用MATLAB画零极点图.

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电源 零极点 matlab

电源 零极点 matlab

电源零极点 matlab介绍在电力系统中,电源是一个重要的组成部分,它为电力设备提供所需的电能。

电源的性能直接影响到电力系统的稳定性和可靠性。

为了更好地了解电源的特性和行为,我们可以使用Matlab来进行分析和模拟。

什么是零极点在电源的分析中,零极点是非常重要的概念。

零点是电源传递函数中使得输出为零的输入值,而极点则是使得传递函数无穷大的输入值。

了解电源的零极点分布可以帮助我们更好地理解电源的频率响应和稳定性。

使用Matlab分析电源的零极点Matlab是一个功能强大的数学计算软件,它提供了丰富的工具和函数来进行电源的分析。

以下是使用Matlab分析电源零极点的一般步骤:1. 定义电源传递函数首先,我们需要定义电源的传递函数。

传递函数是描述输入和输出之间关系的数学表达式。

在Matlab中,可以使用tf函数来定义传递函数。

例如,如果我们有一个传递函数为s/(s+1)的电源,可以使用以下代码进行定义:num = [1];den = [1, 1];sys = tf(num, den);2. 绘制零极点图接下来,我们可以使用zpk函数来获取电源的零极点信息,并使用zplane函数来绘制零极点图。

零极点图可以帮助我们直观地了解电源的频率响应和稳定性。

以下是绘制零极点图的代码示例:[z, p, k] = zpkdata(sys);zplane(z, p);3. 分析零极点的位置和数量通过观察零极点图,我们可以分析电源的零极点的位置和数量。

零极点的位置可以告诉我们电源的频率响应特性,而零极点的数量则与电源的稳定性相关。

通常情况下,零极点越远离原点,电源的频率响应越宽,但稳定性可能会受到影响。

4. 评估电源的稳定性除了通过零极点图来评估电源的稳定性外,我们还可以使用Matlab提供的稳定性分析工具来进行评估。

Matlab提供了一些函数,如isstable和margin,可以帮助我们快速评估电源的稳定性。

以下是使用isstable函数来评估电源稳定性的代码示例:isStable = isstable(sys);5. 优化电源设计根据对电源零极点的分析和评估结果,我们可以进一步优化电源的设计。

