控制系统建模设计与仿真概述
控制系统的建模与仿真分析
控制系统的建模与仿真分析I. 概述控制系统是一种可以自动地对一定的输入信号进行响应的系统，它可以对物理系统进行精确的控制，既可以是以电器元件为主体的电气控制系统，也可以是以机械、液压、气动器件为主体的机械控制系统，而控制系统的建模与仿真是控制系统理论研究和实践工程中的重要环节，是传动控制技术的最基本和最关键的方面之一。
II. 控制系统的建模控制系统建模是指将现实世界中的控制系统转换为计算机模型，以便实现对其进行仿真和控制分析，常用的建模方法包括：1. 状态空间法(Space/sate variable approach)，是描述动态系统的主要方法，通过建立系统状态方程、输出方程来研究系统的稳态和动态响应特性，确定控制策略。
2. 传递函数法(Transfer function approach)，是建立闭环控制系统的主要方法，通过定义系统全过程的输入和输出响应之间的关系，以传递函数G(s) (s为变量)模拟系统的动态响应，确定控制策略。
3. 广义函数法(Laplace transform approach)，是用拉普拉斯转换来表示系统的状态和输出量之间的关系，以求得系统的稳态和动态响应特性，常用于求解系统的微分和积分公式，确定控制策略。
III. 控制系统的仿真分析控制系统的仿真分析是指通过计算机处理控制系统的模型，模拟控制系统行为，评价控制系统设计或控制系统算法的预测特性，常用的仿真软件有Simulink、PSIM、Matlab等，主要应用于下列方面：1. 确定系统的响应特性：通过控制系统的仿真分析，可以研究系统的响应特性，包括稳态响应和动态响应，调试控制策略和设计参数，从而优化控制系统性能。
2. 仿真分析系统的失效点：通过仿真分析，寻找控制系统中的潜在故障和失效点，制定应急措施，以保证控制系统的可靠性和稳定性。
3. 仿真分析控制器性能：仿真分析可以对控制器的稳定性、收敛性、响应时间、扰动抑制能力、抗干扰性能等方面进行分析，以提高控制器性能。
控制系统中的建模与仿真技术研究
控制系统中的建模与仿真技术研究近年来，控制系统的建模与仿真技术在工程领域中扮演着越来越重要的角色。
它不仅能够帮助工程师更好地理解和分析系统的行为，还能用于设计和优化控制方案。
本文将探讨控制系统中的建模与仿真技术以及其在工程实践中的应用。
控制系统建模是描述系统动态行为的过程。
建模可以分为两类：物理建模和数学建模。
物理建模是通过理论和实验方法研究系统的物理特性，将其转化为数学方程。
数学建模则是使用数学符号或表达式来表示系统的行为，并建立数学模型。
建模的目的是为了更好地理解系统的动态特性和行为规律，为后续的控制器设计和优化提供基础。
在控制系统建模中，最常用的方法是状态空间模型。
状态空间模型能够全面地描述系统的状态和输入之间的关系。
它是一个多变量方程组，可以使用矩阵表示，并通过求解矩阵方程来得到系统的响应。
状态空间模型不仅适用于线性系统，还可以用于非线性系统。
此外，状态空间模型还可以用于控制器设计和故障诊断等应用。
除了状态空间模型，传递函数模型也是常用的一种建模方法。
传递函数模型是通过对系统输入和输出之间的关系进行变换和化简得到的。
传递函数是一个比例关系，它描述了系统输出相对于输入的增益和相位延迟。
传递函数模型在频域分析和控制器设计中非常有用，可以通过频率响应曲线来评估系统的稳定性和性能。
与建模相对应的是仿真技术。
仿真是通过计算机模拟系统的动态行为和响应，以替代实际物理实验的方法。
控制系统的仿真可以在模型开发的早期阶段进行，以评估和优化不同的控制策略。
仿真技术能够帮助工程师更好地理解系统的特性和响应，发现潜在的问题，并提供改进的方案。
在控制系统仿真中，常用的工具包括MATLAB/Simulink、LabVIEW和Ansys等。
这些工具提供了强大的仿真平台，可以进行多种控制系统的建模和仿真实验。
通过这些工具，工程师可以自由选择不同的模型和参数，并在不同的工作条件下进行仿真研究。
