matlab控制系统的数学建模
利用Matlab进行系统建模与控制设计
利用Matlab进行系统建模与控制设计一、引言系统建模与控制设计是现代工程领域中的重要环节。
利用系统建模和控制设计技术，可以有效地提高工程系统的性能、稳定性和可靠性。
在过去的几十年里，Matlab成为了工程师们进行系统建模与控制设计的首选软件之一。
本文将介绍如何利用Matlab进行系统建模与控制设计，并通过实例来展示其应用。
二、系统建模系统建模是指将实际工程系统抽象为数学模型的过程。
在Matlab中，可以使用不同的方法进行系统建模，如基于物理原理的建模、数据驱动的建模以及系统辨识等。
其中，基于物理原理的建模是最常用的方法之一。
以电动机系统为例，建立数学模型时常常采用动态方程法。
通过分析电动机的结构和电路，可以得到电动机系统的动态方程。
然后，在Matlab中使用符号计算工具箱，将动态方程转化为Matlab中的函数表达式。
这样，就得到了电动机系统的数学模型。
在系统建模的过程中，还需要确定模型的参数。
这些参数可以通过实验测量、理论计算或者拟合等手段得到。
Matlab提供了优化工具箱，可以通过最优化算法来对参数进行拟合。
将测量数据输入Matlab中的优化函数，即可得到最优的参数值。
三、控制设计系统建模完成后，接下来就是控制器的设计。
控制器的作用是根据系统的状态，通过调节输入信号，使得系统的输出达到我们期望的状态。
常用的控制器类型有比例控制器、积分控制器、微分控制器以及PID控制器等。
在Matlab中，可以使用控制系统工具箱来进行控制器的设计。
首先，需要确定控制器的类型和结构。
然后，可以利用Matlab中的频域方法、时域方法或者代数方法进行控制器的设计。
在设计过程中，可以使用Matlab的图形界面进行交互式设计，也可以使用命令行进行编程。
四、系统仿真与分析控制器设计完成后，需要对系统进行仿真和分析，以验证控制策略的有效性。
在Matlab中，可以利用Simulink工具进行系统的仿真。
以磁悬浮列车控制系统为例，通过在Simulink中建立系统模型，可以对列车的运动进行仿真。
控制系统建模的matlab方法
Matlab程序
系统校正的Matlab方法
• 单位负反馈系统的开环传递函数为
Matlab程序
控制系统模型描述
1、系统传递函数模型描 述 Sys ＝tf(num,den,Ts)
2、系统零极点模型描述 Sys ＝zpk(z,p,k,Ts)
模型转换
[num,den]=zp2tf(z,p,k) [z,p,k]=tf2zp (num,den)
系统连接
1、两个系统的并联 Sys ＝ parallel( sys1 , sys2 )
• 等效开环传递函数
Matlab程序
线性系统频域分析的MATLAB方法
1.bode图 [mag,phase,w]=bode(sys) [Gm,Pm,Wcg,Wcp] ＝margIn (sys) 2.Nyquist图
[re, im,w]=nyquist(sys)
系统稳定性的频域分析
• 单位负反馈系统的开环传递函数为
2、两个系统的串联 Sys=series(sys1,sys2)
3、两个系统的反馈 Sys=feedback (sys1,sys2,sign)
线性系统时域分析的MATLAB方法
稳定性分析
P=root（den）
动态性能分析
1、单位脉冲响应 Y=impulse(sys,t)
2、单位阶跃 Y=step (sys,t)
3、任意输入响应 Y=lsim（sys,u,t,x0）
4、零输入响应 Y=initial(sys,x0,t)
线性系统根轨迹分析的MATLAB方 法
1.绘制零极点分布图 [p,z]=pzmap (sys)
2.绘制根轨迹图 r locus（G）
matlab里控制系统的三种数学模型的转换
在MATLAB中，控制系统的建模和分析是非常重要的。
控制系统的数学模型是描述系统行为的数学表示，可以用来进行模拟、分析和设计控制系统。
在控制系统中，常见的数学模型包括积分-微分模型、状态空间模型和传递函数模型。
接下来，我将按照深度和广度的要求，对这三种数学模型进行全面评估，并据此撰写一篇有价值的文章。
1. 积分-微分模型在控制系统中，积分-微分模型是一种常见的数学表示方法。
它由两部分组成：积分部分和微分部分。