Matlab与控制系统仿真部分习题答案

Matlab与控制系统仿真部分习题答案

【4.2】程序:num=[5,0];den=conv([1,1],conv([1,2],[1,3])); [numc,denc]=cloop(num,den);[z,p,k]=tf2zp(numc,denc);[A,B,C,D]=tf2ss(numc,denc);g_zp=zpk(z,p,k)g_tf=tf(numc,denc)g_ss=ss(A,B,C,D)运行结果:Zero/pole/gain:5 s----------------------------------(s+0.4432) (s^2 + 5.557s + 13.54)Transfer function:5 s----------------------s^3 + 6 s^2 + 16 s + 6a =x1 x2 x3x1 -6 -16 -6x2 1 0 0x3 0 1 0b =u1x1 1x2 0x3 0c =x1 x2 x3y1 0 5 0d =u1y1 0【4.3】程序:A=[0 0 0 -1;1 0 0 -2;0 1 0 -3;0 0 1 -4]; B=[0;0;0;1];C=[1 0 0 0];g_ss=ss(A,B,C,D)[num,den]=ss2tf(A,B,C,D);g_tf=tf(num,den)[z,p,k]=ss2zp(A,B,C,D);g_zpk=zpk(z,p,k)运行结果:a =x1 x2 x3 x4x1 0 0 0 -1x2 1 0 0 -2x3 0 1 0 -3x4 0 0 1 -4b =u1x1 0x2 0x3 0x4 1c =x1 x2 x3 x4y1 1 0 0 0d =u1y1 0Continuous-time model.Transfer function:-3.109e-015 s^3 - s^2 - 3.331e-015 s - 4.441e-016 -------------------------------------------------s^4 + 4 s^3 + 3 s^2 + 2 s + 1Zero/pole/gain:- s^2----------------------------------------------(s+0.6724) (s+3.234) (s^2 + 0.0936s + 0.4599)【5.1】(1)程序num=[0,10];den=conv([1,0],[1,7,17]); [numc,denc]=cloop(num,den,-1); G=tf(numc,denc)[y,t]=step(G);plot(t,y,'b-')C=dcgain(G);n=1;while y(n)<0.1*Cn=n+1;endm=1;while y(m)<0.9*Cm=m+1;endrisetime=t(m)-t(n)[Y,k]=max(y); percentovershoot=100*(Y-C)/Ci=length(t);while(y(i)>0.98*C)&(y(i)<1.02*C) i=i-1;endsettlingtime=t(i)运行结果:Transfer function:10-----------------------s^3 + 7 s^2 + 17 s + 10risetime =2.7312percentovershoot =-0.4399settlingtime =5.1372图:0123456700.10.20.30.40.50.60.70.80.91(2)程序k=[10,100,1000];t=linspace(1,20,200);num=1;den=conv([1,0],[1,7,17]);for j=1:3;s1=tf(num*k(j),den);sys=feedback(s1,1)y(:,j)=step(sys,t);endplot(t,y(:,1),'r',t,y(:,2),'b',t,y(:,3),'g')gtext('k=10');gtext('k=100');gtext('k=1000') 运行结果:Transfer function:10-----------------------s^3 + 7 s^2 + 17 s + 10Transfer function:100------------------------s^3 + 7 s^2 + 17 s + 100Transfer function:1000-------------------------s^3 + 7 s^2 + 17 s + 1000图:024681012141618200.20.40.60.811.21.41.61.8图:02468101214161820-3-2-1123422【6.1】程序:(1)num1=[1,1];den1=conv([1,0,0],conv([1,2],[1,4]));sys1=tf(num1,den1)rlocus(sys1)运行结果:-12-10-8-6-4-2024-8-6-4-202468Root LocusReal Axis I m a g i n a r y A x i s(2)num2=[1,1];den2=conv([1,0],conv([1,-1],[1,4,16]));sys2=tf(num2,den2)rlocus(sys2)运行结果:-10-8-6-4-2024-8-6-4-202468Root LocusReal Axis I m a g i n a r y A x i s(3)num3=[1,8];den3=conv([1,0,0],conv([1,3],conv([1,5],conv([1,7],[1,15])))); sys3=tf(num3,den3)rlocus(sys3)运行结果:-30-25-20-15-10-5051015-20-15-10-505101520Root LocusReal Axis I m a g i n a r y A x i s【6.3】程序:num=[1,2];den=conv([1,0],conv([1,4],conv([1,8],[1,2,5])));sys=tf(num,den)rlocus(sys)[k,poles]=rlocfind(sys)运行结果:Transfer function:s + 2---------------------------------------s^5 + 14 s^4 + 61 s^3 + 124 s^2 + 160 sSelect a point in the graphics windowselected_point =0.0296 + 2.2826i k =135.8815poles =-7.3248-5.41040.0145 + 2.3021i0.0145 - 2.3021i -1.2939图:-20-15-10-5051015-15-10-551015Root LocusReal Axis I m a g i n a r y A x i s【7.3】程序(1)画波特图num=[50];den=conv([1,0],conv([1,10],[3,1]));sys=tf(num,den)sys1=feedback(sys,1)bode(sys)grid图(1)-150-100-50050100M