现代控制理论实验报告
现代理论控制实验3
《现代控制理论》实验报告专业: 班级: 姓名: 学号: 完成日期： 成绩评定:一、实验题目状态反馈控制器设计二、实验目的1. 掌握状态反馈和输出反馈的概念及性质。
2. 掌握利用状态反馈进行极点配置的方法。
学会用MATLAB 求解状态反馈矩阵。
3. 掌握状态观测器的设计方法。
学会用MATLAB 设计状态观测器。
4. 熟悉分离定理，学会设计带有状态观测器的状态反馈系统。
三、实验过程及结果1. 已知系统u x x ⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡+⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--=111100020003 []x y 3333.02667.04.0=（1）求解系统的零点、极点和传递函数，并判断系统的能控性和能观测性。
（2）分别选取K=[0 3 0]，K=[1 3 2]，K=[0 16 /3 –1/3]为状态反馈矩阵，求解闭环系统的零点、极点和传递函数，判断闭环系统的能控性和能观测性。
它们是否发生改变?为什么？（3）任选三个输出反馈矩阵，求解闭环系统的零点、极点和传递函数，并判断系统的能控性和能观测性。
它们是否发生改变? 为什么？2. 已知系统u x x ⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡+⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--=100320100010 []x y 001=（1）求解系统的极点。
绘制系统的单位阶跃响应曲线，并确定系统的超调量和上升时间。
（2）求解状态反馈矩阵K ，使闭环系统的极点为3-和2321j ±-。
求解状态反馈系统的传递函数。
绘制该闭环系统的单位阶跃响应曲线，并确定系统的超调量和上升时间。
与原系统比较, 性能是否改善？（3）设计一个全维观测器，使观测器的极点为-5，-5，-5。
仿真状态观测器观测到的状态。
（4）建立带全维状态观测器的状态反馈系统的状态空间表达式。
求解带全维状态观测器的状态反馈系统的极点，是否是状态反馈系统和观测器的极点的组合？为什么？求解该闭环系统的传递函数，与状态反馈系统的传递函数是否一致？为什么？绘制该闭环系统的单位阶跃响应曲线，并确定系统的超调量和上升时间。
现代控制理论实训报告
一、前言随着科技的飞速发展，自动化、智能化已成为现代工业生产的重要特征。
为了更好地掌握现代控制理论，提高自己的实践能力，我参加了现代控制理论实训课程。
本次实训以状态空间法为基础，研究多输入-多输出、时变、非线性一类控制系统的分析与设计问题。
通过本次实训，我对现代控制理论有了更深入的了解，以下是对本次实训的总结。
二、实训目的1. 巩固现代控制理论基础知识，提高对控制系统的分析、设计和调试能力。
2. 熟悉现代控制理论在工程中的应用，培养解决实际问题的能力。
3. 提高团队合作意识，锻炼动手能力和沟通能力。
三、实训内容1. 状态空间法的基本概念：状态空间法是现代控制理论的核心内容，通过建立状态方程和输出方程，描述系统的动态特性。
2. 状态空间法的基本方法：包括状态空间方程的建立、状态转移矩阵的求解、可控性和可观测性分析、状态反馈和观测器设计等。
3. 控制系统的仿真与实现：利用MATLAB等仿真软件，对所设计的控制系统进行仿真，验证其性能。
4. 实际控制系统的分析：分析实际控制系统中的控制对象、控制器和被控量，设计合适的控制策略。
四、实训过程1. 理论学习：首先，我对现代控制理论的相关知识进行了复习，包括状态空间法、线性系统、非线性系统等。
2. 实验准备：根据实训要求，我选择了合适的实验设备和软件，包括MATLAB、控制系统实验箱等。
3. 实验操作：在实验过程中，我按照以下步骤进行操作：（1）根据实验要求，建立控制系统的状态空间方程。
（2）求解状态转移矩阵，并进行可控性和可观测性分析。
