Matlab的应用-论文
高校《MATLAB及其应用》课程教学论文

高校《MATLAB及其应用》课程教学的研究与思考【摘要】《matlab及其应用》课程是国内高校广泛开设的一门电子信息类专业基础课。
如何完成好该课程的教学工作,是高校教务管理部门和任课教师十分关心的课题。
本文首先对《matlab及其应用》课程的安排、实施进行了系统的论述,然后对该课程教学中存在的若干问题进行了思考,并对相应的改进和提高措施进行了探讨。
本文对规范《matlab及其应用》课程的教学工作、保障该课程的教学质量、提高对学生的培养水平等具有重要意义。
【关键词】matlab;课程教学;研究;思考0 引言matlab是matrix laboratory(矩阵实验室)的缩写,是美国mathwork公司推出的—种集矩阵分析、数值计算、符号计算、绘图操作、系统建模仿真等多种功能于一体的计算机程序语言和软件[1-2],被广泛应用于科研、工程技术等领域,已成为国际上影响最广泛的计算机软件之一。
matlab在数学计算、数据处理等方面具备其它计算机语言所不具备的优势,其主要特点是操作方便、语言简洁、语法规则简单、库函数丰富、编程效率高、绘图功能强大、开放性的源程序、良好的人机交互等[1,3]。
matlab在9o年代中期开始在我国逐渐兴起,并在各高校和科研单位得到应用。
目前,其已成为在读本、专科学生、研究生、科研人员、工程技术人员等需要掌握的重要计算机语言[4]。
河南工业大学相继为电子信息类专业的本科生、专科生开设了《matlab及其应用》课程,获得了本、专科学生和相关专业课任课教师的一致好评。
开设《matlab及其应用》课程的目的是为了使电子信息类专业学生能熟练使用matlab语言和软件、具备一定的编程能力、掌握matlab在相关专业课中的应用方法。
作为一门电子信息类专业基础课,《matlab及其应用》课程内容涉及了学生在大学期间的大部分主要课程,例如:高等数学、线性代数、概率统计、大学物理、电路分析、信号与系统、数字信号处理、通信原理等[5]。
MATLAB程序设计与应用

《Matlab 程序设计与应用》课 程 论 文定积分的近似计算与Matlab 实现姓名:陈林 学号:110314233 班级:统计学二班摘要:定积分计算的基本公式是Newton-Leibniz 公式,但对于较复杂的函数要求其精确值是比较困难的,而且很多形式较简单的初等函数的原函数也不是初等函数,如∫sinxx dx ,∫e-x2dx ,∫dxlnx 等等,其原函数都不是初等函数,无法利用Newton-Leibniz 公式计算。
因此,研究定积分的近似计算是非常必要的,而且,可以通过计算机编程来方便计算定积分的近似值。
本文考虑了定积分近似计算的矩形法、梯形法、抛物线法和对这三种方法进行修改后的定积分近似计算公式,并给出了每种方法的Matlab 程序。
关键词:Matlab ;定积分;近似计算;矩形法;梯形法;抛物线法;修改公式引言:定积分计算的基本公式是牛顿-莱布尼兹公式。
但被积函数的原函数不知道时,如何计算?这时就需要利用近似计算。
特别是在许多实际应用中,被积函数甚至没有解析表达式,而是一条实验记录曲线,或一组离散的采样值,此时只能用近似方法计算定积分。
本实验将主要研究定积分的三种近似计算算法:矩形法、梯形法、抛物线法。
实验内容:1、矩形法根据定积分的定义,每一个积分和都可以看作是定积分的一个近似值,即∑⎰=∆=n i ba xi i f dx x f 1)()(ς 在几何意义上,这是一系列小形面积近似曲边梯形的结果,所以把这个近似计算方法称为矩形法。
不过,只有当积分区间被分割的很细时,矩形法才有一定的精确度。
2、梯形法等分区间x0=a<x1<…<xi=a+[(b-a)/n]*i<…<xn=b ,∆x=(b-a)/n相应函数值为y0,y1,…,yn ),,1,0),((n i xi f yi ==曲线)(x f y =上相应的点为P0,P1,…,Pn (),,1,0),,(n i yi xi Pi ==将曲线的每一段弧pi pi 1-用过点1-pi ,pi 的弦pi pi 1-(线性函数)来代替,这使得每个上的曲边梯形成为真正的梯形,其面积为n i x yi yi ,,2,1,*2/)1( =∆+-于是各个小梯形面积之和就是曲边梯形面积的近似值,⎰∑∑==+-∆=∆+-≈b a n i ni yi yi x x yi yi dx x f 11)1(2/*2/)1()( 即 ⎰+-+++-≈b a yn yn y y n a b dx x f )2/112/0(*/)()( 称此式为梯形公式。
