系统动态特性分析

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刚柔耦合机械系统动态特性仿真与分析

刚柔耦合机械系统动态特性仿真与分析

刚柔耦合机械系统动态特性仿真与分析近年来,随着科技的不断发展和机械工程领域的进步,刚柔耦合机械系统逐渐成为了研究热点。

刚柔耦合机械系统由刚性部分和柔性部分组成,刚性部分负责传递力量和实现运动控制,而柔性部分则通过弹性变形来减小冲击和振动。

动态特性仿真与分析的研究,可以帮助我们更好地了解刚柔耦合机械系统的运动规律和优化设计。

刚柔耦合机械系统是一个复杂且多变的系统,因此进行仿真和分析是必不可少的一步。

在进行仿真前,我们需要建立系统的数学模型。

数学模型可以描述系统的运动方程和力学关系,是进行仿真与分析的基础。

通过数学模型,我们可以对系统的动态特性进行定量描述,如自然频率、振型等。

一种常见的建模方法是基于有限元分析(FEA)。

FEA可以将复杂的几何结构离散为许多小的有限元,通过求解有限元的位移和变形来分析整体系统的动态响应。

对于刚柔耦合机械系统而言,我们可以将刚性部分建模为刚体,柔性部分建模为弹簧或梁。

通过选择合适的单元类型和约束条件,可以模拟系统在不同载荷下的振动响应和应力分布。

在进行仿真分析时,需要考虑到系统的初始条件和边界条件。

初始条件包括系统的初始位置、速度和加速度等。

边界条件则包括约束和外部施加力等。

通过改变这些条件,我们可以研究系统在不同工况下的响应情况。

例如,可以研究系统在不同频率下的共振现象和应力集中情况,以评估系统的可靠性和安全性。

刚柔耦合机械系统的动态特性仿真与分析可以帮助我们优化系统设计和改进产品性能。

通过仿真,我们可以在不同参数和条件下评估系统的响应,从而提供优化设计方案的依据。

例如,在设计机器人手臂时,我们可以通过仿真分析手臂的振动频率和振幅,进而改进结构和材料的选择,以提高手臂的工作稳定性和精度。

此外,仿真和分析还可以帮助我们预测系统的故障和损坏。

通过分析系统在不同载荷下的应力和变形分布,我们可以评估系统的强度和刚度,以判断系统是否会发生破坏性失效。

这对于预防事故和优化维护策略具有重要意义。

机械系统动态特性的数值模拟与分析

机械系统动态特性的数值模拟与分析

机械系统动态特性的数值模拟与分析随着技术的进步和计算机科学的发展,数值模拟成为分析机械系统动态特性的一种重要工具。

它可以帮助我们更好地理解机械系统的运行方式,揭示其中的隐含规律,为机械系统的设计、优化和故障诊断等方面提供依据。

一、数值模拟的基本原理数值模拟是通过计算机对机械系统的物理现象进行数值化描述和模拟。

它基于数学建模和计算机仿真的方法,通过离散化物理行为和力学规律,将复杂的机械系统问题简化为数值计算问题,从而实现对动态特性的分析和预测。

二、数值模拟在机械系统动态特性分析中的应用1. 动力学分析数值模拟可以通过建立相应的数学模型来分析机械系统的动力学特性。

例如,在机械系统中引入质量、刚度和阻尼等参数,通过数值计算可以模拟出机械系统在不同工况下的振动响应,进而评估系统的稳定性和可靠性。

2. 振动噪声分析机械系统的振动噪声是其动态特性的重要指标之一。

数值模拟可以模拟机械系统在运行过程中的振动情况,进而分析振动噪声的来源和传播路径,并提出相应的控制和改善措施。

3. 疲劳寿命评估机械元件由于长期工作可能会出现疲劳破坏,数值模拟可以估计机械元件在不同工况下的应力和变形分布,进而评估其疲劳寿命,并提出延长寿命的措施。

4. 故障诊断与预测机械系统的故障诊断和预测是提高系统可靠性和安全性的重要手段。

通过数值模拟,我们可以模拟机械系统在故障状态下的振动和噪声特性,进而对故障进行诊断和预测,并制定相应的维修和更换策略。

三、数值模拟的优势和挑战数值模拟在机械系统动态特性分析中具有以下优势:1. 灵活性:数值模拟可以按照需要灵活调整模型和参数,方便地进行不同的参数敏感性研究。