（3）设计状态反馈和观测器，优化控制系统性能。
（4）利用MATLAB进行仿真，观察控制系统动态特性。
（5）根据仿真结果，调整控制器参数，提高控制系统性能。
4. 结果分析：通过对仿真结果的分析，我对所设计的控制系统进行了评估，并总结经验教训。
五、实训成果1. 掌握了现代控制理论的基本概念和方法。
2. 提高了控制系统分析与设计能力，能够独立完成实际控制系统的设计。
现代控制理论实验报告
现代控制理论实验报告实验一系统能控性与能观性分析一、实验目的1.理解系统的能控和可观性。
二、实验设备1.THBCC-1型信号与系统·控制理论及计算机控制技术实验平台；三、实验容二阶系统能控性和能观性的分析四、实验原理系统的能控性是指输入信号u对各状态变量x的控制能力，如果对于系统任意的初始状态，可以找到一个容许的输入量，在有限的时间把系统所有的状态引向状态空间的坐标原点，则称系统是能控的。
对于图21-1所示的电路系统，设iL和uc分别为系统的两个状态变量，如果电桥中则输入电压ur能控制iL和uc状态变量的变化，此时，状态是能控的。
反之，当时，电桥中的A点和B点的电位始终相等，因而uc不受输入ur的控制，ur只能改变iL的大小，故系统不能控。
系统的能观性是指由系统的输出量确定所有初始状态的能力，如果在有限的时间根据系统的输出能唯一地确定系统的初始状态，则称系统能观。
为了说明图21-1所示电路的能观性，分别列出电桥不平衡和平衡时的状态空间表达式：平衡时：由式（2）可知，状态变量iL和uc没有耦合关系，外施信号u只能控制iL的变化，不会改变uc的大小，所以uc不能控。
基于输出是uc，而uc与iL无关连，即输出uc中不含有iL的信息，因此对uc的检测不能确定iL。
反之式（1）中iL与uc有耦合关系，即ur的改变将同时控制iL和uc的大小。
由于iL与uc的耦合关系，因而输出uc的检测，能得到iL 的信息，即根据uc的观测能确定iL（ω）五、实验步骤1．用2号导线将该单元中的一端接到阶跃信号发生器中输出2上，另一端接到地上。
将阶跃信号发生器选择负输出。
2．将短路帽接到2K处，调节RP2，将Uab和Ucd的数据填在下面的表格中。
然后将阶跃信号发生器选择正输出使调节RP1，记录Uab和Ucd。
此时为非能控系统，Uab和Ucd没有关系（Ucd始终为0）。
3．将短路帽分别接到1K、3K处，重复上面的实验。
现代控制理论实验报告
现代控制理论实验指导书实验一：线性系统状态空间分析1、模型转换图1、模型转换示意图及所用命令传递函数一般形式：)()(11101110n m a s a s a s a b s b s b s b s G n n n n m m m m ≤++++++++=----K KMATLAB 表示为：G=tf(num,den)，其中num,den 分别是上式中分子，分母系数矩阵。
零极点形式：∏∏==--=n i j mi i ps z s K s G 11)()()( MATLAB 表示为：G=zpk(Z,P ,K)，其中 Z ，P ，K 分别表示上式中的零点矩阵，极点矩阵和增益。
传递函数向状态空间转换：[A,B,C,D] = TF2SS(NUM,DEN)；状态空间转换向传递函数：[NUM,DEN] = SS2TF(A,B,C,D,iu)---iu表示对系统的第iu个输入量求传递函数；对单输入iu为1;验证教材P438页的例9-6。
求P512的9-6题的状态空间描述。
>> A=[0 1;0 -2];>> B=[1 0;0 1];>> C=[1 0;0 1];>> D=[0 0;0 0];>> [NUM,DEN] = ss2tf(A,B,C,D,1)NUM =0 1 20 0 0DEN =1 2 0>> [NUM,DEN] = ss2tf(A,B,C,D,2)NUM =0 0 10 1 0DEN =1 2 0给出的结果是正确的，是没有约分过的形式P512 9-6>> [A,B,C,D]=tf2ss([1 6 8],[1 4 3])A =-4 -31 0B =1C =2 5D =12、状态方程求解单位阶跃输入作用下的状态响应：G=ss(A,B,C,D);[y,t,x]=step(G);plot(t,x). 零输入响应[y,t,x]=initial(G,x0)其中，x0为状态初值。
