基于MATLAB Simulink建立控制系统的数学模型

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控制系统MATLAB仿真基础

控制系统MATLAB仿真基础

系统仿真§ 4.1控制系统的数学模型1、传递函数模型(tranfer function)2、零极点增益模型(zero-pole-gain)3、状态空间模型(state-space)4、动态结构图(Simulink结构图)一、传递函数模型(transfer fcn-----tf)1、传递函数模型的形式传函定义:在零初始条件下,系统输出量的拉氏变换C(S)与输入量的拉氏变换R(S)之比。

C(S) b1S m+b2S m-1+…+b mG(S)=----------- =- --------------------------------R(S) a1S n + a2S n-1 +…+ a nnum(S)= ------------den(S)2、在MATLAB命令中的输入形式在MATLAB环境中,可直接用分子分母多项式系数构成的两个向量num、den表示系统: num = [b1, b2, ..., b m];den = [a1, a2, ..., a n];注:1)将系统的分子分母多项式的系数按降幂的方式以向量的形式输入两个变量,中间缺项的用0补齐,不能遗漏。

2)num、den是任意两个变量名,用户可以用其他任意的变量名来输入系数向量。

3)当系统种含有几个传函时,输入MATLAB命令状态下可用n1,d1;n2,d2…….。

4)给变量num,den赋值时用的是方括号;方括号内每个系数分隔开用空格或逗号;num,den方括号间用的是分号。

3、函数命令tf( )在MATLAB中,用函数命令tf( )来建立控制系统的传函模型,或者将零极点增益模型、状态空间模型转换为传函模型。

tf( )函数命令的调用格式为:圆括号中的逗号不能用空格来代替sys = tf ( num, den ) [G= tf ( num, den )]其中,函数的返回变量sys或G 为连续系统的传函模型;函数输入参量num和den分别为系统的分子分母多项式的系数向量。

机理仿真 matlab simulink-概述说明以及解释

机理仿真 matlab simulink-概述说明以及解释

机理仿真matlab simulink-概述说明以及解释1.引言1.1 概述引言部分是文章的开篇,用于引入读者对于文章主题的理解。

在本篇关于机理仿真matlab simulink 的长文中,引言部分可以包括以下内容:机理仿真是指利用计算机模拟和模型技术来模拟和分析各种物理系统的行为和性能。

随着计算机技术的不断发展和进步,机理仿真在工程领域中扮演着日益重要的角色。

Matlab作为一种强大的数学计算软件,被广泛应用于各种领域的仿真分析中。

而Simulink作为Matlab的扩展工具,更是为系统级建模和仿真提供了便利和高效性。

本文将介绍机理仿真在工程领域中的应用及其在Matlab和Simulink 中的具体实现方法。

在接下来的正文部分中,我们将详细讨论机理仿真的概念、Matlab在仿真中的应用以及Simulink的基本原理。

最后,我们将总结本文的主要内容,并展望机理仿真在工程领域中的应用前景。

希望通过本文的介绍,读者能够对机理仿真及其在Matlab和Simulink中的应用有所了解,并启发更多的研究和应用。

1.2 文章结构文章结构部分的内容如下:本文主要分为三个部分:引言、正文和结论。

在引言部分,将首先对机理仿真进行简要介绍,然后说明本文的结构安排,并明确本文的目的。

在正文部分,首先会介绍机理仿真的概述,包括其定义、作用和重要性。

接着将探讨Matlab在仿真中的应用,介绍Matlab在仿真中的特点和优势。

最后将详细讲解Simulink的基本原理,包括Simulink的工作原理、模块和运行流程。

在结论部分,将对全文进行总结,归纳本文的主要观点和结论。

同时,展望机理仿真在未来的应用前景,并进行一些探讨。

最后以一些结束语来结束全文,点亮全文的主题思想。

1.3 目的:本文旨在探讨机理仿真在工程领域的应用和价值,具体包括介绍机理仿真的概念和原理、阐述Matlab在仿真中的应用技术、深入解析Simulink 的基本原理。

基于Matlab-Simulink的飞行器全数字仿真平台的设计

基于Matlab-Simulink的飞行器全数字仿真平台的设计

基于Matlab/Simulink的飞行器全数字仿真平台的设计摘要:针对飞行仿真的研究通常会忽略仿真模型或平台的通用性、可重性及互操作性等问题,采用对所设计仿真平台的功能进行详细划分和描述,构建总体仿真系统框架的措施来解决这些问题。