同时，仿真结果也可以用于验证和优化控制方案，提高系统的性能和稳定性。
控制系统建模设计与仿真概述
控制系统建模设计与仿真概述控制系统建模是将实际系统抽象成数学模型的过程。
在建模过程中，工程师需要根据系统的实际特性和要求，选择适当的数学模型。
常见的数学模型包括线性时不变模型（LTI）、非线性模型、时变模型等。
在建模过程中，需要考虑到系统的动态特性、静态特性、非线性特性、时变特性等因素。
控制系统设计是根据建立的数学模型，设计合适的控制策略以满足系统的性能要求。
常见的控制策略包括比例-积分-微分控制器（PID控制器）、模糊控制、自适应控制等。
在设计过程中，需要进行参数选择和性能分析，以保证系统的稳定性、追踪能力和抗干扰能力。
控制系统仿真是通过计算机模拟实际系统的运行过程，以评估系统的性能和优化控制策略。
在仿真过程中，工程师可以对系统进行各种操作和参数调整，观察系统的响应和行为。
通过仿真可以快速获取系统的性能指标，如稳态误差、超调量、响应时间等，并进行性能比较和优化。
控制系统建模设计与仿真通常采用计算机辅助工程软件进行。
各个领域都有相应的建模设计与仿真软件，如Matlab/Simulink、LabVIEW、Ansys、SolidWorks等。
这些软件具有强大的建模仿真功能，可以快速构建数学模型、设计控制策略，进行系统性能评估和优化。
控制系统建模设计与仿真在工程实践中有着广泛应用。
例如，在工业自动化领域，控制系统建模设计与仿真可以用来提高工业生产的效率和质量，优化工艺参数和控制策略。
在航空航天领域，控制系统建模设计与仿真可以用来研究和改善航空器的飞行性能和稳定性。
在智能交通系统领域，控制系统建模设计与仿真可以用来优化交通信号控制和道路流量分配策略。
总之，控制系统建模设计与仿真是一项重要的工程技术，可以帮助工程师快速预测和优化系统的性能，降低设计成本和开发时间，并提高控制系统的鲁棒性和稳定性。
随着计算机辅助工程软件的不断进步，控制系统建模设计与仿真的技术将继续发展和应用于各个领域，推动工程技术的不断创新和提高。
控制系统的建模与仿真设计
控制系统的建模与仿真设计控制系统是现代自动化技术的基础，是实现自动化生产、保证产品质量和提高生产效率的重要手段。
而控制系统的建模和仿真设计则是控制系统工程的核心和基础。
在本文中，我们将探讨控制系统的建模与仿真设计的基本原理和方法。
一、控制系统建模控制系统的建模是将被控对象、控制器以及反馈等组成的实际控制系统，以数学模型的形式描述出来。
控制系统的建模是一个抽象的过程，通过分析实际控制系统的特性，将其简化为易于分析和计算的数学模型。
控制系统建模的目的是为了分析和设计有效的控制策略，用较低的成本实现高质量的控制效果。
控制系统建模的步骤大致可以分为以下几个：1、确定系统的输入和输出变量控制系统建模中最关键的是确定系统的输入变量和输出变量。
系统的输入变量是指被控对象的控制量，控制器通过调节输入变量使得输出变量能够达到设定值。
系统的输出变量是指被控对象的输出信号，这个信号可以是温度、位置、速度、油压等物理量。
控制系统建模中往往会用代表输入变量和输出变量的符号来表示。
2、建立物理方程建立物理方程是描述数学模型的重要工作，其中包括微分方程、代数方程和差分方程等。
建立物理方程可以分析出系统的动态特性和静态特性，可以确定系统的传递函数。
3、确定系统的传递函数系统的传递函数是建模的关键，它可以用来描述系统的输入和输出之间的转移过程。
传递函数描述系统的动态特性，可以利用传递函数对控制器进行设计和分析。
4、检验和修正模型在建立模型的过程中，还需要进行检验和修正模型。
检验模型的关键是检验模型的准确性和适用性，通过对模型进行仿真和实验验证，发现模型不符合实际情况的问题，及时进行修正和完善。
二、控制系统仿真控制系统仿真是指通过计算机程序模拟实际控制系统的行为，仿真可以揭示系统的特性和行为，提供对控制系统进行分析、设计和优化的有效手段。