现代控制理论基础实验报告
紫金学院计算机系实验报告现代控制理论基础实验报告专业：年级：姓名：学号：提交日期：实验一 系统能控性与能观性分析1、实验目的：1.通过本实验加深对系统状态的能控性和能观性的理解；2.验证实验结果所得系统能控能观的条件与由它们的判据求得的结果完全一致。
2、实验内容：1.线性系统能控性实验;2. 线性系统能观性实验。
3、实验原理：系统的能控性是指输入信号u 对各状态变量x 的控制能力。
如果对于系统任意的初始状态，可以找到一个容许的输入量，在有限的时间内把系统所有的状态变量转移到状态空间的坐标原点。
则称系统是能控的。
系统的能观性是指由系统的输出量确定系统所有初始状态的能力。
如果在有限的时间内，根据系统的输出能唯一地确定系统的初始状态，则称系统能观。
对于图10-1所示的电路系统，设i L 和u c 分别为系统的两个状态变量，如果电桥中4321R R R R ≠，则输入电压u 能控制i L 和u c 状态变量的变化，此时，状态是能控的；状态变量i L 与u c 有耦合关系，输出u c 中含有i L 的信息，因此对u c 的检测能确定i L 。
即系统能观的。
反之，当4321R R ＝R R 时，电桥中的c 点和d 点的电位始终相等， u c 不受输入u 的控制，u 只能改变i L 的大小，故系统不能控；由于输出u c 和状态变量i L 没有耦合关系，故u c 的检测不能确定i L ，即系统不能观。
1.1 当4321R RR R ≠时u L u i R R R R C R R R R R R R R L R R R R R R C R R R R R R R R L u i C L C L ⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛+⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⨯⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫+++-+-+-⎝⎛+-+-+++-=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛01)11(1)(1)(1)(143214343212143421243432121 (10-1)y=u c =[01]⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛c L u i (10-2)由上式可简写为bu Ax x+= cx y =式中⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=C L u i x ⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫+++-+-+-⎝⎛+-+-+++-=)11(1)(1)(1)(143214343212143421243432121R R R R C R R R R R R R R L R R R R R R C R R R R R R R R L A⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=01L b 1] [0=c由系统能控能观性判据得][Ab brank =2 2=⎥⎦⎤⎢⎣⎡cA c rank故系统既能控又能观。
现代控制理论实验报告中南大学
中南大学现代控制实验报告指导老师设计者学号专业班级设计日期实验一 用MATLAB 分析状态空间模型1、实验设备PC 计算机1台，MATLAB 软件1套。