首先,在matlab环境下建立飞行器全数字仿真平台,利用该平台可以进行动力学分析、飞行控制系统设计及航迹规划等不同任务。

其次,利用matlab 提供的gui 接口实现人机交互界面的设计的设计。

所设计平台模块的划分相对独立,人机交互界面可修改飞行器的相关信息,具有较强的通用性。

关键词:matlab/simulink gui 飞行控制数字仿真仿真平台中图分类号:v274 文献标识码:a 文章编号:1674-098x(2013)02(c)-00-01飞行器可以被应用于运输、救生、对地观测、空中预警以及通讯中继,因此其在军事和民事领域中都有很大的应用前景。

因此对飞行器进行仿真分析很有必要,同时仿真也是对飞行器的动力学特性分析、控制律设计等工作的重要手段。

matlab作为一种面向科学计算、可视化以及交互式程序设计软件。

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集于一身,为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案。

simulink是matlab提供的仿真工具,可以方便地进行动态系统建模、仿真、分析等。

该文基于matlab gui建立飞行器的全数字仿真平台。

利用该平台可以快速地进行用飞行器的全数字仿真,根据参数设置的不同进行航迹规划、实时状态参数显示和仿真结果显示等仿真工作。

1 仿真系统框架设计仿真系统可分为导航和控制模块、执行模块、飞行器动力学模块和人机交互界面模块。

其中导航控制模块又分为航迹规划模块、接受指令模块、飞行管理系统、导航系统及控制系统五个子模块,导航子模块把飞行器的状态信息传给飞行管理系统,飞行管理系统根据航迹规划的要求处理后给出模态控制信号从而控制着飞行器的飞行,执行模块由舵机模型组成。

基于SIMULINK的二阶_三阶系统建模与仿真

基于SIMULINK的二阶_三阶系统建模与仿真

(3)
根据微分方程 (3) ,并给该方程的各参数赋值 ,建立该
弹性系统的仿真模型如图 2 所示 。
对该弹性系统模型进行仿真 ,仿真时间长度为 10 秒 ,仿真结果如图 3 所示 ,该结果反映了上述弹性阻尼
·20 ·
系统在图 2 所示参数条件下质量块位移随时间变化的 情况 。
在输入一定的情况下 ,我们可以通过调节系统参 数得到最佳输出结果 ,通过对系统各参数的调节 ,得出 不同参数条件下仿真结果 ,对这些仿真结果进行比较 , 可以方便的反映在该系统中各参数变化对输出结果影 响的大小 ,从而真实反映该弹性系统的特性 ,方便确定 各参数的重要性 。
在实际实验中 ,我们可以依据仿真结果方便的对 各系统参数进行比较和选取 ,在该弹性系统的仿真过 程中 ,如果系统参数变化小 ,但对输出结果影响大 ,则 该参数的所要求的精度较高 ,反之则该参数的所要求 的精度较底 ,这些对我们实际实验中各系统参数的选 取具有重要的指导意义 。
3 三阶系统仿真
如图 4 所示的直流电力拖动系统是一个典型的三 阶系统 ,首先对该系统进行模型化 ,即建立该系统的数 学模型 ,得到三阶系统的常系数微分方程如下 :
面积 。通过几何方式求得实测线段与设计轮廓的焦点
后 ,可有几何方式求出封闭图形的面积 。同样 ,在设计
断面轮廓较为复杂时 ,要考虑的边界条件非常多 ,面积
计算容易产生错误 。而采用积分方式计算 ,不论断面
轮廓多么复杂 ,均能得到非常准确的结果 。
积分计算方式 :如图 2 所示 ,首先作一虚拟的能包
容设计断面轮廓和实测断面轮廓的最小矩形 ,左下角
我们在需要构造自己的模块时只需要将自己的功 能代码放在适当的位置 ,定义模块的输入输出端口的 数目和类型即可 ,这样便很方便地实现了对该数据文 件的调用 。