2. 经济性:相比于传统试验方法,数值模拟具有成本低、可重复性强等优势,帮助降低了研究和开发的费用。

3. 高效性:数值模拟可以在较短的时间内完成大规模的计算和分析工作,提高了研究工作的效率和产出。

然而,数值模拟在机械系统动态特性分析中还面临着以下挑战:1. 模型精度:数值模拟的准确性和模型精度直接关系到分析结果的可靠性。

典型系统动态性能和稳定性分析

典型系统动态性能和稳定性分析

典型系统动态性能和稳定性分析系统动态性能和稳定性是指在外部扰动下,系统的响应速度和稳态特性。

这是评估系统质量和优化系统设计的重要指标。

在典型系统设计中,系统通常被建模为一个传递函数,可以用来描述系统的输出响应,其输入是系统输入和一些可能存在的扰动。

传递函数常常是一个复杂的非线性方程,需要使用线性化技术进行分析。

系统动态性能和稳定性可以通过研究系统的极点和零点来评估。

极点是传递函数的根,它们对系统的稳定性和动态响应有很大的影响。

一个系统是稳定的,当且仅当其所有极点的实部都小于零。

如果系统有一个或多个极点实部为正,那么它是不稳定的,并且会发生震荡或失控的行为。

因此,一个良好的系统设计应确保其所有极点都在复平面的左半面。

另一方面,零点是传递函数的根,它们在系统的频率响应和零状态响应中起着重要作用。

零点是传递函数的一个参数,表示在某个频率下传递函数被抵消或消除。

零点分布的位置对于系统的稳定性和响应都有重要的影响。

如果系统有零点,它们会抵消或消除特定频率下的输入信号。

因此,一个良好的系统设计应该尽可能使其零点靠近频率对应的极点,以达到良好的过渡特性和稳态精度。

系统的动态性能和稳定性可以通过研究系统的传递函数和控制策略来优化。

传递函数中的极点和零点分布可以通过调整系统参数或控制器参数来影响。

此外,使用优化方法,如PID控制器优化或系统识别方法,也可以改善系统性能。

这些方法可以帮助设计人员分析和优化系统响应,并提高系统的稳定性和性能。

在实际应用中,为了确保系统响应的快速性和稳定性,设计人员还可以使用高级控制技术,如预测控制、自适应控制和模糊控制。

这些技术可以更精细地控制系统,并通过自适应和智能控制来改善系统性能。

总之,系统的动态性能和稳定性是系统质量的重要指标,设计人员可以通过研究系统的传递函数和控制策略,以及应用高级控制技术来优化系统性能,从而实现快速响应和精确控制。

自控实验—二三阶系统动态分析

自控实验—二三阶系统动态分析

自控实验—二三阶系统动态分析在自控实验中,二、三阶系统动态分析是非常重要的一部分。

通过对系统的动态性能进行分析,可以评估系统的稳定性、响应速度和稳态误差等方面的性能。

本次实验将使用PID控制器对二、三阶系统进行实时控制,并通过实验数据对系统进行动态分析。

首先,我们先了解什么是二、三阶系统。

在控制系统中,系统的阶数表示系统传递函数的阶数,也可以理解为系统动态特性的复杂程度。

二阶系统由两个极点和一个零点组成,三阶系统由三个极点和一个零点组成。

二、三阶系统的动态响应特性与极点位置有关,不同的极点位置对系统的稳定性、响应速度和稳态误差等性能有着不同的影响。

在实验中,我们将使用PID控制器对二、三阶系统进行控制。

PID控制器是一种经典的比例-积分-微分控制器,可以根据误差信号进行调节,通过调整比例系数、积分时间和微分时间来控制系统的响应特性。

实验中,我们将根据二、三阶系统的实时数据进行PID参数调整,以达到控制系统的稳定和快速响应的目的。

在进行实验前,我们首先需要对二、三阶系统进行建模。

二、三阶系统的传递函数通常表示为:二阶系统:G(s) = K / (s^2 + 2ξω_ns + ω_n^2)三阶系统:G(s) = K / (s^3 + 3ξω_ns^2 + 3ω_n^2s + ω_n^3)其中,K表示系统的增益,ξ表示系统的阻尼比,ω_n表示系统的自然频率。