积分部分描述了系统的累积效应，微分部分描述了系统的瞬时响应。
这种模型常用于描述惯性较大、响应缓慢的系统，例如机械系统和电气系统。
在MATLAB中，可以使用积分-微分模型来进行系统建模和仿真，以分析系统的稳定性和性能指标。
2. 状态空间模型状态空间模型是另一种常见的控制系统数学表示方法。
它由状态方程和输出方程组成，用来描述系统的状态变量和外部输入之间的关系。
状态空间模型适用于描述多变量、多输入多输出系统，例如飞行器、汽车控制系统等。
在MATLAB中，可以使用状态空间模型来进行系统分析和设计，包括系统的稳定性、可控性和可观性分析，以及控制器设计和系统性能评价。
3. 传递函数模型传递函数模型是控制系统中最常用的数学表示方法之一。
它用传递函数来描述系统的输入和输出之间的关系，其中传递函数是输入信号和输出信号的比值。
传递函数模型适用于描述单输入单输出系统，例如电路系统、机械系统等。
在MATLAB中，可以使用传递函数模型进行系统分析和设计，包括频域分析、极点和零点分析，以及控制器设计和系统稳定性评估。
总结回顾：在本文中，我按照深度和广度的要求对MATLAB中控制系统的三种数学模型进行了全面评估。
我从积分-微分模型入手，介绍了其构成和适用范围。
我转而讨论了状态空间模型，阐述了其在多变量系统中的重要性。
我详细介绍了传递函数模型，强调了其在单输入单输出系统中的广泛应用。
在文章的我共享了对这三种数学模型的个人观点和理解，指出了它们在控制系统中的重要性和实用性。
matlab控制系统的数学模型.ppt
num/den = 0.1 s + 10 -----------------------------0.01 s^3 + 1.01 s^2 + 3 s + 10
例题说明： 函数[]=feedback()用于计算一 般反馈系统的闭环传递函数。前向 num1 传递函数为 G(s) den1 ，反馈传递函数 num 2 H ( s ) 为 。右变量为 G(s) 和 H(s) 的 den 2 参数，左变量返回系数的闭环参数， 反馈极性1为正反馈，-1为负反馈， 省缺时作负反馈计算。
【例5.8】 键入 num=[3,2,1,4,2]; poly2str(num, 's') 显示结果为 ans = 3 s^4 + 2 s^3 + s^2 + 4 s + 2
printsys(num,den) 用于构造传递函数G(s)并作显示。
【5.9】 键入 num=[3,2,1,4,2]; den=[3,5,1,2,2,1]; printsys(num,den);
num/den = 20 s + 20 ----------------------------s^5 + 8 s^4 + 22 s^3 + 20 s^2
例题说明： 函数conv（）用于计算多项式 乘积，结果为多项式系统的降幂排 列。语句2为函数conv（）的嵌套使 用。
【例5.3】 系统的开环传递函数为
式中z j , j 1, 2, , m；pi , i 1, 2, , n； k分别为系统的m个零点、n个极点及 增益k，且均为常数。
由于用m个零点、n个极点及增 益k可以唯一地确定一个系统。因此， 在MATLAB中可以用向 p [ p1 , p2 , , pn1 , pn ] 量z [ z0 , z1, , zm1, zm ] 、 、 k=k0来表示系统G(s)的零极点模型。
基于MATLAB的控制系统数学建模
频率响应与传递函数
系统的频率响应反映了系统对不同频率输入信号的响应能力，传 递函数描述了系统输入输出之间的数学关系。
频域性能指标
包括幅值裕度、相位裕度、谐振频率等，用于评价系统的稳定性 和性能。
利用MATLAB进行频域分析
01
MATLAB频域分析 工具箱
习等功能，提高系统的性能和稳定性。
绿色环保
未来控制系统将更加注重绿色环保，采用 更加高效、节能的技术和设备，减少对环
境的影响。
多领域融合
控制系统将与其他领域进行更多的交叉融 合，如计算机科学、机械工程、电子工程 等，形成更加综合的学科体系。
远程控制和自动化
随着互联网和物联网技术的普及，远程控 制和自动化将成为控制系统的重要发展方 向，提高生产效率和便利性。
实例分析：典型环节传递函数建模
一阶惯性环节
传递函数为`1/(T*s+1)`，其中`T`为时间常数，`s`为复频率。 在MATLAB中可表示为`sys = tf([1], [T, 1])`。