2、实验目的① 学习系统状态空间表达式的建立方法、了解系统状态空间表达式与传递函数相互转换的方法；② 通过编程、上机调试，掌握系统状态空间表达式与传递函数相互转换方法。
3、实验原理说明线性系统数学模型的常见的形式有，输入输出模式数学模型（传递函数和微分方程）和状态空间模式数学模型（状态空间表达式或动态方程）。
传递函数模型一般可表示为：若上式中分子分母各项系数为常数，则系统称为线性定常系统(linear time invariant,LTI) 利用下列命令可轻易地将传递函数模型输入MATLAB 环境中。
>>num=[b0,b1,…,bn]; >>den=[1,a1,a2,…,an];而调用tf()函数可构造出对应传递函数对象。
调用格式为： >>G=tf(num,den);其中(num,den)分别为系统的分子和分母多项式系数的向量，返回变量G 为系统传递函数对象。
线性定常系统的状态空间模型可表示为表示状态空间模型的基本要素是状态向量和常数矩阵A ，B ，C ，D 。
用类似的方法可将其输入MA TLAB 环境，对单输入单输出系统，>>A=[a11,a12,…a1n;a21,a22,…a2n;…;an1,an2,…ann]; >>B=[b1;b2;…;bn]; >>C=[c1,c2,…cn]; >>D=d;调用ss()状态方程对象可构造状态方程模型，调用格式如下： >>ss(A,B,C,D)对于两种模型之间的转换，则可分别调用tf()和ss()完成，即： >>G1=tf(G) >>G2=ss(G ’)4、实验步骤① 根据所给系统的传递函数或A 、B 、C 矩阵，依据系统的传递函数阵和状态空间表达式之间的关系式，采用MATLAB 编程。
现代控制理论基础实验报告
现代控制理论基础实验报告专业：年级：姓名：学号：提交日期:实验一系统能控性与能观性分析1、实验目的：1. 通过本实验加深对系统状态的能控性和能观性的理解；2. 验证实验结果所得系统能控能观的条件与由它们的判据求得的结果完全一致。
2、实验内容：1•线性系统能控性实验 2.线性系统能观性实验。
3、实验原理:系统的能控性是指输入信号u 对各状态变量x 的控制能力。
如果对于系统任意的初始状态，可以找到一个容许的输入量，在有限的时间内把系统所有的状态变量转移到状态空间的坐标原 点。
则称系统是能控的。
系统的能观性是指由系统的输出量确定系统所有初始状态的能力。
如果在有限的时间内，根据 系统的输出能唯一地确定系统的初始状态，则称系统能观。
(10-1)i Ly=U c =[01]U c由上式可简写为x Ax bU y cxR 3对于图10-1所示的电路系统，设i L 和u c 分别为系统的两个状态变量，如果电桥中旦R 2 &则输入电压U 能控制i L 和U c 状态变量的变化，此时，状态是能控的；状态变量i L 与U c 有耦合关系, 输出U c 中含有i L 的信息，因此对U c 的检测能确定i L 。
即系统能观的。
R 1 R 3反之，当」时， R 2 R 4变i L 的大小，故系统不能控； 即系统不能观。
Ri R 31.1当13时R 2 R 4电桥中的由于输出R 31( R 1R 2 L (R , R 2R 3 R 4R3R4R 2c 点和d 点的电位始终相等，U c 不受输入U 的控制，u 只能改U c 和状态变量i L 没有耦合关系,故 U c 的检测不能确定i L ,丄(亠亠)C R R 2R 3 R 41 ( R 1R2 L (R R 2R 3 R 4R3R4I L U C(10-2)I LR 2R 1 R 2 i L式中X U C1 (L R 1 R 21 R2 ( —— C R 1 R 2 R3 R 4)R3 R 4R 3 R 4R 1 R 2 1 (L R 1 R 21 1 -( CR 1R 2R3 R 4) R 4 1 )R 3 R 4[0 1]由系统能控能观性判据得 ran k[b Ab] =2c rank cA 故系统既能控又能观。
现代理论控制实验3
ans =3，所以系统是能控的
由Vo=obsv(a,c);rank(Vo)得
ans =3，所以系统是能观的
(2)
a.