通过实验数据的统计和分析,我们可以估计出系统的K、ξ和ω_n的值,并据此进行PID参数的调整。

接下来,我们进行实验。

我们首先将PID控制器的参数设为初始值,然后对系统进行实时控制,并记录系统输出的数据。

通过对这些数据进行分析,我们可以得到系统的稳态误差、响应时间和超调量等性能指标。

对于二阶系统,我们将分析以下几个方面的性能:1.稳态误差:通过比较实际输出值与目标值之间的差异,可以得到系统的稳态误差。

常见的稳态误差有零稳态误差、常数稳态误差和比例稳态误差等。

机械系统的动态特性与响应分析

机械系统的动态特性与响应分析

机械系统的动态特性与响应分析机械系统的动态特性与响应分析是机械工程中非常重要的研究领域,它关注的是机械系统在受到外界激励时的响应情况以及系统的稳定性和动态性能。

本文将围绕这个主题展开论述,并着重分析机械系统的特性及其影响因素。

一、机械系统动态特性的描述机械系统的动态特性通常通过其传递函数来描述。

传递函数是输入和输出之间的关系函数,它可以反映系统对不同频率信号的响应情况。

一般来说,机械系统的传递函数可以用以下数学表达式表示:H(s) = Y(s) / X(s)其中,H(s)是传递函数,Y(s)是输出信号的 Laplace 变换,X(s)是输入信号的 Laplace 变换,s是复变量。

传递函数的形式和参数可以反映出机械系统的动态特性。

常见的机械系统包括弹簧、阻尼器、惯性质量等组成的简单系统,以及复杂的机械结构如机器人、振动台等。

不同机械系统的传递函数形式各异,需要根据具体的系统结构和工作原理进行建模和分析。

二、机械系统动态响应的特点机械系统在受到外界激励时会产生不同的响应,其特点主要包括以下几个方面:1. 频率响应:机械系统对不同频率激励信号的响应情况不同。

某些频率激励信号可能会引发机械系统的共振现象,导致振幅急剧增大,甚至破坏系统的稳定性。

2. 相位响应:机械系统对激励信号的相位有一定的延迟响应。

相位响应可以影响系统的稳定性和动态性能。

3. 阻尼特性:机械系统的阻尼特性对系统的响应特点有显著影响。

阻尼系数的大小和类型决定了系统的振荡过程和衰减速率。

4. 稳定性分析:机械系统的稳定性是指系统在受到外界激励时是否保持有界响应。

通过稳定性分析,可以确定系统在不同参数配置下的稳定范围,并进行优化设计。

三、影响机械系统动态特性的因素机械系统的动态特性受到多方面因素的影响,主要包括以下几个方面:1. 结构刚度:机械系统的结构刚度会直接影响系统的共振频率和振动模态。