二阶振荡环节
传递函数为`1/(s^2/ωn^2+2ζs/ωn+1)`，其中`ωn`为自然频率，`ζ`为阻 尼比。在MATLAB中可表示为`sys = tf([1], [1/ωn^2, 2ζ/ωn, 1])`。
数学模型描述方法
微分方程法
通过列写系统或元件的微分方程来描述系统的动态特性，适用于线 性定常系统、非线性系统以及时变系统。
传递函数法
在零初始条件下，系统输出量的拉普拉斯变换与输入量的拉普拉斯 变换之比，适用于线性定常系统。
状态空间法
以系统的状态变量为基础，通过状态方程和输出方程来描述系统的动 态特性，适用于多输入多输出系统、非线性系统以及时变系统。
matlab控制系统的数学建模
matlab控制系统的数学建模Matlab控制系统的数学建模传递函数模型相关函数◆S=tf(num,den):返回变量为s的连续系统传递函数模型。
●Num为一个行向量，为传递函数的零点部分即分子，例：num=[1 1]：代表s+1;num=[1 2 2]:代表s^2+2*s+2.●Den为一个行向量，为传递函数的极点部分即分母，表达方法童num。
◆S=tf(num,den,ts):返回变量s为离散系统传递函数模型，ts为采样周期。
◆S=tf(‘s’)：定义laplace算子，定义之后可以用原型式输入传递函数。
◆S=tf(‘z’,ts):定义z变换算子以及采样时间，以原型式输入传递函数。
◆Printsys(num,den,’s’):将系统传递函数以分式的形式打印出来,’s’表示传递函数变量◆Pritnsys(num,den,’z’):将系统传递函数以分式的形式打印出来,’z’表示传递函数变量◆Get(sys):可获得传递函数模型对象sys的所有信息◆Set(sys,’preperty’,value..):为系统不同属性设定值●例：延迟函数的设定Set(g,’ioDelay’,4):表示在传递函数中加了exp(-4*s)◆[num den]=tfdata(sys,’s’):以行向量的形式返回传递函数分子分母多项式◆C=conv(a,b):多项式a,b一系数行向量表示，进行相乘，结果c以系数行向量表示控制系统的零极点模型的建立相关函数◆sys=zpk(z,p,k):的连续系统的零极点增益模型●z为一个列向量，表示系统的各个零点●p为一个列向量，表示系统的各个极点●k为一个数值，表示系统的系统增益注：这个不是传递函数的增益。
◆sys=zpk(z,p,k,ts):的离散系统的零极点增益模型，采样时间为ts◆s=zpk(‘s’)：得到laplace算子，按原形式输入系统◆s=zpk(‘z’,ts)：得到z变换算子和采样时间ts◆[z,p,k]=zpkdata(sys,’v’):得到系统的零极点和增益，参数‘v’表示以向量形式表示◆[p,z]=pzmap(sys):返回系统零极点◆Pzm ap(sys):得到系统零极点分布图控制系统的状态空间函数模型x’(t)=A*x(t)+B*u(t)y(t)=C*x(t)+D*u(t)其中状态向量x(t)是n维，输入向量u(t)是m维，输出向量y(t)是p维，状态矩阵A是n*n维，输入矩阵B是n*m维，输出矩阵是p*n维，对于一个时不变系统A，B，C，D都是常数矩阵。
第2章 matlab控制系统的数学模型
s+1 ------------------s^3 + 3 s^2 + 2 s
方法二：在MATLAB命令窗口中输入： s=tf(‘s’) 符号变量 G=(s+1)/( s^3 + 3 *s^2 + 2*s) 递函数表达式 执行后结果如下： Transfer function:
s+1 ------------------s^3 + 3 s^2 + 2 s
通常，控制系统可分成多个子系统，每个子系统可采用传递 函数、零极点增益、状态方程三种表示形式。
MATLAB提供的模型变换函数可方便地实现这三种表示形式 之间的转换，而且利用模型建立函数可实现子系统的串联、 并联、反馈等连接方式，从而得到复杂的控制系统。
最后利用模型简化和实现函数，可得到简化后的期望模型。 因此，本章主要讲述控制系统的传递函数模型、状态方程模型
控制系统仿真是借助计算机强大的绘图与计算能力， 应用仿真软件，对系统进行分析与设计，并对设计结果进 行模拟与验证，因此在仿真中也应首先建立系统的数学模 型。