控制系统建模和仿真是密不可分的，只有建立准确的模型，才有可能进行有效的仿真分析。
控制系统仿真的过程可以分为以下步骤：1、建立仿真模型仿真模型是指将控制系统建模的数学模型转化成计算机可以处理的形式。
控制系统中的仿真与建模技术
控制系统中的仿真与建模技术控制系统中的仿真与建模技术在工程领域中扮演着至关重要的角色。
通过仿真与建模技术，工程师们能够在实际制造之前对系统进行全面的测试和优化，最大程度地提高控制系统的性能和可靠性。
本文将探讨控制系统中的仿真与建模技术的应用，并介绍其中的一些常见方法和技巧。
一、仿真技术1.1 离散事件仿真离散事件仿真是一种基于事件触发方式的仿真方法，它模拟了控制系统中离散事件的发生和处理过程。
在离散事件仿真中，系统的状态会在每个事件的发生时发生变化，并且系统的输出也会在事件触发后发生变化。
通过离散事件仿真，工程师们可以快速准确地模拟和评估控制系统在不同事件下的响应性能。
1.2 连续系统仿真相较于离散事件仿真，连续系统仿真更加关注系统的动态响应。
连续系统仿真通过数学模型来描述控制系统中各个部分之间的关系，并利用数值求解方法来模拟系统的动态行为。
通过连续系统仿真，工程师们可以评估控制系统在不同输入条件下的输出行为，并针对仿真结果进行进一步的优化和调整。
二、建模技术2.1 物理建模物理建模是一种基于系统物理特性的建模方法。
在控制系统中，物理建模通常通过建立系统的物理方程或者利用物理实验数据来描述系统的行为。
通过物理建模，工程师们可以准确地描述和分析控制系统中各个组件之间的物理关系，从而为仿真和优化提供准确的参考。
2.2 系统辨识系统辨识是一种通过实际观测数据来建立和优化系统模型的方法。
在控制系统中，工程师们可以通过采集系统的输入和输出数据，并运用系统辨识的方法来构建系统的数学模型。
通过系统辨识，工程师们可以准确地分析和预测控制系统的行为，并为系统的设计和优化提供有力的支持。
三、仿真与建模技术的应用仿真与建模技术在控制系统中有着广泛的应用。
首先，它们可以帮助工程师们在系统实际制造之前对系统进行全面的测试和评估，从而确保系统在实际工作中的性能和可靠性。
其次，仿真与建模技术也可以帮助工程师们优化系统设计，提高系统的稳定性和控制精度。
机械工程中的控制系统的建模与仿真
机械工程中的控制系统的建模与仿真引言控制系统在各个领域中起到了至关重要的作用，特别是在机械工程中。
控制系统的建模和仿真可以帮助工程师更好地理解和优化机械系统的运行。
本文将探讨机械工程中控制系统的建模与仿真方法。
一、控制系统建模的背景和意义控制系统建模是指将实际的机械系统抽象成数学模型，以便于分析、优化和设计。
通过建立系统模型，可以更好地理解和预测系统的行为，为控制系统的设计和优化提供依据。
二、控制系统建模的方法1. 传递函数法传递函数法是控制系统建模中常用的方法之一。
它通过将系统建模为输入和输出之间的传递函数，描述了输入对输出的影响。
传递函数法适用于线性系统，可以使用拉普拉斯变换来进行转换。
2. 状态空间法状态空间法是另一种常用的控制系统建模方法。
它将系统的状态表示为一组一阶微分方程，描述了系统内部状态的变化。
状态空间法适用于非线性系统和时变系统，并且更加直观和灵活。
3. 神经网络随着人工智能的发展，神经网络在控制系统建模中也得到了广泛应用。
神经网络可以学习和模拟复杂的非线性系统行为，对于一些难以建模的系统具有较好的适应性和预测能力。
三、控制系统仿真的方法1. 数值仿真数值仿真是控制系统仿真中最常用的方法之一。
它基于数值计算和数值优化算法，通过迭代求解差分方程或微分方程来模拟和分析系统的行为。
数值仿真可以在计算机上快速进行，并且可以对系统的不同参数进行扫描和分析。
2. 物理仿真物理仿真是通过制作实物模型或使用虚拟现实技术，模拟真实系统的行为。
物理仿真不仅可以更直观地观察系统的运行，还可以对系统进行实际测试和验证。
然而，物理仿真通常需要更多的资源和时间。