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

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。

控制系统仿真实验六simulink

控制系统仿真实验六simulink

实验六:Simulin建模与仿真一、实验目的1、掌握Simulink建模与仿真的基本方法。

2、熟悉Simulink基本模块库及主要元件的使用方法。

二、实验学时:4学时三、实验原理:1、Simulink 仿真过程在已知系统数学模型或系统框图的情况下,利用Simulink进行建模仿真的基本步骤如下。

(1)启动Simulink,打开Simulink库浏览器。

(2)建立空白模型窗口。

(3)由控制系统数学模型或结构框图建立Simulink仿真模型。

(4)设置仿真参数,运行仿真。

(5)输出仿真结果。

2、Simulink建模与仿真基本方法根据给定的数学模型或控制系统框图,可建立Simulink仿真模型。

下面以图3-1所示的控制系统框图为例,说明Simulink建模与仿真的基本方法。

图中R 是单位阶跃输入信号,Y为系统输出响应。

建立图6-3所示系统框图的Simulink仿真模型的基本方法如下。

1.启动MATLAB/Simulink工具箱依次启动MATLAB软件、Simulink模块库浏览器后,如图6-1所示。

2.建立Simulink空白模型Simulink空白模型的建立可通过如下方法进行。

1、在MATLAB主窗口中选择【File】→【New】→【Model】命令。

2、在Simulink模块库浏览器窗口中选择【File】→【New】→【Model】命令。

3、单击Simulink模块库浏览器工具栏中的(New model)工具。

图6-1 闭环控制系统框图通过上述方法可以打开Simulink空白模型,如图6-2所示。

并可将其保存为后缀是mdl的文件(Simulink仿真模型的文件存储格式),例如Example_Model.mdl。

在保存Simulink模型文件的时候,为了实现向下兼容,MATLAB R2008/Simulink 7.1允许将模型保存为其他版本的Simulink模型。

图6-2 空白模型窗口3.根据系统框图选择模块构建Simulink仿真模型,首先需要知道所需模块所属的子模块库名称。

基于MATLABSimulink的二连杆机器人的PID控制与仿真

基于MATLAB/Simulink的二连杆机器人的PID控制与仿真作者:***来源:《科技资讯》2019年第07期摘; 要:主要研究了一类二连杆机器人应用PID控制理论进行轨迹追踪的控制方法。

该文首先给出二连杆机器人进行动力学模型,进而利用MATLAB/Simulink仿真环境,构造出PID 控制模型框图,使用Interpreted MATLAB Function嵌入代码。

通过改变PID参数进行仿真,该文分析了不同PID参数对二连杆机器人关节转角误差的影响,使机器人末端实际轨迹实现了很好的跟踪效果。

关键词:二连杆机器人; Simulink; PID控制中图分类号:G64; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; 文献标识码:A; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; 文章编号:1672-3791(2019)03(a)-0030-02二连杆机器人是可自由改变关节转角而完成不同作业的装置,对二连杆机器人的关节转角的准确控制关乎产品的质量和生产的效率,是工业生产关键的一环,因此应用PID控制算法对其转角的控制显得尤为重要。

为减小二连杆机器人转角误差,于具有数值计算分析与数学建模功能的MATLAB/Simulink环境中应用PID控制理论模拟控制的全过程。

该文主要研究PID参数对二连杆机器人关节转角误差的影响,应用MATLAB中精确的矩阵等的运算和清晰的绘图功能,Simulink中简洁的模块联系和动态仿真曲线,得到了不同PID 参数下的误差曲线。

该文依托PID控制理论,以二连杆机器人运动轨迹为研究对象,通过MATLAB编程和Simulink仿真,构造出合理的理论模型,通过分析得到不同PID參数对误差的影响,进而能够使二连杆机器人运动轨迹基本与期望值相同,转角误差降至最低,达到了控制的目的。