控制系统常用的数学模型有传递函数模型、状态方程 模型、零极点增益模型、部分分式模型等，每种模型均有 连续/离散之分，它们各有特点；同时，这些模型之间都有 着内在的联系，可以进行相互转换。
MATLAB的控制系统工具箱函数通常可分为十类：模型 建立、模型变换、模型简化、模型实现、模型特性、方程 求解、时域响应、频域响应、根轨迹和估计器/调节器设 计，为求解控制系统分析与设计问题提供了便利的工具。
同时，控制系统工具箱允许使用经典控制理论和现代控制 理论，对连续控制系统和离散控制系统进行仿真分析：建 立系统的状态空间和传递函数的数学模型，以及模型之间 的相互转换，能分析系统的频域响应和时域响应，频域响 应有：波德(伯德)图、尼奎斯特（Nyquist）图和尼柯尔斯 （Nichols）图等；时域响应有：脉冲响应、阶跃响应、 斜坡响应等，还可以采用根轨迹、极点配置进行系统仿真 分析。
matlab控制系统的数学描述与建模
D ( s ) = a 0 s + a1 s
n
n 1
+ ... + a n 1 s + a n
称为系统特征多项式。 称为系统特征多项式。
D ( s ) = a 0 s + a1 s
n
n 1
+ ... + a n 1 s + a n = 0
为系统特征方程。 为系统特征方程。
原理要点 ——系统稳定的判定 系统稳定的判定 对于线性连续系统， 对于线性连续系统，如果系统的所有特征根 (极点 的实部为负，则系统是稳定的；如果有实部为 极点)的实部为负 极点 的实部为负，则系统是稳定的； 零的根，则系统是临界稳定的（ 零的根，则系统是临界稳定的（在实际工程中视临 界稳定系统为不稳定系统）；反之， ）；反之 界稳定系统为不稳定系统）；反之，如有正实部的 则系统不稳定。 根，则系统不稳定。 线性连续系统稳定的充分必要条件是： 线性连续系统稳定的充分必要条件是：描述该 系统的微分方程的特征方程的根全具有负实部， 系统的微分方程的特征方程的根全具有负实部，即
试在Matlab中将上述传递函数模型表示出来。 中将上述传递函数模型表示出来。 试在 中将上述传递函数模型表示出来 num=7*[2 3]; den=conv(conv(conv([1 0 0], [3 1]), conv([1 2],[1 2])), [5 0 3 8]); sys1=tf(num,den)
全部根在左半复平面内。 全部根在左半复平面内。或者说系统的闭环传递函 数的极点均位于左半s平面内 平面内。 数的极点均位于左半 平面内。 线性离散系统稳定的充分必要条件是 稳定的充分必要条件是： 线性离散系统稳定的充分必要条件是：如果闭环 线性离散系统的特征方程根或者闭环脉冲传递函数 的极点为则当所有特征根的模都小于1时 的极点为则当所有特征根的模都小于 时，即
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Matlab控制系统的数学建模传递函数模型⏹相关函数◆S=tf(num,den):返回变量为s的连续系统传递函数模型。
●Num为一个行向量，为传递函数的零点部分即分子，例：num=[1 1]：代表s+1;num=[1 2 2]:代表s^2+2*s+2.●Den为一个行向量，为传递函数的极点部分即分母，表达方法童num。
◆S=tf(num,den,ts):返回变量s为离散系统传递函数模型，ts为采样周期。
◆S=tf(‘s’)：定义laplace算子，定义之后可以用原型式输入传递函数。
◆S=tf(‘z’,ts):定义z变换算子以及采样时间，以原型式输入传递函数。
◆Printsys(num,den,’s’):将系统传递函数以分式的形式打印出来,’s’表示传递函数变量◆Pritnsys(num,den,’z’):将系统传递函数以分式的形式打印出来,’z’表示传递函数变量◆Get(sys):可获得传递函数模型对象sys的所有信息◆Set(sys,’preperty’,value..):为系统不同属性设定值●例：延迟函数的设定⏹Set(g,’ioDelay’,4):表示在传递函数中加了exp(-4*s)◆[num den]=tfdata(sys,’s’):以行向量的形式返回传递函数分子分母多项式◆C=conv(a,b):多项式a,b一系数行向量表示，进行相乘，结果c以系数行向量表示控制系统的零极点模型的建立⏹相关函数◆sys=zpk(z,p,k):的连续系统的零极点增益模型●z为一个列向量，表示系统的各个零点●p为一个列向量，表示系统的各个极点●k为一个数值，表示系统的系统增益注：这个不是传递函数的增益。