基于MATLAB控制系统的仿真与应用毕业设计论文

毕业设计(论文)题目基于MATLAB控制系统仿真应用研究毕业设计(论文)任务书I、毕业设计(论文)题目:基于MATLAB的控制系统仿真应用研究II、毕业设计(论文)使用的原始资料(数据)及设计技术要求:原始资料:(1)MATLAB语言。
(2)控制系统基本理论。
设计技术要求:(1)采用MATLAB仿真软件建立控制系统的仿真模型,进行计算机模拟,分析整个系统的构建,比较各种控制算法的性能。
(2)利用MATLAB完善的控制系统工具箱和强大的Simulink动态仿真环境,提供用方框图进行建模的图形接口,分别介绍离散和连续系统的MATLAB和Simulink仿真。
III、毕业设计(论文)工作内容及完成时间:第01~03周:查找课题相关资料,完成开题报告,英文资料翻译。
第04~11周:掌握MATLAB语言,熟悉控制系统基本理论。
第12~15周:完成对控制系统基本模块MATLAB仿真。
第16~18周:撰写毕业论文,答辩。
Ⅳ、主要参考资料:[1] 《MATLAB在控制系统中的应用》,张静编著,电子工业出版社。
[2]《MATLAB在控制系统应用与实例》,樊京,刘叔军编著,清华大学出版社。
[3]《智能控制》,刘金琨编著,电子工业出版社。
[4]《MATLAB控制系统仿真与设计》,赵景波编著,机械工业出版社。
[5]The Mathworks,Inc.MATLAB-Mathemmatics(Cer.7).2005.信息工程系电子信息工程专业类 0882052 班学生(签名):填写日期:年月日指导教师(签名):助理指导教师(并指出所负责的部分):信息工程系(室)主任(签名):学士学位论文原创性声明本人声明,所呈交的论文是本人在导师的指导下独立完成的研究成果。
除了文中特别加以标注引用的内容外,本论文不包含法律意义上已属于他人的任何形式的研究成果,也不包含本人已用于其他学位申请的论文或成果。
对本文的研究成果作出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式表明。
基于MATLAB控制系统的仿真与应用毕业设计论文

基于MATLAB控制系统的仿真与应用毕业设计论文目录一、内容概括 (2)1. 研究背景和意义 (3)2. 国内外研究现状 (4)3. 研究目的和内容 (5)二、MATLAB控制系统仿真基础 (7)三、控制系统建模 (8)1. 控制系统模型概述 (10)2. MATLAB建模方法 (11)3. 系统模型的验证与校正 (12)四、控制系统性能分析 (14)1. 稳定性分析 (14)2. 响应性能分析 (16)3. 误差性能分析 (17)五、基于MATLAB控制系统的设计与应用实例分析 (19)1. 控制系统设计要求与方案选择 (20)2. 基于MATLAB的控制系统设计流程 (22)3. 实例一 (23)4. 实例二 (25)六、优化算法在控制系统中的应用及MATLAB实现 (26)1. 优化算法概述及其在控制系统中的应用价值 (28)2. 优化算法介绍及MATLAB实现方法 (29)3. 基于MATLAB的优化算法在控制系统中的实践应用案例及分析对比研究31一、内容概括本论文旨在探讨基于MATLAB控制系统的仿真与应用,通过对控制系统进行深入的理论分析和实际应用研究,提出一种有效的控制系统设计方案,并通过实验验证其正确性和有效性。
本文对控制系统的基本理论进行了详细的阐述,包括控制系统的定义、分类、性能指标以及设计方法。
我们以一个具体的控制系统为例,对其进行分析和设计。
在这个过程中,我们运用MATLAB软件作为主要的仿真工具,对控制系统的稳定性、动态响应、鲁棒性等方面进行了全面的仿真分析。
在完成理论分析和实际设计之后,我们进一步研究了基于MATLAB 的控制系统仿真方法。
通过对仿真模型的建立、仿真参数的选择以及仿真结果的分析,我们提出了一种高效的仿真策略。
我们将所设计的控制系统应用于实际场景中,通过实验数据验证了所提出方案的有效性和可行性。
本论文通过理论与实践相结合的方法,深入探讨了基于MATLAB 控制系统的仿真与应用。
MATLAB的应用——信息论论文