a g n i t u d e (d B)10-210-1100101102103-270-225-180-135-90P h a s e (d e g )Bode DiagramFrequency (rad/sec)程序(2)画奈奎斯特图num=[50];den=conv([1,0],conv([1,10],[3,1]));sys=tf(num,den)sys1=feedback(sys,1)nyquist(sys)grid图(2)-16-14-12-10-8-6-4-20-300-200-100100200300Nyquist DiagramReal Axis I m a g i n a r y A x i s程序(3)画零极点图num=[50];den=conv([1,0],conv([1,10],[3,1]));sys=tf(num,den)sys1=feedback(sys,1)pzmap(sys1)gird图(3)P ole-Zero MapReal Axis I m a g i n a r y A x i s -12-10-8-6-4-20-1.5-1-0.50.511.5程序(4)计算相角裕量和幅值裕量num=[50];den=conv([1,0],conv([1,10],[3,1]));sys=tf(num,den)sys1=feedback(sys,1)[gm,pm,wcg,wcp]=margin(sys)运行结果Transfer function:50---------------------3 s^3 + 31 s^2 + 10 sTransfer function:50--------------------------3 s^3 + 31 s^2 + 10 s + 50gm =2.0667pm =7.5615wcg =1.8257wcp =1.2645程序(5)绘制阶跃响应曲线num=[50];den=conv([1,0],conv([1,10],[3,1])); sys=tf(num,den)sys1=feedback(sys,1)step(sys1)图(5)00.20.40.60.811.21.41.61.82Step ResponseTime (sec)A m p l i t u d e【7.4】程序如下:num=[300];den=conv([1,0,0],conv([0.2,1],[0.02,1]));sys=tf(num,den)margin(sys)grid波特图如下:-150-100-50050100M a g n i t u d e (d B )10-1100101102103-360-315-270-225-180P h a s e (d e g )Bode DiagramGm = Inf , P m = -78 deg (at 11 rad/sec)Frequency (rad/sec)【9.3】程序:A=[-2 2 -1;0 -2 0;1 -4 0];B=[0;0;1];C=[1,0,0];D=0;M=ctrb(A,B)m=rank(M)if m==3;disp('系统可控')elsedisp('系统不可控')endN=obsv(A,C)n=rank(N)if n==3;disp('系统可观')elsedisp('系统不可观') endsys=ss(A,B,C,D) [num,den]=ss2tf(A,B,C,D) sys1=tf(num,den)[z,p,k]=ss2zp(A,B,C,D)运行结果:M =0 -1 20 0 01 0 -1m =2系统不可控N =1 0 0-2 2 -13 -4 2n =2系统不可观a =x1 x2 x3x1 -2 2 -1x2 0 -2 0x3 1 -4 0b =u1x1 0x2 0x3 1c =x1 x2 x3y1 1 0 0d =u1y1 0 Continuous-time model.0 0 -1 -2den =1 4 5 2Transfer function:-s - 2---------------------s^3 + 4 s^2 + 5 s + 2z =-2p =-1-1-2k = -1【10.1】(1)程序:A=[0,1,0,0;0,5,0,0;0,0,-7,0;0,0,0,-8]; B=[0;1;0;1];C=[1,2,3,4];D=zeros(1,1);G_ss=ss(A,B,C,D)运行结果:a =x1 x2 x3 x4x1 0 1 0 0x2 0 5 0 0x3 0 0 -7 0x4 0 0 0 -8u1x1 0x2 1x3 0x4 1c =x1 x2 x3 x4y1 1 2 3 4d =u1y1 0(2):程序:[num1,den1]=ss2tf(A,B,C,D); p=roots(den1)i=0;for k=1:1:length(p)if real(p(k))>0i=i+1;endendif i>0disp('系统不稳定');elsedisp('系统稳定');end运行结果:p =5.0000-8.0000-7.0000系统不稳定(3)(4)程序:AA=[0,1,0;0,5,0;0,0,-8];BB=[0;1;1];P=[-1,-2,-8];K=acker(AA,BB,P);i=4;K(4)=0;Kpp=eig(A-B*K)sys1=tf(num1,den1);[y1,t]=step(sys1);plot(t,y1)hold onA_feedback=A-B*K;[num2,den2]=ss2tf(A_feedback,B,C,D); sys2=tf(num2,den2);[y2,t]=step(sys2);plot(t,y2,'r')gridgtext('反馈前')gtext('反馈后')运行结果:K =2 8 0 0pp =-8-2-1-7图形:01234560123456【13.1】程序:A=[0,1;0,0];B=[0;1];C=[1,0];D=zeros(1,1);G_ss=ss(A,B,C,D)M=ctrb(A,B);if rank(M)==2disp('系统完全能控'); elsedisp('系统不完全能控'); endS=[1,0];N=obsv(A,S);if rank(N)==2disp('(A,S)可观测'); elsedisp('(A,S)不可观测'); endR=1;Q=[1,0;0,0];[K,P,E]=Lqr(A,B,Q,R)A_new=A-B*K;G_new=ss(A_new,B,C,D);t=linspace(0,5,100)';y1=step(G_ss,t);y2=step(G_new,t);plot(t,y1,'r:',t,y2,'b-')gridgtext('反馈前')gtext('反馈后')运行结果:a =x1 x2x1 0 1x2 0 0b =u1x1 0x2 1c =x1 x2y1 1 0d =u1y1 0Continuous-time model. 系统完全能控(A,S)可观测K =1.0000 1.4142P =1.4142 1.00001.0000 1.4142E =-0.7071 + 0.7071i-0.7071 - 0.7071i图形:00.51 1.52 2.53 3.54 4.5502468101214。