选取K=[0 3 0] 为状态反馈矩阵，解得闭环ห้องสมุดไป่ตู้统的零点、极点和传递函数如下
由a=[-3 0 0;0 2 0;0 0 -1];b=[1 1 1]';k=[0 3 0];a1=a+b*k得
三、实验过程及结果
1. 已知系统
（1）求解系统的零点、极点和传递函数，并判断系统的能控性和能观测性。
（2）分别选取K=[0 3 0]，K=[1 3 2]，K=[0 16 /3–1/3]为状态反馈矩阵，求解闭环系统的零点、极点和传递函数，判断闭环系统的能控性和能观测性。它们是否发生改变?为什么？
（3）任选三个输出反馈矩阵，求解闭环系统的零点、极点和传递函数，并判断系统的能控性和能观测性。它们是否发生改变? 为什么？
[xo,x,t]=simobsv(g1,l);plot(t,x,'-k',t,xo,':r')
观测器观测到的状态如下
其中l=
(4)
三、实验结果
1(1)
系统的零点、极点和传递函数如下
由a=[-3 0 0;0 2 0;0 0 -1];b=[1 1 1]';c=[0.4 0.2667 0.3333];g1=ss(a,b,c,0)；g1=tf(g1)得
g1=
由g1=zpk(g1)得
系统的零点为1,-2;系统的极点为-3，-1，2
系统的能控性和能观性判断如下
ans =3，所以系统是能控的
由Vo=obsv(a,c);rank(Vo)得
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现代控制理论实验报告组员：院系：信息工程学院专业：指导老师：年月日实验1 系统的传递函数阵和状态空间表达式的转换[实验要求]应用MATLAB 对系统仿照[例]编程，求系统的A 、B 、C 、阵；然后再仿照[例]进行验证。
并写出实验报告。
[实验目的]1、学习多变量系统状态空间表达式的建立方法、了解系统状态空间表达式与传递函数相互转换的方法；2、通过编程、上机调试，掌握多变量系统状态空间表达式与传递函数相互转换方法。
[实验内容]1 设系统的模型如式示。
p m n R y R u R x D Cx y Bu Ax x ∈∈∈⎩⎨⎧+=+=&其中A 为n ×n 维系数矩阵、B 为n ×m 维输入矩阵 C 为p ×n 维输出矩阵，D 为传递阵，一般情况下为0，只有n 和m 维数相同时，D=1。
系统的传递函数阵和状态空间表达式之间的关系如式示。
D B A SI C s den s num s G +-==-1)()()(()( 式中，)(s num 表示传递函数阵的分子阵，其维数是p ×m ；)(s den 表示传递函数阵的按s 降幂排列的分母。
2 实验步骤① 根据所给系统的传递函数或（A 、B 、C 阵），依据系统的传递函数阵和状态空间表达式之间的关系如式，采用MATLA 的编程。
注意：ss2tf 和tf2ss 是互为逆转换的指令；② 在MATLA 界面下调试程序，并检查是否运行正确。
③ [] 已知SISO 系统的状态空间表达式为，求系统的传递函数。
,2010050010000100001043214321u x x x x xx x x ⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡-+⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡-=⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡&&&&[]⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=43210001x x x x y程序: A=[0 1 0 0;0 0 -1 0;0 0 0 1;0 0 5 0];B=[0;1;0;-2];C=[1 0 0 0];D=0;[num,den]=ss2tf(A,B,C,D,1)程序运行结果:num =den =0 0 0从程序运行结果得到:系统的传递函数为:24253)(ss s S G --= ④ [] 从系统的传递函数式求状态空间表达式。
程序:num =[0 0 1 0 -3];den =[1 0 -5 0 0];[A,B,C,D]=tf2ss(num,den)程序运行结果:A =0 5 0 01 0 0 00 1 0 00 0 1 0B =1C =0 1 0 -3D =⑤ [] 对上述结果进行验证编程%将[]上述结果赋值给A、B、C、D阵；A=[0 5 0 0;1 0 0 0;0 1 0 0;0 0 1 0];B=[1;0;0;0];C=[0 1 0 -3];D=0;[num,den]=ss2tf(A,B,C,D,1)实验结果：num =den =0 0 0程序运行结果与[]完全相同。
[实验分析]当已知系统的状态空间表达式，我们可以求得系统的传递函数。