青岛农业大学信息与编码理论实验报告姓名:韩祖良班级:信计1201学号:20125991指导老师:辛永训2015年6月信息与编码理论实验课:实验一实验题目Shannon码的编码实验目的掌握MATLAB基本操作;Shannon码的编码实验地点及时间信息楼214机房,周一上午1-2节;周三上午3-4节实验内容1. MATLAB简介及常用功能;2.离散信源的MATLAB分析;3.离散信道的MATLAB分析;4.Shannon码的编码原理及软件实现。
实验习题1.你对MATLAB软件的了解;答:我参加过数学建模国赛和美赛,获得过省级二等奖和美赛成功参与奖,更期待今年10月份的国赛可以有所突破。
我对MATLAB比较熟悉,在建模过程中经常用的是其强大的计算和编程绘图功能。
其操作简单,不像c语言等需要抽象的编程语言,使用的大多直接是数学中的符号,而且快捷键很方便,比如输入“clc”命令就可以清屏、输入“plot(x,y)命令”就可以绘制二维图像。
编程制图方面,可以直接打开代码本,不用将代码敲入主界面,建模过程中印象比较深刻的是去年国赛A题嫦娥二号着陆点的月球剖面图就可以用MATLAB绘制,其在代码中是一个1000*1000的矩阵,而矩阵数字的突变代表了月球剖面图的高低。
同样,B题设计折叠椅的动图模型也是用MATLAB做出来的。
下面较为详细的介绍一下MATLAB,MATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件,用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境,主要包括MATLAB和Simulink两大部分。
它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中,代表了当今国际科学计算软件的先进水平。
MATLAB和Mathematica、Maple并称为三大数学软件。
它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。
MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连matlab开发工作界面接其他编程语言的程序等,主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。
MATLAB简易计算器论文

MATLAB简易计算器论文概述:计算器是一种用于执行基本数学运算的设备或工具。
随着计算机技术的不断发展,计算器在工程、科学和教育领域中被广泛使用。
为了满足各种计算需求,研究人员开发了各种类型的计算器。
其中,MATLAB简易计算器是一种基于MATLAB编程语言编写的计算器,以提供基本数学运算和数据分析功能。
背景:MATLAB是一种用于数值计算、数据可视化和编程的高级技术计算语言和环境。
它提供了丰富的功能和工具包,可用于各种科学、工程和统计应用。
自诞生以来,MATLAB已成为学术、工业和商业界广泛使用的标准计算工具。
简易计算器设计:MATLAB简易计算器是基于MATLAB的开发,使用MATLAB编程语言和MATLAB的计算和可视化功能。
它提供了实现基本数学运算的功能,包括加法、减法、乘法和除法。
此外,它还可以执行一些高级计算和数据分析功能,如求平方根、求幂、求和等。
用户可以通过简单的输入,使用MATLAB简易计算器进行数学运算。
用户可以输入表达式,例如“2+3”、“4-2”、“5*6”和“8/2”,然后在计算器界面上点击“计算”按钮以获得结果。
计算器会返回计算结果,并在界面上显示出来。
因为MATLAB具有图形化用户界面的特性,所以MATLAB简易计算器还可以显示计算结果的图表,例如直方图、散点图和线图。
这些图表可以帮助用户更直观地理解数据的分布和关系。
应用:MATLAB简易计算器可以广泛应用于各种领域,包括科学、工程和教育。
在科学领域,它可以用于数据分析、建模和仿真。
在工程领域,它可以用于电路设计、信号处理和控制系统。
在教育领域,它可以用于教学和学生练习。
优点和局限:与其他计算器相比,MATLAB简易计算器具有以下优点:(1)使用MATLAB编程语言进行开发,具有强大的计算和可视化功能;(2)提供了简单易用的用户界面,使用户能够轻松进行数学运算;(3)可以用于高级计算和数据分析,满足更复杂的需求。
然而,MATLAB简易计算器也存在一些局限:(1)需要MATLAB软件的支持,因此在没有安装MATLAB的计算机上无法运行;(2)对于大型数据集的处理,可能会遇到性能问题;(3)对于一些特殊的数学运算,可能需要自己编写MATLAB脚本。
关于matlab的毕业论文