matlab zplane函数用法

matlab zplane函数用法

matlab zplane函数用法
`zplane`是MATLAB中用于绘制数字滤波器零极点图的函数。

以下是关于`zplane`函数的一些基本用法:
```matlab
%语法:
zplane(b,a)
%示例:
b=[1,-1];%分子多项式系数
a=[1,-0.5];%分母多项式系数
zplane(b,a)
title('零极点图')%添加图的标题
xlabel('实部')%添加x轴标签
ylabel('虚部')%添加y轴标签
```
这里,`b`是数字滤波器的分子多项式系数,`a`是数字滤波器的分母多项式系数。

`zplane`函数会绘制这些系数所对应的零极点图。

-`b`和`a`的系数是多项式的系数,例如,`[1,-1]`对应于多项式`1-z^(-1)`。

-在零极点图中,零点用"o"表示,极点用"x"表示。

-通过在`zplane`函数后面添加标题和轴标签,可以使图更具可读性。

此外,你还可以使用其他参数和选项来调整图的外观。

可以通过输入`help zplane`来查看更多详细的用法和选项。

离散时间信号与系统的Z域分析

离散时间信号与系统的Z域分析

《信号与系统》课程实验报告变换。

zz z z z z F 2112)(232+++-=一、实验原理的验证 1、离散系统零极点图实验原理如下:离散系统可以用差分方程描述:∑∑==-=-Mm m Ni i m k f b i k y a 0)()(Z 变换后可得系统函数:NN MM z a z a a z b z b b z F z Y z H ----++++++==......)()()(110110 可以用root 函数可分别求零点和极点。

例7-4 求系统函数零极点图131)(45+-+=z z z z H实验结果如下:2、离散系统的频率特性实验原理如下:离散系统的频率特性可由系统函数求出,既令ωj e z =,函数freqz 可计算频率特性,调用格式是:[H ,W]=freqz(b,a,n),b 和a 是系统函数分子分母系数,n 是π-0范围内n 个等份点,默认值为512,H 是频率响应函数值,W 是相应频率点; 例7-5 系统函数z z z H 5.0)(-=10个频率点的计算结果为幅频特性曲线相频特性曲线freqz语句直接画图例7-7已知系统函数114/11)1(4/5)(----=z z z H ,画频率响应和零极点图。

零极点图幅频特性曲线相频特性曲线二、已知离散系统的系统函数如下所示:1422)(232+-++=z z z z z H试用MATLAB 实现下列分析过程: (1)求出系统的零极点位置;(2)绘出系统的零极点图,根据零极点图判断系统的稳定性; (3)绘出系统单位响应的时域波形,并分析系统稳定性与系统单位响应时域特性的关系。

(1)由计算结果可知:系统的极点为p0=-3.3028、p1=1、p2=0.3028。

由计算结果可知:系统的零点为z0=1.4142i 、z1=-1.4142i 。

(2)系统的零极点图如下:程序清单如下: a=[1 2 -4 1]; b=[1 0 2]; ljdt(a,b)p=roots(a)q=roots(b)pa=abs(p)由图可知:第一个极点(p0)在单位圆外部,第二个极点(p1)在单位圆上,第三个极点(p2)在单位圆内部,因为有一个极点在单位圆外部,故该系统是不稳定的系统(稳定系统要求极点全部在单位圆内)。