刚度越大,共振频率越高,系统对高频激励信号的响应越灵敏。

机械系统的动态特性分析与优化

机械系统的动态特性分析与优化

机械系统的动态特性分析与优化机械系统是由各种不同的部件和组成部分组成的复杂系统,其动态特性对于系统的性能和运行稳定性有着重要的影响。

动态特性分析与优化是提高机械系统运行效率和可靠性的关键一环。

本文将从动态特性分析、优化方法和实例应用等方面展开论述。

首先,动态特性分析是了解机械系统运行过程中所表现出的动态变化的过程。

通过对机械系统的振动、冲击和响应等方面的分析,可以评估系统的稳定性、可靠性和耐久性等参数。

动态特性分析可以通过实验或仿真方法进行,其中仿真方法通过建立数学模型来模拟机械系统的运行过程,更具有灵活性和可控性。

在动态特性分析过程中,可以通过振动分析仪器、传感器和数据采集系统等设备来获得系统振动响应的数据,进而得到系统的频率响应、模态参数和阻尼特性等信息。

动态特性分析的结果可以为机械系统的优化提供参考依据。

优化方法包括系统结构的改进、设计参数的调节和控制策略的优化等。

通过改进系统结构,例如减少零件数量、增加刚度和稳定性等,可以提高系统的整体响应能力和振动特性。

调节设计参数可以根据动态特性分析的结果来优化系统的模态参数。

例如,在振动频率分析中,如果发现系统存在频率接近的共振点,可以通过调节和优化设计参数,例如材料和质量分布等,来避开共振区域。

控制策略的优化可以通过仿真模型进行,通过模拟实际运行环境和负载情况,来优化系统的控制方法和响应速度。

接下来,我们将以减振器为例来说明动态特性分析与优化的实际应用。

减振器作为机械系统中常见的动态控制装置,其主要功能是通过消耗能量来减小系统振动幅度,提高系统的稳定性。

减振器的设计和优化需要考虑系统振动频率、阻尼比和质量等。

动态特性分析可以通过测量系统的振动特征和响应时间,来确定减振器的设定参数和位置。

根据分析结果,可以选择合适的减振器类型、阻尼比和质量等来达到减小系统振动的目的。

此外,减振器的优化也可以通过增加减振器的阻尼量和改变弹簧刚度等来提高系统的动态特性。

机械系统动态响应特性分析与优化设计

机械系统动态响应特性分析与优化设计

机械系统动态响应特性分析与优化设计引言:机械系统的动态响应特性是指系统在受到外界扰动时,如何响应并回复到平衡状态。

这对于机械系统的性能和稳定性有着重要的影响。

因此,通过对机械系统动态响应特性的分析与优化设计,可以提高机械系统的工作效率与可靠性,进一步提升产品的质量。

一、动态响应特性分析机械系统的动态响应特性受到多种因素的影响,其中包括系统的结构、材料、工艺和外界环境等等。

在进行动态响应特性分析时,首先要确定系统的数学模型,并基于该模型进行仿真与计算。

然后,可以通过以下几个方面来评估系统的动态响应特性:1. 自由振动频率和模态分析:自由振动频率是指系统在无外界激励下的振动频率,而模态分析则是指系统各个振动模态的特性分析。

通过对系统的自由振动频率和模态进行分析,可以了解系统的共振状态和受力情况。

2. 阻尼特性分析:阻尼是指系统在振动过程中所受到的能量耗散的现象。

通过对系统的阻尼特性进行分析,可以评估系统的振动峰值和稳定性。

3. 响应过程分析:响应过程分析是指系统在受到外界激励后的振动响应过程。

通过分析响应过程,可以了解系统对外界激励的敏感程度和响应速度。

二、优化设计方法在进行机械系统的动态响应特性优化设计时,可以采用以下几个方法:1. 结构优化设计:结构优化设计是指通过改变系统的结构参数来提高系统的动态响应特性。