关于matlab的毕业论文Matlab在毕业论文中的应用毕业论文是大学生完成学业的重要一环,对于学生来说,选择一个合适的主题和合适的工具是至关重要的。
在当今科技发达的时代,计算机软件的应用已经成为毕业论文中不可或缺的一部分。
而Matlab作为一种强大的科学计算软件,在毕业论文中的应用也越来越广泛。
首先,Matlab在数据分析和处理方面有着得天独厚的优势。
毕业论文往往需要大量的数据分析和处理工作,而Matlab提供了丰富的数据处理函数和工具箱,可以高效地完成这些任务。
例如,对于需要进行统计分析的数据,Matlab提供了统计工具箱,可以进行各种统计分析和建模。
对于需要进行图像处理的数据,Matlab提供了图像处理工具箱,可以实现图像的滤波、边缘检测等功能。
这些功能的使用可以大大提高数据处理的效率和准确性。
其次,Matlab在数学建模方面也有着独特的优势。
毕业论文中的数学建模是一个重要的环节,通过数学模型可以对研究对象进行定量分析和预测。
而Matlab提供了丰富的数学建模工具和函数,可以轻松地实现各种数学模型的建立和求解。
例如,对于需要进行优化问题的研究,Matlab提供了优化工具箱,可以实现各种优化算法的求解。
对于需要进行微分方程求解的研究,Matlab提供了微分方程工具箱,可以实现各种微分方程的求解。
这些功能的使用可以使得数学建模更加简单和高效。
此外,Matlab在可视化方面也有着独特的优势。
毕业论文中的结果展示是一个重要的环节,通过合适的可视化方式可以更好地展示研究结果和结论。
而Matlab提供了强大的可视化工具,可以实现各种图表和图像的绘制。
例如,对于需要展示数据分析结果的研究,Matlab提供了各种绘图函数,可以绘制出直方图、散点图等图表。
对于需要展示图像处理结果的研究,Matlab提供了图像显示函数,可以展示出图像的处理前后对比。
这些功能的使用可以使得研究结果更加直观和易于理解。
综上所述,Matlab在毕业论文中的应用是不可忽视的。
MATLAB 结课小论文

基于MATLAB的控制系统分析摘要MATLAB具有强大的图形处理功能、符号运算功能和数值计算功能。
MATLAB 工具几乎涵盖了整个科学技术运算领域。
其中系统的仿真(Simulink)工具箱是从底层开发的一个完整的仿真环境和图形界面。
在这个环境中,用户可以完成面向框图系统仿真的全部过程,并且更加直观和准确地达到仿真的目标。
此次,以数字电路中的时序逻辑电路为线索来学习Simulink,了解了许多数字电路中常用模块的使用方法.时序电路中除具有逻辑运算功能的组合电路外,还必须有能够记忆电路状态的存储单元或延迟单元,这些存储或延迟单元主要由本次设计所用到的触发器来实现。
D触发器、RS触发器、JK触发器等这些时序逻辑电路中常用的器件在Simulink中都有相应的仿真模块,除此之外,用户还可以自行设计封装模块来一步一步完成更大的电路系统,实现更强大的逻辑功能。
关键词:MATLAB、Simulink、时序电路1 Matlab内容简介MATLAB拥有了更丰富的数据类型和结构,更好的面向对象的快速精美的图形界面,更多的数学和数据分析资源,MATLAB工具几乎涵盖了整个科学技术运算领域。
在大部分大学里,应用代数、数理统计、自动控制、数字信号处理、模拟与数字通信、时间序列分析、动态系统仿真等课程的教材都把MATLAB作为必不可少的内容。
在国际学术界,MATLAB被确认为最准确可靠的科学计算标准软件,在许多国际一流的学术刊物上都可以看到MATLAB在各个领域里的应用。
2系统的稳定性分析稳定是控制系统的重要性能,也是系统能够正常运行的首要条件。
在分析控制系统时,首先遇到的问题就是系统的稳定性。
对线性系统来说,如果一个系统的所有几点都位于左半s 平面,则该系统是稳定的。
对于离散系统来说,如果一个系统的全部极点都在单位圆内,则该系统可以被认为是稳定的。
由此可见,线性系统的稳定性完全取决于系统的极点在根平面上的位置。
判断一个线性系统稳定性的一种最有效的方法是直接求出系统所用的极点,然后根据极点的分布情况来确定系统的稳定性。
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MATLAB在控制系统中的应用结课论文所在学院:信息工程学院专业名称:自动化10-3学生姓名:王思嘉学号代码: 15指导教师:崔新忠MATLAB在控制系统中的应用1 MATLAB简介MATLAB是Mathworks公司开发的一种集数值计算、符号计算和图形可视化三大基本功能于一体的功能强大、操作简单的优秀工程计算应用软件。