当已知系统的传递函数式，我们也可以求得状态空间表达式。
由于一个系统的状态空间表达式并不唯一,所以程序运行结果有可能不等于原式中的矩阵，但该结果与原式是等效的。
验证结果证明了这个结论。
实验2 状态空间控制模型系统仿真及状态方程求解[实验要求]1、进行模型间的相互转换。
2、绘出系统单位阶跃及脉冲曲线。
[实验目的]1、熟悉线性定常离散与连续系统的状态空间控制模型的各种表示方法。
2、熟悉系统模型之间的转换功能。
3、利用MATLAB 对线性定常系统进行动态分析[实验内容]1、 给定系统125.032)(2323++++++=s s s s s s s G ，求系统的零极点增益模型和状态空间模型，并求其单位脉冲响应及单位阶跃响应。
2、 已知离散系统状态空间方程：[]⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡+⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡----=+)(021)()(102)(101110221)1(k x k y k u k x k x 采样周期s T s 05.0=。
在Z 域和连续域对系统性能进行仿真、分析。
[实验结果及分析]1、程序：num=[1 2 1 3];den=[1 2 1];sys=tf(num,den)[z,p,k]=tf2zp(num,den)[A,B,C,D]=tf2ss(num,den)impulse(sys),hold onstep(sys)程序运行结果：Transfer function:s^3 + 2 s^2 + s + 3-----------------------s^3 + s^2 + 2 s + 1z =+-p =0 +0 -k =1A =0 00 0B =1C =D =1单位脉冲响应/单位阶跃响应：2、程序：g=[-1 -2 2;0 -1 1;1 0 -1];h =[2;0;1];c =[1 2 0];d=0;u=1;sysd=ss(g,h,c,d,dstep(g,h,c,d,u)程序运行结果：a =x1 x2 x3x1 -1 -2 2x2 0 -1 1x3 1 0 -1b =u1x1 2x2 0x3 1c =x1 x2 x3y1 1 2 0d =u1y1 0Sampling time:Discrete-time model.Z域性能仿真图形：连续域仿真曲线：sysc=d2c(sysd,'zoh')step(sysc)和连续系统不同，离散系统中各部分的信号不再都是时间变量t的连续函数。
实验3 能控能观判据及稳定性判据[实验目的]1、利用MATLAB 分析线性定常及离散系统的可控性与可观性。
2、利用MATLAB 进行线性定常及离散系统的李雅普诺夫稳定性判据。
[实验内容]1、已知系统状态空间方程：（1） ⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-+⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡---=ux x 111001342100010&（2）[]⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧-=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--=xy xx 0312025016200340&对系统进行可控性、可观性分析。
2、 已知系统状态空间方程描述如下：⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡----=0100001000011263A ，⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=0001B ，[]1100=C 试判定其稳定性，并绘制出时间响应曲线来验证上述判断。
[实验结果及分析]（1） 能控性分析程序：A=[0 1 0;0 0 1;-2 -4 -3]B=[1 0;0 1;-1 1]Qc=ctrb(A,B)rank(Qc)程序运行结果：A =0 1 00 0 1-2 -4 -3B =1 00 1-1 1Qc =1 0 0 1 -1 10 1 -1 1 1 -7-1 1 1 -7 1 15ans =3系统满秩，故系统能控。
系统的状态可控性描述了输入对状态的控制能力（2）能观性分析程序：A=[0 4 3;0 20 16;0 -25 -20]C=[-1 3 0]rank(obsv(A,C))程序运行结果：A =0 4 30 20 160 -25 -20C =-1 3 0ans =3系统满秩，故系统能观。