例如,通过改变材料的选择、减小零件的质量等方式来提高系统的自然频率和模态。

2. 阻尼优化设计:通过优化系统的阻尼参数,可以改变系统的阻尼特性,从而提高系统的稳定性。

例如,通过增加阻尼材料或者调整阻尼装置的形式和参数来实现。

3. 激励优化设计:激励优化设计是指通过改变外界激励的形式和参数来改善系统的动态响应特性。

例如,通过改变激励频率、幅值和方向的方式来减小系统的共振现象。

三、案例分析以汽车悬挂系统为例,进行动态响应特性分析与优化设计。

首先,建立汽车悬挂系统的数学模型,并进行仿真与计算。

然后,通过分析系统的自由振动频率和模态,可以找到悬挂系统存在的共振问题。

机械传动系统的动态特性分析与控制

机械传动系统的动态特性分析与控制

机械传动系统的动态特性分析与控制一、引言机械传动系统是工程中十分常见的一种系统,它通过传递力和运动实现机械设备的正常工作。

然而,在实际应用中,机械传动系统的动态特性会对其性能和稳定性产生重要影响。

因此,对机械传动系统的动态特性进行分析与控制具有重要的理论和实际意义。

二、机械传动系统的动态特性1. 驱动力的影响:机械传动系统的驱动力对于其动态特性有着重要影响。

驱动力的大小和变化规律会直接影响到机械传动系统的速度响应和负载能力。

因此,我们需要准确地分析驱动力对机械传动系统的影响,并加以控制。

2. 转动惯量的影响:机械传动系统中的旋转部件的转动惯量也是影响其动态特性的重要因素。

转动惯量的大小决定了机械传动系统的惯性和响应速度。

在设计和控制过程中,我们需要根据实际需求和系统要求合理选择和调整转动惯量,以优化系统的动态特性。

3. 系统刚度和阻尼的影响:机械传动系统的刚度和阻尼也会对其动态特性产生重要影响。

刚度的大小决定了系统的抗变形能力,而阻尼则影响系统的振动能量消散能力。

通过合理调整和控制系统的刚度和阻尼,可以改善机械传动系统的动态响应和稳定性。

三、机械传动系统的动态特性分析方法1. 数学建模方法:通过建立机械传动系统的数学模型,可以对其动态特性进行分析和预测。

常用的建模方法包括力学原理、动力学原理、系统辨识等。

数学建模方法可以提供系统的传递函数和频率响应等重要参数,为后续的控制设计提供基础。

2. 实验测试方法:通过实验测试可以直接获取机械传动系统的动态特性,包括振动响应、频率响应等。

通过实验测试数据的分析与处理,可以了解系统的振动特性,为后续控制设计提供实验依据。

3.计算机仿真方法:利用计算机软件模拟机械传动系统的动态特性,可以快速获取系统的响应曲线和频谱分析等结果。

通过计算机仿真,可以在较短时间内评估不同控制策略对机械传动系统的影响,提高系统的设计效率。

四、机械传动系统的动态特性控制方法1. 控制策略选择:根据机械传动系统的具体要求和性能指标,选择合适的控制策略是确保系统正常运行和稳定性的基础。

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系统动态特性分析。

(1)时域响应解析算法――部分分式展开法。

用拉氏变换法求系统的单位阶跃响应,可直接得出输出c(t)随时间t 变化的规律,对于高阶系统,输出的拉氏变换象函数为:
s
den num s s G s C 11)()(⋅=⋅
= (21) 对函数c(s)进行部分分式展开,我们可以用num,[den,0]来表示c(s)的分子和分母。

例 15 给定系统的传递函数:
24
50351024
247)(23423+++++++=s s s s s s s s G
用以下命令对
s
s G )
(进行部分分式展开。

>> num=[1,7,24,24] den=[1,10,35,50,24]
[r,p,k]=residue(num,[den,0])
输出结果为
r= p= k=
-1.0000 -4.0000 [ ] 2.0000 -3.0000 -1.0000 -2.0000
-1.0000 -1.0000
1.0000 0
输出函数c(s)为: 01
11213241)(+++-+-+++-=
s
s s s s s C 拉氏变换得: 12)(234+--+-=----t t t t
e e e e
t c
(2)单位阶跃响应的求法:
控制系统工具箱中给出了一个函数step()来直接求取线性系统的阶跃响应,如果已知传递函数为:
den
num
s G =
)( 则该函数可有以下几种调用格式:
step(num,den) (22) step(num,den,t) (23)

step(G) (24)
step(G,t) (25)
该函数将绘制出系统在单位阶跃输入条件下的动态响应图,同时给出稳态值。

对于式23和25,t 为图像显示的时间长度,是用户指定的时间向量。

式22和24的显示时间由系统根据输出曲线的形状自行设定。

如果需要将输出结果返回到MATLAB 工作空间中,则采用以下调用格式:
c=step(G) (26) 此时,屏上不会显示响应曲线,必须利用plot()命令去查看响应曲线。

plot 可以根据两 个或多个给定的向量绘制二维图形,详细介绍可以查阅后面的章节。

例16 已知传递函数为: 25
425
)(2++=
s s s G
利用以下MATLAB 命令可得阶跃响应曲线如图14所示。

>> num=[0,0,25]; den=[1,4,25];
step(num,den)
grid % 绘制网格线。

title(¹Unit-Step Response of G(s)=25/(s^2+4s+25) ¹) % 图像标题 我们还可以用下面的语句来得出阶跃响应曲线 >> G=tf([0,0,25],[1,4,25]);
t=0:0.1:5; % 从0到5每隔0.1取一个值。

c=step(G,t); % 动态响应的幅值赋给变量c
plot(t,c) % 绘二维图形,横坐标取t,纵坐标取c 。

Css=dcgain(G) % 求取稳态值。

系统显示的图形类似于上一个例子,在命令窗口中显示了如下结果
Css= 1
(3)求阶跃响应的性能指标
MATLAB 提供了强大的绘图计算功能,可以用多种方法求取系统的动态响应指标。

我们首先介绍一种最简单的方法――游动鼠标法。

对于例16,在程序运行完毕后,用鼠标左键点击时域响应图线任意一点,系统会自动跳出一个小方框,小方框显示了这一点的横坐标(时间)和纵坐标(幅值)。

按住鼠标左键在曲线上移动,可以找到曲线幅值最大的一点――即曲线最大峰值,此时小方框中显示的时间就是此二阶系统的峰值时间,根据观察到的稳态值和峰值可以计算出系统的超调量。