◆sys=zpk(z,p,k,ts):的离散系统的零极点增益模型，采样时间为ts◆s=zpk(‘s’)：得到laplace算子，按原形式输入系统◆s=zpk(‘z’,ts)：得到z变换算子和采样时间ts◆[z,p,k]=zpkdata(sys,’v’):得到系统的零极点和增益，参数‘v’表示以向量形式表示◆[p,z]=pzmap(sys):返回系统零极点◆Pzmap(sys):得到系统零极点分布图控制系统的状态空间函数模型x’(t)=A*x(t)+B*u(t)y(t)=C*x(t)+D*u(t)⏹其中状态向量x(t)是n维，输入向量u(t)是m维，输出向量y(t)是p维，状态矩阵A是n*n维，输入矩阵B是n*m维，输出矩阵是p*n维，对于一个时不变系统A，B，C，D都是常数矩阵。
⏹ss函数⏹sys=ss(A,B,C,D):有A,B,C,D矩阵直接得到连续系统状态空间模型⏹sys=ss(A,B,C,D,ts)：有A,B,C,D矩阵和采样时间ts直接得到离散系统状态空间模型⏹[A,B,C,D]=ssdata(sys):得到连续系统参数⏹[A,B,C,D,ts]=ssdata(sys):得到离散系统参数系统模型之间的转换⏹[A,B,C,D]=tf2ss(num,den):tf模型参数转换为ss模型参数⏹[num,den]=ss2tf(A,B,C,D,iu):ss模型转换为tf模型参数，iu表示对应第i路传递函数⏹[z,p,k]=tf2zp(num,den):tf模型参数转换为zpk模型参数⏹[num,den]=zp2tf(z,p,k):zpk模型转换为tf模型⏹[A,B,C,D]=zp2ss(z,p,k):zpk模型参数转换为ss模型⏹[z,p,k]=ss2zp(A,B,C,D,):ss模型参数转换为zpk模型参数，i表示对应第i路传递函数⏹Conv(a,b):举个例子：1)表示1/[(s^2+s+1)*(s+1)]2)a=[1 1 1];b=[1 1];c=[1]3)d=conv(a,b);4)G=tf(c,d)方框图连接的化简⏹串联◆Sys=series(sys1,sys2):串联两个系统，等效于sys=sys1*sys2◆Sys=series(sys1,sys2,outputs1,inputs2):对于多输入输出系统，表示sys1的输出outputs1与sys2的输入inputs2相连⏹并联◆Sys=parallel(sys1,sys2):并联两个系统等效于sys=sys1+sys2◆Sys=parallel(sys1,sys2,inp1,inp2,out1,out2):对于多输入输出系统，表示sys1的输入inp1与sys2的输入inp2相连，sys1的输出out1与sys2的输出out2相连⏹反馈◆Sys=feedback(sys1,sys2):两系统负反馈连接◆Sys=feedback(sys1,sys2,sign):sign=-1表示负反馈，sign=1表示正反馈◆Sys=feedback(sys1,sys2,feedin,feedout,sign)：对于多输入输出系统，部分负反馈连接，sys1的指定输出feedout连接到sys2的输入而sys2的输入连接到sys1的指定输入feedin,以此构成闭环系统控制系统的稳定性分析⏹直接判定的相关函数◆P=eig(g):求矩阵特征根，系统的模型g可以是传递函数，状态方程，零极点模型，可以是连续或离散的◆P=pole(g),p=zero(g):分别用来求系统的极点和零点◆[p,z]=pzmap(sys):求系统的极点和零点◆r=roots(p):求特征方程的根，p是系统闭环特征多项式降幂排列的系数向量。
控制系统的时域分析⏹系统阶跃响应函数(G=tf(num,den))◆Step(num,den)或者step(G):绘制系统响应曲线◆Step(num,den,t)或者step(G,t):绘制系统阶跃响应曲线。
由用户指定时间范围，如t是标量，则指定了终止时间，如t是向量，则指定了步距和起止时间。