系统的状态可观性描述了通过输出可以观测状态的能力2、程序：A=[-3 -6 -2 -1;1 0 0 0;0 1 0 0;0 0 1 0];B=[1;0;0;0];C=[0 0 1 1];D=[0];[z,p,k]=ss2zp(A,B,C,D,1);Flagz=0;n=length(A);for i=1:nifreal(p(i))>0Flagz=1;endenddisp('系统的零极点模型为');z,p,k程序运行结果：系统的零极点模型为z =p =+-+-k =1程序：if Flagz==1disp('系统不稳定');else disp('系统是稳定的');endstep(A,B,C,D);程序运行结果为:系统是稳定的程序：step(A,B,C,D);程序运行结果为:从图中可以看出，系统是稳定的实验4 状态反馈及状态观测器的设计[实验要求]1、求出系统的状态空间模型；2、依据系统动态性能的要求，确定所希望的闭环极点P；3、利用上面的极点配置算法求系统的状态反馈矩阵K；4、检验配置后的系统性能。
[实验目的]1、熟悉状态反馈矩阵的求法。
2、熟悉状态观测器设计方法。
[实验内容]1、某控制系统的状态方程描述如下：[]242471,0001,01000010000124503510=⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡----=C B A 通过状态反馈使系统的闭环极点配置在P=[-30，,±位置上,求出状态反馈阵K,并绘制出配置后系统的时间响应曲线。
2、考虑下面的状态方程模型：[]0,001,10000,100008.20980010==⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--=D C B A 要求选出合适的参数状态观测器(设观测器极点为op=[-100;-102;-103])。
[实验结果及分析]1、程序：A=[-10 -35 -50 -24;1 0 0 0;0 1 0 0;0 0 1 0];B=[1;0;0;0];C=[1 7 24 24];D=[0];disp('原系统的极点为');p=eig(A)' %求原系统极点 转置np=[-30;;+sqrt(-16);(-16)]K=place(A,B,np) %求反馈K 值disp('极点配置后的闭还系统为');sysnew=ss(A-B*K,B,C,D) %配置后新系统disp('配置后系统的极点为');pp=eig(A-B*K)' %求新系统极点step(sysnew/dcgain(sysnew)) %dcgain 为求最大增益，使得最后结果在0—1程序运行结果：原系统的极点为p =np =+-K =极点配置后的闭还系统为a =x1 x2 x3 x4 x1 -36x2 1 0 0 0 x3 0 1 0 0 x4 0 0 1 0 b =u1x1 1x2 0x3 0x4 0c =x1 x2 x3 x4y1 1 7 24 24d =u1y1 0Continuous-time model.配置后系统的极点为pp =- +2、程序：A=[0 1 0;980 0 ;0 0 -100];B=[0;0;100];C=[1 0 0];D=[0];op=[-100;-102;-103];disp('原系统为');sysold=ss(A,B,C,D)disp('原系统的闭还极点为');p=eig(A)n=length(A); %求A阵维度Q=zeros(n); % 为n维0阵Q(1,:)=C; %C阵为Q第一行for i=2:nQ(i,:)=Q(i-1,:)*A;endm=rank(Q);if m==nH=place(A',C',op')';elsedisp('系统不是状态完全可观测') enddisp('状态观测器模型');est=estim(sysold,H)disp('配置后观测器的极点为');p=eig(est)程序运行结果：原系统为a =x1 x2 x3x1 0 1 0x2 980 0x3 0 0 -100b =u1x1 0x2 0x3 100c =x1 x2 x3y1 1 0 0d =u1y1 0Continuous-time model.原系统的闭还极点为p =状态观测器模型a =x1 x2 x3 x1 -205 1 0 x2 +004 0x3 0 0 -100 b =u1x1 205x2 +004x3 0c =x1 x2 x3y1 1 0 0y2 1 0 0y3 0 1 0y4 0 0 1d =u1y1 0y2 0y3 0y4 0Input groups:Name ChannelsMeasurement 1Output groups:Name ChannelsOutputEstimate 1StateEstimate 2,3,4Continuous-time model.配置后观测器的极点为p =。