3. 软件仿真软件仿真是利用计算机软件对控制系统进行仿真和分析。
它可以提供图形化界面和交互式操作，方便工程师进行参数调整和性能分析。
软件仿真通常使用MATLAB、Simulink等工具，具有较高的效率和灵活性。
四、控制系统建模与仿真的应用1. 机械系统优化通过控制系统建模和仿真，工程师可以对机械系统进行优化。
基于MATLABSimulink的控制系统设计与仿真
基于MATLABSimulink的控制系统设计与仿真控制系统设计是现代工程领域中至关重要的一部分，它涉及到对系统动态特性的分析、建模、控制器设计以及系统性能评估等方面。
MATLAB Simulink作为一款强大的工程仿真软件，在控制系统设计与仿真领域有着广泛的应用。
本文将介绍基于MATLAB Simulink的控制系统设计与仿真过程，包括系统建模、控制器设计、性能评估等内容。
1. 控制系统设计概述控制系统是通过对被控对象施加某种影响，使其按照既定要求或规律运行的系统。
在控制系统设计中，首先需要对被控对象进行建模，以便进行后续的分析和设计工作。
MATLAB Simulink提供了丰富的建模工具和仿真环境，可以帮助工程师快速准确地建立系统模型。
2. 系统建模在MATLAB Simulink中，可以利用各种不同的模块来构建系统模型，如传感器、执行器、控制器等。
通过简单拖拽这些模块并连接起来，就可以构建出完整的系统结构。
同时，Simulink还支持连续系统和离散系统的建模，可以方便地进行时域和频域分析。
3. 控制器设计控制器是控制系统中至关重要的一部分，它根据系统反馈信息对输出信号进行调节，以实现对被控对象的精确控制。
在MATLAB Simulink中，可以使用各种不同类型的控制器设计工具，如PID控制器、状态空间反馈控制器等。
通过这些工具，工程师可以快速设计出符合系统要求的控制器。
4. 性能评估在完成控制器设计后，需要对系统性能进行评估。
MATLAB Simulink提供了丰富的仿真功能，可以对系统进行动态响应、稳定性、鲁棒性等方面的评估。
通过仿真结果，工程师可以及时发现问题并进行调整优化。
5. 实例分析为了更好地说明基于MATLAB Simulink的控制系统设计与仿真过程，我们以一个温度控制系统为例进行分析。
首先建立被控对象的数学模型，然后设计PID控制器，并利用Simulink进行仿真验证。
最后根据仿真结果对系统性能进行评估，并进行必要的调整。
线性控制系统的建模与仿真
线性控制系统的建模与仿真控制系统是现代工程技术中的基石之一，常见的控制系统包括电机控制、飞行器控制、机器人控制等。
线性控制系统是一种较为常见的控制系统，其恒定的输入和输出之间呈线性关系。
本文将探讨线性控制系统的建模与仿真。
一、线性控制系统的基本概念为了更好地理解线性控制系统的建模和仿真，首先需要了解线性控制系统的一些基本概念。
1.系统模型系统模型是指对于一个复杂的系统，通过抽象和简化的方式，将系统刻画成一个具有输入、输出和状态的数学模型，以便对系统进行研究和设计。
2.控制器控制器是指控制系统中负责对输入信号进行处理，从而实现对输出信号的控制的一种设备或程序。
控制器通常采用数学模型的方式来描述。
3.传感器传感器是指在控制系统中负责传感外部信号的一种设备或器件，重要的传感器包括温度传感器、压力传感器、光传感器等。
二、线性控制系统的数学建模线性控制系统的建模是指将线性控制系统抽象成一个数学模型，以便进行控制器的设计和仿真。
线性控制系统的数学建模通常包括以下几个步骤：1.建立系统框图建立系统框图就是将线性控制系统分解成其各个组成部分的框图。
通常，系统框图包括输入信号、输出信号、控制器、传感器和其他外部设备。
2.列方程根据系统框图，可以列出线性控制系统的数学模型，该模型通常是一个或一组线性微分方程。
例如，在电机控制系统中可以使用电机方程，包括速度方程、电动势方程等，来描述电机系统的动态行为。