MATLAB不仅可以处理代数问题和数值分析问题,而且还具有强大的图形处理及仿真模拟等功能。
从而能够很好的帮助工程师及科学家解决实际的技术问题。
MATLAB的含义是矩阵实验室(Matrix Laboratory),最初主要用于方便矩阵的存取,其基本元素是无需定义维数的矩阵。
经过十几年的扩充和完善,现已发展成为包含大量实用工具箱(Toolbox)的综合应用软件,不仅成为线性代数课程的标准工具,而且适合具有不同专业研究方向及工程应用需求的用户使用。
MATLAB最重要的特点是易于扩展。
它允许用户自行建立完成指定功能的扩展MATLAB函数(称为M文件),从而构成适合于其它领域的工具箱,大大扩展了MATLAB的应用范围。
目前,MATLAB已成为国际控制界最流行的软件,控制界很多学者将自己擅长的CAD方法用MATLAB加以实现,出现了大量的MATLAB配套工具箱,如控制系统工具箱(control systems toolbox),系统识别工具箱(system identification toolbox),鲁棒控制工具箱(robust control toolbox),信号处理工具箱(signal processing toolbox)以及仿真环境SIMULINK等。
2 MATLAB 在控制系统中的应用1.稳定性分析模块:包含系统的稳定性的判断和显示闭环系统所有的特征根,很直观地显示系统的稳定性判断是否正确,快捷地表示已知系统的稳定性。
2.时域分析响应模块:包括了一阶系统、典型二阶系统、任意阶系统三个主要界面,可以通过此界面绘制时域的响应曲线并且计算相关参数。
3.根轨迹分析模块:包含了绘制根轨迹的函数计算,可以通过此界面绘制系统的根轨迹。
MATLAB 是国际控制界目前使用最广的工具软件,几乎所有的控制理论与应用分支中都有MATLAB 工具箱。
本节结合前面所学自控理论的基本内容,采用控制系统工具箱(Control Systems Toolbox )和仿真环境(Simulink ),学习MATLAB 的应用。
(1) 用MATLAB 建立传递函数模型有理函数模型线性系统的传递函数模型可一般地表示为:将系统的分子和分母多项式的系数按降幂的方式以向量的形式输入给两个变量num 和den ,就可以轻易地将传递函数模型输入到MATLAB 环境中。
命令格式为:],,,,[121+⋅⋅⋅=m m b b b b num ;],,,,,1[121n n a a a a den -⋅⋅⋅=;在MATLAB 控制系统工具箱中,定义了tf() 函数,它可由传递函数分子分母给出的变量构造出单个的传递函数对象。
从而使得系统模型的输入和处理更加方便。
该函数的调用格式为:G =tf(num ,den);我们来看一个简单的传递函数模型:可以由下面的命令输入到MATLAB 工作空间中去。
>> num=[1,5];den=[1,2,3,4,5]; G=tf(num ,den)运行结果:Transfer function:s + 5-----------------------------s^4 + 2s^3 + 3s^2 + 4s + 5这时对象G可以用来描述给定的传递函数模型,作为其它函数调用的变量。
(2) 利用MATLAB进行时域分析1. 线性系统稳定性分析线性系统稳定的充要条件是系统的特征根均位于S平面的左半部分。
系统的零极点模型可以直接被用来判断系统的稳定性。
另外,MATLAB语言中提供了有关多项式的操作函数,也可以用于系统的分析和计算。
(1)直接求特征多项式的根设p为特征多项式的系数向量,则MATLAB函数roots()可以直接求出方程p=0在复数范围内的解v,该函数的调用格式为:v=roots(p) 已知系统的特征多项式为:特征方程的解可由下面的MATLAB命令得出。
>> p=[1,0,3,2,1,1];v=roots(p)结果显示:v =0.3202 + 1.7042i0.3202 - 1.7042i-0.72090.0402 + 0.6780i0.0402 - 0.6780i利用多项式求根函数roots(),可以很方便的求出系统的零点和极点,然后根据零极点分析系统稳定性和其它性能。