Matlab中绘制零极点

Matlab中绘制零极点

ZPLANE Z-plane zero-pole plot.ZPLANE(Z,P) plots the zeros Z and poles P (in column vectors) with theunit circle for reference.Each zero is represented with a 'o' andeach pole with a 'x' on the plot.Multiple zeros and poles areindicated by the multiplicity number shown to the upper right of thezero or pole.ZPLANE(Z,P) where Z and/or P is a matrix, plots the zerosor poles in different columns using the colors specified by the axesColorOrder property.ZPLANE(B,A) where B and A are row vectors containing transfer functionpolynomial coefficients plots the poles and zeros of B(z)/A(z).Notethat if B and A are both scalars they will be interpreted as Z and P.[HZ,HP,Hl] = ZPLANE(Z,P) returns vectors of handles to the lines andtext objects generated.HZ is a vector of handles to the zeros lines,HP is a vector of handles to the poles lines, and Hl is a vector ofhandles to the axes / unit circle line and to text objects which arepresent when there are multiple zeros or poles.In case there are nozeros or no poles, HZ or HP is set to the empty matrix [].ZPLANE(Z,P,AX) puts the plot into the axes specified by the handle AX.假设为一个零点,多个极点系统且b=[0.2 0.8 0.64],a=1,用zplane(b,a)就可以画出如下的系统零极点图。

数字信号处理-原理与实践(方勇)习题答案(1-2)

数字信号处理-原理与实践(方勇)习题答案(1-2)

第一章1-1 有一个连续信号)2cos()(ψπ+=ft t x a ,式中Hz f 20=,2πψ=,(1) 求出)(t x a 的周期;(2) 用采样间隔s T 02.0=对)(t x a 进行采样,写出采样信号)(ˆt xa 的表达式; (3) 画出对应)(ˆt xa 的时域离散信号(序列))(n x 的波形,并求出)(n x 的周期。

解:(1))(t x a 的周期是s fT a 05.01==(2)∑∞-∞=-+=n a nT t fnT t x)()2cos()(ˆδψπ∑∞-∞=-+=n nT t nT )()40cos(δψπ(3))(n x 的数字频率为πω8.0=,252=ωπ周期5=N 。

)28.0cos()(ππ+=n n x ,画出其波形如题1-1图所示。

题1-1图 1-2 设)sin()(t t x a π=,()()sin()a s s x n x nT nT π==,其中s T 为采样周期。

(1))(t x a 信号的模拟频率Ω为多少? (2)Ω和ω的关系是什么?(3)当s T s 5.0=时,)(n x 的数字频率ω为多少? 解:(1))(t x a 的模拟频率s rad /π=Ω。

(2)Ω和ω的关系是:s T ⋅Ω=ω。

(3)当s T s 5.0=时,rad πω5.0=。

1-3 判断下面的序列是否是周期的,若是周期的,确定其周期。

(1))873cos()(ππ-=n A n x ,A 为常数;(2))81()(π-=n j e n x 。

解: (1)πω73=,3142=ωπ,这是有理数,因此是周期序列,周期是14=T ; (2)81=ω,πωπ162=,这是无理数,因此是非周期序列。

1-4 研究一个线性时不变系统,其单位脉冲响应为指数序列)()(n u a n h n =,10<<a 。

对于矩阵输入序列,1,01()0N n N R n ≤≤-⎧=⎨⎩,其他 求出输出序列,并用MA TLAB 计算,比较其结果。

根轨迹分析的MATLAB实现

根轨迹分析的MATLAB实现
函数 rlocfind()
函数命令调用格式:
[k,poles]=rlocfind(sys) [k,poles]=rlocfind(sys,p)
函数命令使用说明:
rlocfind()函数命令可计算出与根轨迹上极点(位 置为poles)相对应的根轨迹增益(k)。rlocfind()函 数既适用于连续时间系统,也适用于离散时间系统。
pzmap(a,b,c,d)函数可以在复平面内绘制用状态空间 模型描述系统的零极点图,对于MIMO系统,可绘制所有 输入到输出间的传递零点。
pzmap(sys)函数可以在复平面里绘制以传递函数模 型sys表示开环系统的零极点。传递函数模型sys即 G(s)=num(s)/den(s)。
pzmap(p,z)函数可在复平面里绘制零极点图,其中 行矢量p为极点位置,列矢量z为零点位置。这个函数命令 用于直接绘制给定的零极点图。
[k,poles]=rlocfind(sys,p)函数可对指定根计算对应 的增益与根矢量p。
[k,poles]=rlocfind(sys)函数输入参量sys可以是由函 数tf()、zpk()、ss()中任何一个建立的LTI对象模 型。函数命令执行后,可在根轨迹图形窗口中显示十字形 光标,当用户选择根轨迹上一点时,其相应的增益由k记 录,与增益相关的所有极点记录在poles中。
2.求系统根轨迹的函数rlocus()
函数命令调用格式:
[r,k]=rlocus(a,b,c,d) [r,k]=rlocus(sys) [r,k]=rlocus(a,b,c,d,k) [r,k]=rlocus(num,den,k)
函数命令使用说明:
rlocus()函数命令用来绘制SISO系统的根轨迹图。 rlocus()函数既可适用于连续时间系统,也适用于离散时 间系统。