◆Y=step(num,den,t)或者y=step(G,t):返回系统阶跃响应曲线y值，不绘制图形。
用户可用plot函数绘制。
◆[y t]=step(num,den,t)或者[y t]=step(G,t):返回系统阶跃响应曲线y值t值，不绘制图形，用户可用plot函数绘制。
◆Kp=dcgain(num,den):静态位置误差系数◆Kv=dcgain([num 0],den):静态速度误差系数◆Ka=dcgain([num 0 0],den):静态加速度误差系数◆S=length(t):计算t的向量个数⏹系统单位脉冲响应——impulse◆其用法与阶跃响应step函数一样。
⏹系统单位斜坡响应◆按照传递函数的形式转化为阶跃响应的形式,然后按照自动控制的方法求解⏹任意输入下的仿真函数——lsim◆Lsim(G,u,t)与[y t]=lsim(G,u,t):求去系统对任意输入u的响应，如返回参数列表使用则不输出响应曲线，不带返回参数列表则直接打印响应曲线。
◆注：G(s)为传递函数。
u(t)为时域下的输入函数单位阶跃响应函数step单位脉冲响应函数impulse零输入响应函数initial任意输入下的仿真函数lsim.控制系统根轨迹分析的相关函数⏹函数用法◆rlocus(G):绘制指定系统的根轨迹◆rlocus(G1,G2,G3…):绘制指定系统的根轨迹，多个系统绘制于一个图上。
◆rlocus(G,K):绘制指定系统的跟汇集。
K为给定的增益向量。
◆[r k]=rlocus(G):返回根轨迹参数。
R为复根位置根轨迹，r有length(k)列，每列对应增益的闭环根◆r=rlocus(G,k)：返回指定增益k的根轨迹参数。
R为复根位置矩阵。
r有length(k)列，每列对应增益的闭环根◆[k,poles]=rlocfind(G):交互式的选取根轨迹增益，产生一个十字光标，用此光标在根轨迹上单击一个极点，同事给出该增益所有对应极点值。
◆[k,poles]=rlocfind(G,P):返回p所对应根轨迹增益K及K所对应的全部极点值。
◆Sgrid:在零极点图或者根轨迹图上绘制等阻尼线和等自然震荡频率线。
◆Sgrid(z,wn): 在零极点图或者根轨迹图上绘制等阻尼线和等自然震荡频率线。
用户可指定阻尼数值和自然震荡角频率值。
控制系统的频域分析与校正⏹频域分析相关函数的用法◆伯德图——bode●Bode(G):绘制系统BODE图，系统自动选取频率范围●Bode(G,w):绘制系统bode图，由用户指定选取频率范围●Bode(G1,’r--’,G2,’gx’…):同事绘制多系统bode图，图形属性可选●[mag,phase,w]=bode(G):赶回系统bode图相应的幅值相位和频率向量，可使用magdb=20*log10(mag)讲幅值转换为分贝值●[mag,phase]=bode(G,w):返回系统bode图与指定w相应的幅值，可使用magdb=20*log10(mag)讲幅值转换为分贝值◆拉普斯特图——nyquist●Nyquist(sys):绘制系统nyquist图，系统自动选取频率范围●Nyquist(sys,w):绘制系统nyquist图，有用户指定选取频率范围●Nyquist (G1,’r--’,G2,’gx’…):同事绘制多系统Nyquist图，图形属性可选●[re,im,w]= Nyquist (sys):赶回系统Nyquist图相应的实部，虚部，频率向量●[re,im]= Nyquist (sys,w):返回系统Nyquist图与指定w相应的实部，虚部◆Nichols图——与bode图用法一样基于频域法的控制系统稳定性判定⏹margin(G):绘制系统bode图，带有裕量及相应频率显示⏹[gm,pm,wg,wp]=margin(G)：给出系统相应稳定参数，分别为幅值裕度，相角裕度，幅值穿越频率，相角穿越频率。
⏹[gm,pm,wg,wp]=margin(mag,phase,w)：给出系统相应稳定参数。
由bode函数得到的幅值相角和频率向量计算，分别为幅值裕度，相角裕度，幅值穿越频率，相角穿越频率。
⏹s=allmargin(G)：返回相对稳定参数组成的结构体。
包括幅值裕度，相角裕度，及其响应频率，时滞幅值裕度和频率，是否稳定的标识符。