(2)由根创建多项式如果已知多项式的因式分解式或特征根,可由MATLAB函数poly()直接得出特征多项式系数向量,其调用格式为:p=poly(v)如上例中:v=[0.3202+1.7042i;0.3202-1.7042i;-0.7209;0.0402+0.6780i; 0.0402-0.6780i];>> p=poly(v)结果显示p =1.0000 -0.0000 3.00002.0000 1.0000 1.0000由此可见,函数roots()与函数poly()是互为逆运算的。
(3)多项式求值在MATLAB 中通过函数polyval()可以求得多项式在给定点的值,该函数的调用格式为:polyval(p,v)对于上例中的p值,求取多项式在x点的值,可输入如下命令:>> p=[1,0,3,2,1,1];x=1polyval(p,x)结果显示ans =8(4)部分分式展开 考虑下列传递函数:式中0a 0≠,但是i a 和j b 中某些量可能为零。
MATLAB 函数可将)()(s N s M 展开成部分分式,直接求出展开式中的留数、极点和余项。
该函数的调用格式为: 则)()(s N s M 的部分分式展开由下式给出: 式中1)1(p p -=,2)2(p p -=,…, n p n p -=)(,为极点,1)1(r r -=,2)2(r r -=,…, n r n r -=)(为各极点的留数,)(s k 为余项。
(5)由传递函数求零点和极点。
在MATLAB 控制系统工具箱中,给出了由传递函数对象G 求出系统零点和极点的函数,其调用格式分别为:Z=tzero(G) P=G.P{1}注意:式中要求的G 必须是零极点模型对象,且出现了矩阵的点运算“.”和大括号{}表示的矩阵元素, 已知传递函数为: 输入如下命令:num=[6.8,61.2,95.2]; den=[1,7.5,22,19.5,0]; G=tf(num,den); G1=zpk(G);Z=tzero(G) P=G1.P{1}结果显示Z = -7-2P =0-3.0000 + 2.0000i-3.0000 - 2.0000i-1.5000(6)零极点分布图。
在MATLAB中,可利用pzmap()函数绘制连续系统的零、极点图,从而分析系统的稳定性,该函数调用格式为:pzmap(num,den)给定传递函数:利用下列命令可自动打开一个图形窗口,显示该系统的零、极点分布图,如图13所示。
>> num=[3,2,5,4,6];den=[1,3,4,2,7,2];pzmap(num,den)title(¹Pole-Zero Map¹) % 图形标题。
MATLAB函数零、极点分布图已知系统的开环传递函数模型为:利用下面的MATLAB命令可容易地验证出系统的根轨迹如图所示。
>> G=tf(1,[conv([1,1],[1,2]),0]);rlocus(G);gridtitle(¹Root_Locus Plot of G(s)=K/[s(s+1)(s+2)]¹)xlabel(¹Real Axis¹) % 给图形中的横坐标命名。
ylabel(¹Imag Axis¹) % 给图形中的纵坐标命名。
[K,P]=rlocfind(G)用鼠标点击根轨迹上与虚轴相交的点,在命令窗口中可发现如下结果select_point=0.0000+1.3921iK=5.8142p= -2.29830-0.0085+1.3961i-0.0085-1.3961i所以,要想使此闭环系统稳定,其增益范围应为0<K<5.81。
参数根轨迹反映了闭环根与开环增益K的关系。
我们可以编写下面的程序,通过K的变化,观察对应根处阶跃响应的变化。
考虑K=0.1,0.2,…,1,2,…,5,这些增益下闭环系统的阶跃响应曲线。
可由以下MATLAB命令得到。
>> hold off; % 擦掉图形窗口中原有的曲线。
系统的根轨迹t=0:0.2:15;Y=[ ];for K=[0.1:0.1:1,2:5]GK=feedback(K*G,1);y=step(GK,t);Y=[Y,y];endplot(t,Y)对于for循环语句,循环次数由K给出。
系统画出的图形如图所示。
可以看出,当K 的值增加时,一对主导极点起作用,且响应速度变快。
一旦K接近临界K值,振荡加剧,性能变坏。
参考文献:不同K值下的阶跃响应曲线1、《MATLAB程序设计与应用》李盛德编著大连海事大学出版社2、《MATLAB与仿真系统实验指导书》崔新忠主编大连海洋大学3、《自动控制原理》孟华机械工业出版社4、《 MATLAB 6.0 与科学计算》王沫然编著北京:电子工业出版社 20015、《 MATLAB 6 使用教程》郝红伟编著北京:中国电力出版社 2001。