MATLAB应用-传递函数与画图

MATLAB应用-传递函数与画图
已知系统的特征多项 3 2 式 s + 6 s + 11s + 6 求取s=1点的值。
用MATLAB求系统的零点、极点 及特征多项式
• 部分分式展开
n−1 +⋅⋅⋅+bn−1s +bn M(s) num b0sn +bs 1 = = 考虑传递函数:N(s) den a sn +asn−1 +⋅⋅⋅+a s +a 0 1 n−1 n
带有选项的曲线绘制命令的调用格式: plot(x1,y1,s1,x2,y2,s2,…)
用MATLAB绘制二维图形
• 子图的命令
MATLAB允许将一个图形窗口按矩阵形式分成多个子 窗口,分别显示多个图形,需要用到subplot( )函数。 该函数把一个图形窗口分割成m*n个子绘图区域。调 用格式:subplot (m, n, k) 例如:subplot(4,3,6)表示将窗口分割成4*3个部 分,在第6 个部分上绘制图像。 通过参考数 k 可以调用各个绘图区域,子绘图区域按 注意:MATLAB最多允许9*9的分割。 行从左到右从上到下编号。
10s + 5 G2 ( s ) = s
H (s) =
1 0.01s + 1
用MATLAB建立传递函数模型
• 多项式模型TF和零极点模型ZPK的转换 • TF对象转换成ZPK对象 调用格式为:G1=zpk(G) 例
6.8s 2 + 61.2 s + 95.2 G (s) = 4 s + 7.5s 3 + 22 s 2 + 19.5s
用MATLAB建立传递函数模型
• 多项式模型—TF对象(单入—单出系统) 线性时不变(LTI)系统的传递函数模型:
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  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
>> Z=z{:} Z= -0.3333 + 1.5986i -0.3333 - 1.5986i 显示极点 显示零点
>> P=p{:}
P= -1.2496 + 2.2082i -1.2496 - 2.2082i -0.2504 + 0.4980i -0.2504 - 0.4980i
>> pzmap(G1);%绘制零极点图 >> grid on %打开绘图网络
• s^2 + 7 s + 12 • G2= -------------• s^2 + 3 s + 2 • 分别求G1、G2串、并联后的传递函数。
>> num1=[2 6 5]; >> den1=[1 4 5 2]; >> G1=tf(num1,den1);
>> num2=[1 7 12]; >> den2=[1 3 2]; >> G2=tf(num2,den2); >> G=series(G1,G2) 或 >> G=G1*G2 %串联
Transfer function: z^2 + 2 z + 1 ----------------------------z^4 + 5 z^3 + 3 z^2 + 8 z + 9 Sampling time: 0.2
%有采样时间 t,则显示为脉冲传递函数,自变量为 z
>> G22=zpk(G2) %求离散系统G2零极点
Transfer function: 2 s^4 + 20 s^3 + 71 s^2 + 107 s + 60 ---------------------------------------s^5 + 7 s^4 + 19 s^3 + 25 s^2 + 16 s + 4 >> Gp=parallel(G1,G2) 或>> Gp=G1+G2 %并联 Transfer function: s^5 + 13 s^4 + 57 s^3 + 112 s^2 + 101 s + 34 -------------------------------------------s^5 + 7 s^4 + 19 s^3 + 25 s^2 + 16 s + 4
鼠标指向某零点或极点会显示该方 框。 极点、阻尼比ζ、超调量、固有频率 wn.
2 w n 1
Pole-Zero Map 2.5 2 1.5 1
wn
Imaginary Axis
0.5 0 -0.5 -1 -1.5 -2 -2.5 -1.4
ζ
由斜边和实部求出。
超调量由ζ求出。
-1.2 -1 -0.8 -0.6 -0.4 -0.2 0 Real Axis
用零阶保持器将连续系统离散化
G(s) 1 s ( s 1) 1 e sT 零阶保持器:Gh ( s ) s 求G ( z ) ? G ( z ) Z [Gh ( s ) G ( s )]