3.求解模型参数求解模型参数是指确定控制系统中各个元件的参数、控制器的参数等，以便对系统进行仿真和分析。
4.仿真模型将控制系统的数学模型建立成仿真模型，用计算机程序模拟系统的运行过程，进行系统的仿真和分析。
仿真模型可以使用模拟软件、Matlab等工具来实现。
三、线性控制系统的仿真系统的仿真是指用计算机程序模拟线性控制系统的运行行为，以便对系统进行分析和设计。
1.模拟软件模拟软件是一种特殊的仿真工具，例如LabVIEW，该软件可以利用图形化的编程语言，快速建立控制系统的仿真模型，进行仿真和分析。
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二、控制系统的建模方法
• 数学建模过程
坐标系定义
• 直角坐标系
直线运动——力，线加速度、线速度和位移 旋转运动——力矩，角加速度、角速度和角度
• 坐标系变换
地理坐标系 车体坐标系 传感器坐标系
余弦矩阵 四元素
俯仰->偏航->滚动
二、控制系统的建模方法
• 数学建模过程
被控对象 • 模型结构已知，通过测力等试验获取模型参数，得到 非线性耦合模型 • 例如，汽车轮胎滑移特性试验、飞机风洞试验等
• 建立数学模型的原因
• 便于控制算法设计与分析 • 便于通过仿真分析与评价系统性能
• 控制系统仿真的原因
• 优化控制系统设计 • 系统故障再现 • 部分替代试验，减小试验的次数 • 快速验证，大幅缩短验证周期 • 边界验证，替代具有危险性的试验
一、控制系统概述
• 控制系统建模、设计与仿真验证流程
二、控制系统的建模方法
• 数学建模过程
执行器 • 物理建模
• 试验建模
阶跃激励获取最大角速度 正弦扫频获取频率特性
二、控制系统的建模方法
• 数学模型转换
时域模型
微分方程
s=p
jw=p
求解
时域响应
传递函数
计算
频率特性
频域响应
s=jw
复数域模型
频域模型
控制系统建模、设计 与仿真概述
一、控制系统概述 二、控制系统的建模方法 三、控制律的设计方法 四、仿真验证和分析评价
控制系统建模、设计 与仿真概述
一、控制系统概述 二、控制系统的建模方法
三、控制律的设计方法 四、仿真验证和分析评价
一、控制系统概述
• 广义的控制系统
在自动控制技术中，把工作的机器设备称为被控对象，把表征这些机器设备工作状态的物理 参量称为被控量，而对这些物理参量的要求值称为给定值。控制的任务可概括为：使被控对 象的被控量等于给定值。
矛盾
快速性
控制系统建模、设计 与仿真概述
一、控制系统概述 二、控制系统的建模方法 三、控制律的设计方法 四、仿真验证和分析评价
四、仿真验证和分析评价
• 仿真系统的分类
• 模型的物理属性
数学仿真 半物理仿真
• 仿真时钟与实际时钟的关系
实时仿真 亚实时仿真 超实时仿真
四、仿真验证和分析评价
被控对象
一、控制系统概述
• 控制系统的抽象数学模型
• 系统模型是对实际系统的一种抽象，是对系统本质(或是系统的某种特性)的一种数学描述。
传感器模型、控制算法模型、执行器模型、被控对象模型 目标模型、环境模型
目标环境模型
传感器模型
控制器模型
执行器模型 传感器模型
被控对象 动力学运动学
模型
一、控制系统概述
抢答环节
建立数学模型的两种方法是什么？
谢 谢！
• 动力学与运动学控制系统
广泛应用于汽车、机器人、航空航天等领域
汽车ESC、ADAS、自动驾驶控制系统 机器人控制系统 飞机、导弹等飞行器的自动驾驶系统
一、控制系统概述
• 控制系统的组成
• 传感器、控制器（含控制软件/算法）、执行器、被控对象 • 目标、环境
目标/环境
传感器
控制器
执行器 传感器
• 积分控制
r(t) + e(t)
消除静差，提高系统的无差度。
-
• 微分控制
反映偏差信号的变化趋势，并能在偏差信号变得太大 之前，在系统中引入一个有效的早期修正信号，从而 加快系统的动作速度，减少调节时间。
比例
+
积分 +
u(t) 被 控 对 象 y(t)
+
微分
三、控制律的设计方法
• 典型姿态控制回路设计
