统是不稳定的。
（c）分别判断当u1与u2发挥作用时，系统的能控性。
求得u1与u2发挥作用时不同的能控型判别矩阵，从而可判断出其能控性。
设计程序：>> A=[-0.0366 0.0271 0.0188 -0.4555;0.0482 -1.0100 0.0024 -4.0208;0.1002 0.3681 -0.707 1.42;0 0 1 0];>> B1=[0.4422;3.5446;-5.52;0];>> B2=[0.1761;-7.5922;4.49;0];>> Qc1=ctrb(A,B1)Qc1 =0.4422 -0.0239 2.5172 -2.02673.5446 -3.5720 25.8140 -47.0978-5.5200 5.2517 -12.8686 26.30990 -5.5200 5.2517 -12.8686>> Rc1=rank(Qc1)Rc1 =4>> Qc2=ctrb(A,B2)Qc2 =0.1761 -0.1278 -1.9441 2.3338-7.5922 7.6874 -25.8381 49.96464.4900 -5.9515 13.4004 -27.63100 4.4900 -5.9515 13.4004>> Rc2=rank(Qc2)Rc2 =4求得当u1与u2发挥作用时所对应的能控型判别矩阵的秩都为4，即其秩等于系统的阶数，从而说明在这两种情况下，系统均为能控。
4、（a）卫星定点位置是否稳定？即判断该系统的稳定性，求取系统矩阵A的特征值，然后利用李雅普洛夫特征值判据进行稳定性判断。
设计程序：A=[0 0 0 1 0 0;0 0 0 0 1 0;0 0 0 0 0 1;7.3809 0 0 0 2 0;0 -2.1904 0 -2 0 0;0 0 -3.1904 0 0 0];>> d=eig(A)d =-2.15872.15870.0000 + 1.8626i0.0000 - 1.8626i0 + 1.7862i0 - 1.7862i可以看到系统矩阵A的特征值中有一个为正数，从而可得出该系统为不稳定的。
（b）如果只有u1发挥作用，卫星是否能控？求取当u1发挥作用时的能控型判别矩阵，并求取其秩，从而判别其能控性。
设计程序：>> A=[0 0 0 1 0 0;0 0 0 0 1 0;0 0 0 0 0 1;7.3809 0 0 0 2 0;0 -2.1904 0 -2 0 0;0 0 -3.1904 0 0 0]; >> B1=[0;0;0;1;0;0];>> Qc1=ctrb(A,B1)Qc1 =0 1.0000 0 3.3809 0 20.19210 0 -2.0000 0 -2.3810 00 0 0 0 0 01.0000 0 3.3809 0 20.1921 00 -2.0000 0 -2.3810 0 -35.16880 0 0 0 0 0>> Rc1=rank(Qc1)Rc1 =4当u1发挥作用时其能控型判别矩阵的秩为4，不为6，从而此情况下系统是不能控的。
（c）如果只有u2发挥作用，卫星是否能控？求取当u2发挥作用时的能控型判别矩阵，并求取其秩，从而判别其能控性。
设计程序：A=[0 0 0 1 0 0;0 0 0 0 1 0;0 0 0 0 0 1;7.3809 0 0 0 2 0;0 -2.1904 0 -2 0 0;0 0 -3.1904 0 0 0]; B2=[0;0;0;0;1;0];>> Qc2=ctrb(A,B2)Qc2 =0 0 2.0000 0 2.3810 00 1.0000 0 -6.1904 0 8.79750 0 0 0 0 00 2.0000 0 2.3810 0 35.16881.0000 0 -6.1904 0 8.7975 00 0 0 0 0 0>> Rc2=rank(Qc2)Rc2 =4当u2发挥作用时其能控型判别矩阵的秩为4，不为6，从而此情况下系统是不能控的。