系统的上升时间和稳态响应时间可以依此类推。

这种方法
图14 MATLAB 绘制的响应曲线
简单易用,但同时应注意它不适用于用plot()命令画出的图形。

另一种比较常用的方法就是用编程方式求取时域响应的各项性能指标。

与上一段介绍的游动鼠标法相比,编程方法稍微复杂,但通过下面的学习,读者可以掌握一定的编程技巧,能够将控制原理知识和编程方法相结合,自己编写一些程序,获取一些较为复杂的性能指标。

通过前面的学习,我们已经可以用阶跃响应函数step( )获得系统输出量,若将输出量返回到变量y中,可以调用如下格式
[y,t]=step(G) (27) 该函数还同时返回了自动生成的时间变量t,对返回的这一对变量y和t的值进行计算,可以得到时域性能指标。

①峰值时间(timetopeak)可由以下命令获得:
[Y,k]=max(y); (28) timetopeak=t(k) (29) 应用取最大值函数max()求出y的峰值及相应的时间,并存于变量Y和k中。

然后在变量t中取出峰值时间,并将它赋给变量timetopeak。

②最大(百分比)超调量(percentovershoot)可由以下命令得到:
C=dcgain(G);
[Y,k]=max(y); (30) percentovershoot=100*(Y-C)/C (31) dcgain( )函数用于求取系统的终值,将终值赋给变量C,然后依据超调量的定义,由Y和C计算出百分比超调量。

③上升时间(risetime)可利用MATLAB中控制语句编制M文件来获得。

首先简单介绍一下循环语句while的使用。

while循环语句的一般格式为:
while<循环判断语句>
循环体
end
其中,循环判断语句为某种形式的逻辑判断表达式。

当表达式的逻辑值为真时,就执行循环体内的语句;当表达式的逻辑值为假时,就退出当前的循环体。

如果循环判断语句为矩阵时,当且仅当所有的矩阵元素非零时,逻辑表达式的值为真。

为避免循环语句陷入死循环,在语句内必须有可以自动修改循环控制变量的命令。

要求出上升时间,可以用while语句编写以下程序得到:
C=dcgain(G);
n=1;
while y(n)<C
n=n+1;
end
risetime=t(n)
在阶跃输入条件下,y 的值由零逐渐增大,当以上循环满足y=C时,退出循环,此时对应的时刻,即为上升时间。

对于输出无超调的系统响应,上升时间定义为输出从稳态值的10%上升到90%所需时间,则计算程序如下:
C=dcgain(G);
n=1;
while y(n)<0.1*C
n=n+1; end m=1;
while y(n)<0.9*C m=m+1; end
risetime=t(m)-t(n)
④ 调节时间(setllingtime)可由while 语句编程得到: C=dcgain(G);
i=length(t);
while(y(i)>0.98*C)&(y(i)<1.02*C) i=i-1; end
setllingtime=t(i)
用向量长度函数length( )可求得t 序列的长度,将其设定为变量i 的上限值。

例 17 已知二阶系统传递函数为:
)
31)(31(3
)(i s i s s G ++-+=
利用下面的stepanalysis.m 程序可得到阶跃响应如图 15及性能指标数据。

>> G=zpk([ ],[-1+3*i,-1-3*i ],3);
% 计算最大峰值时间和它对应的超调量。

C=dcgain(G) [y,t]=step(G);
plot(t,y) grid
[Y,k]=max(y); timetopeak=t(k)
percentovershoot=100*(Y-C)/C % 计算上升时间。

n=1;
while y(n)<C n=n+1; end
risetime=t(n)
% 计算稳态响应时间。

i=length(t);
while(y(i)>0.98*C)&(y(i)<1.02*C) i=i-1; end
setllingtime=t(i)
运行后的响应图如图 15,命令窗口中显示的结果为
C = timetopeak = 0.3000 1.0491
percentovershoot = risetime =
35.0914 0.6626
setllingtime =
3.5337
图 15二阶系统阶跃响应
有兴趣的读者可以用本节介绍的游动鼠标法求取此二阶系统的各项性能指标。

将它们与例18得出的结果相比较,会发现它们是一致的。

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