yn1
yn
h 6
(k1
2k2
2k3
k4 )
k1 f ( xn , yn )
h
h
k2 f ( xn 2 , yn 2 k1)
k3
f ( xn
h 2 , yn
h 2 k2 )
k4 f ( xn h, yn hk3 )
四、仿真验证和分析评价
• 仿真模型的实现
• 仿真过程中的误差
（1）舍入误差——由于不同档次的计算机其计算结果的有效值不一致，导致仿真过程出现舍入误差。 应选择挡次 高的计算机，其字长越长，仿真数值结果尾数的舍入误差就越小。 （2）截断误差——仿真步距确定后，数值积分公式的阶次将导致系统仿真时产生截断误差，阶次越高，截断误差 越小。仿真时多采用四阶龙格—库塔法，其截断误差较小。
二、控制系统的建模方法
• 数学建模过程
被控对象 • 利用小偏差线性化得到 线性简化模型
在平衡点A（x0，y0）处，当系统受到干扰，y只在 A附近变化，则可对A处的输出—输入关系函数按泰 勒级数展开，由数学关系可知，当 △x很小时，可用 A处的切线方程代替曲线方程（非线性），即小偏 差线性化。
df y dx |x0 x kx
类型 静态系统模型
动态系统模型
形式 代数方程 差值表格 微分方程 状态方程 传递函数 差分方程
二、控制系统的建模方法
• 数学建模的基本方法
物理建模 根据对客观事物特性的认识，找出反映内部机理的数量规律
实验建模 将对象看作“黑箱”,通过对量测数据的统计分析，找出与数据拟合最好的模型
二者结合 用机理分析建立模型结构，用测试分析确定模型参数
• 控制系统性能评价方法
• 时域指标
稳定性：主通道增益或其他参数拉偏倍数 快速性：调节时间、建立时间 准确性：稳态误差
• 频域指标
稳定性：幅值裕度、相位裕度 快速性：带宽、剪切频率
稳定性 快速性
四、仿真验证和分析评价
• 控制系统设计验证方法应用
导弹飞行轨迹规划与控制
水平泊车轨迹规划与控制
• 积分步长的选择
由于积分步长直接与系统的仿真精度和稳定性密切相关，所以应合理地选择积分步长h的值。通常遵循两个原 则： （1）使仿真系统的算法稳定。 （2）使仿真系统具备一定的计算精度。
四、仿真验证和分析评价
• 仿真验证
• 编制仿真程序，加入控制回路的各个模型 • 设置仿真环境
四、仿真验证和分析评价
• 仿真模型的实现
• 求解微分方程——数值积分方法
四、仿真验证和分析评价
• 仿真模型的实现
• 经典四阶龙格-库塔方法
（1）为单步法，并且可自启动。 （2）改变仿真步长比较方便，可根据精度要求而定。 （3）仿真计算量与仿真步长h的大小密切相关，h值越小计算精度越高，但所需仿真时间也就越长。 （4）用泰勒级数展开龙格－库塔法计算公式时，只取h的一次项，即为欧拉法计算公式；若取到h2项，则为二阶 龙格－库塔法计算公式；若取到h4项，则为四阶龙格－库塔法计算公式。
三、控制律的设计方法
• 控制理论的发展
经典控制理论 根轨迹分析法
频域分析法
现代控制理论 最优控制 鲁棒控制
滑模变结构 自抗扰控制
智能控制理论 模糊控制
神经网络控制 机器学习
三、控制律的设计方法
• 经典PID控制
• 比例控制
成比例地反映控制系统的偏差信号e(t)，偏差一旦产生， 控制器立即产生控制作用，以减小偏差。
实物
实物试验
建模 7-DOF耦合底盘模型
非线性耦合模型 线性简化模型
非线性耦合系统验证 简化系统验证
2-DOF自行车模型
线性系统设计
设计
仿真
控制系统建模、设计 与仿真概述
一、控制系统概述 二、控制系统的建模方法 三、控制律的设计方法 四、仿真验证和分析评价
二、控制系统的建模方法
• 数学模型的类型
• 控制结构
当传感器和执行器带宽远大于控制系统带宽时，设计时可忽略其动力学环节 “控制什么反馈什么，缺什么补什么”
三、控制律的设计方法
• 典型姿态控制回路设计
• 控制参数
根据控制系统性能指标需求，开展参数设计 频域分析，得到幅值裕度、相位裕度 时域分析，得到调节时间、超调量、稳态值
稳定性