连续转化为离散(系统,采样 >> num=[1]; 时间,’方法‘) >> den=conv([1 0],[1 1]); >> G=tf(num,den); >> G1=c2d(G,1,'zoh') %G1=c2d(sys,Ts,‘method’) Transfer function: 0.3679 z + 0.2642 ---------------------z^2 - 1.368 z + 0.3679 Sampling time: 1
>> [num1,den1]=zp2tf(z,p,k) %化零极点增益形式为传递函数
num1 = 0 0 1 2 1
den1 = 1.0000 5.0000 3.0000 8.0000 9.0000
系统的串、并联的传递函数
• 2 s^2 + 6 s + 5 • G1= --------------------• s^3 + 4 s^2 + 5 s + 2
%没有采样时间 t,则显示为传递函数,自变量为 s
Transfer function: s^2 + 2 s + 1 ----------------------------s^4 + 5 s^3 + 3 s^2 + 8 s + 9
>> G11=zpk(G1) %求连续系统G1零极点
Zero/pole/gain: (s+1)^2 ---------------------------------------(s+4.635) (s+1) (s^2 - 0.6347s + 1.942)
将传递函数化为零极点增益模型 并绘制零极点图
• • • • •
Transfer function: 3 s^2 + 2 s + 8 ----------------------------s^4 + 3 s^3 + 8 s^2 + 4 s + 2 将上式化为零极点增益模型,并绘制零极 点图。
• >> num=[3 2 8]; • >> den=[1 3 8 4 2]; • >> G=tf(num,den)
Zero/pole/gain: (z+1)^2 ---------------------------------------(z+4.635) (z+1) (z^2 - 0.6347z + 1.942) Sampling time: 0.2
>> num=[1 2 1]; >> den=[1 5 3 8 9]; >> t=0.2; >> G1=tf(num,den)
ζwn
M e p
/ 1 2
化传递函数为零极点形式
Transfer function: z^2 + 2 z + 1 ----------------------------z^4 + 5 z^3 + 3 z^2 + 8 z + 9 ,Sampling time: 0.2
>> num=[1 2 1]; >> den=[1 5 3 8 9]; >> t=0.2; >> G2=tf(num,den,t)
Transfer function: 3 s^2 + 2 s + 8 ----------------------------s^4 + 3 s^3 + 8 s^2 + 4 s + 2
求传递函数。命令后无 “;”则屏幕立即显示,否 则不显示。
• • • •
>> G1=zpk(G);%化为零极点增益形式 >> z=G1.z;%将G1零点存入z %下面语句也可获得零极点。 >> p=G1.p; %将G1极点点存入p >> [z,p,k]=tf2zp(num,den) >> k=G1.k;%将G1增益存入k
用MATLAB将传递函数化为零极点增益模型
并绘制零极点图
将传递函数化为零极点增益模型 并绘制零极点图
• • • • • • • • • • • • • • • • • >> num=[3 2 8]; >> den=[1 3 8 4 2]; >> G=tf(num,den) Transfer function: 3 s^2 + 2 s + 8 ----------------------------s^4 + 3 s^3 + 8 s^2 + 4 s + 2 >> G1=zpk(G); >> z=G1.z; >> p=G1.p; >> Z=z{:}; >> P=p{:}; >> k=G1.k; >> pzmap(G); >> pzmap(G1); >> grid on
• >> num=[1 2 1]; • >> den=[1 5 3 8 9]; • >> [z,p,k]=tf2zp(num,den)%化传递函数为零极点增益形式
z= -1 -1
p= -4.6347 0.3174 + 1.3569i 0.3174 - 1.3569i -1.0000
k= 1
化零极点增益பைடு நூலகம்式为传递函数
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