1; 二连杆机器人动力学方程通过对二连杆机器人动力学分析,其动力学模型见图1[1]。

如何使用Matlab进行控制系统仿真

如何使用Matlab进行控制系统仿真概述控制系统在工程领域中扮演着重要角色,它用于控制和管理各种工程过程和设备。

而控制系统仿真则是设计、开发和测试控制系统的关键环节之一。

Matlab作为一种功能强大的工程计算软件,提供了丰富的工具和功能,可以帮助工程师进行控制系统仿真。

本文将简要介绍如何使用Matlab进行控制系统仿真,以及一些实用的技巧和建议。

1. Matlab的基础知识在开始控制系统仿真之前,有一些Matlab的基础知识是必要的。

首先,了解Matlab的基本语法和命令,熟悉Matlab的工作环境和编辑器。

其次,学会使用Matlab的集成开发环境(IDE)进行编程和数学建模。

熟悉Matlab的常用函数和工具箱,并了解如何在Matlab中导入和导出数据。

2. 定义系统模型在进行控制系统仿真之前,需要定义系统的数学模型。

根据具体情况选择合适的建模方法,如传递函数、状态空间或差分方程等。

在Matlab中,可以使用tf、ss 或zpk等函数来创建系统模型,并指定系统的参数和输入信号。

此外,Matlab还提供了Simulink这一强大的图形化建模环境,方便用户以图形化界面设计系统模型。

3. 设计控制器控制系统仿真的关键是设计合适的控制器,以实现所需的控制目标。

Matlab提供了各种控制器设计方法和工具,如PID控制器、根轨迹法、频域方法等。

用户可以使用Matlab的Control System Toolbox来设计和分析控制器,并在仿真中进行验证。

此外,Matlab还支持自适应控制和模糊控制等高级控制方法,可根据具体需求选择合适的方法。

4. 进行仿真实验在完成系统模型和控制器设计后,可以开始进行控制系统仿真实验。

首先,确定仿真实验的输入信号,如阶跃信号、正弦信号或随机信号等。

然后,使用Matlab中的sim函数将输入信号应用到系统模型中,并观察系统的输出响应。

通过调整控制器参数或设计不同的控制器,分析系统的性能和稳定性,并优化控制器的设计。

基于MATLAB_Simulink机器人鲁棒自适应控制系统仿真研究

第18卷第7期系统仿真学报©V ol. 18 No. 7 2006年7月Journal of System Simulation July, 2006基于MATLAB/Simulink机器人鲁棒自适应控制系统仿真研究高道祥,薛定宇(东北大学教育部暨辽宁省流程工业综合自动化重点实验室,沈阳 110004)摘要:介绍了一种在MATLAB/Simulink环境下进行机器人鲁棒自适应控制系统仿真的方法,利用Matlab软件强大的数值运算功能,将系统模型用Matlab语言编写成M-Function(或S-Function)文件,通过User-Defined-Function模块嵌入到Simulink仿真环境中,可以充分发挥Simulink模块实时的动态仿真功能,简化仿真模型的设计,修改和调整。

基于M-Function建立机器人系统模型的方法可以推广到其他复杂控制系统的建模,SimMechanics在建立多自由度连杆机器人受控对象仿真模型时,简单可靠。

关键词:机器人;Matlab/Simulink;SimMechanics;仿真;鲁棒自适应控制中图分类号:TP391.9 文献标识码:A 文章编号:1004-731X(2006) 07-2022-04Simulation Research of Robust Adaptive Control Systemfor Robotic Manipulators Based on MATLAB/SimulinkGAO Dao-xiang, XUE Ding-yü(Key Laboratory of Process Industry Automation, Ministry of Education, Northeast University, Shenyang 110004, China) Abstract: A simulation method of robust adaptive control was proposed for the robotic manipulator system. The method took the advantage of the powerful computing function of Matlab to programme M-function (or S-Function) for the system model by Matlab language and embedded it to the Simulink by User-Defined-Function module. The real time dynamic simulating function of Simulink would be exerted adequately and the design, modification and adjust of the system model could be greatly simplified. The method of constructing manipulator control system model based on M-Function could be generalized to the other complicated control system and SimMechanics would make the n-links manipulator model conveniently and credibly.Key words: robotic manipulator; Matlab/Simulink; SimMechanics; simulation; robust adaptive control引言一个新的控制算法在付诸使用之前,无论从经济原因还是技术角度,都需要经过仿真阶段来测试控制系统的性能和缺陷。

matlab在控制方面的示例

一、简介MATLAB(Matrix Laboratory)是一种用于算法开发、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。

MATLAB被广泛应用于科学和工程领域,特别是在控制系统设计和模拟方面具有重要的作用。

在控制方面,MATLAB提供了丰富的工具和函数,可用于设计、分析和实现各种类型的控制系统,并且提供了许多示例来帮助用户更好地理解控制系统。

二、控制系统的建模和仿真1. 实例一:DC电机控制假设我们希望设计一个用于控制直流电机的系统。

我们可以使用MATLAB来建立直流电机的数学模型,并使用Simulink进行仿真。

通过编写方程或使用Simulink的模块化建模工具,我们可以描述电机的动态行为和控制器的工作原理,从而获得一个完整的控制系统模型。

我们可以通过仿真来评估不同的控制策略,优化系统性能,并进行实验验证。

2. 实例二:PID控制器设计在控制系统中,PID(Proportional-Integral-Derivative)控制器是一种常用的控制器类型。

使用MATLAB中的Control System Toolbox,我们可以设计和调试PID控制器。

我们可以通过输入系统的传递函数或状态空间模型来创建控制系统对象。

可以利用Control System Toolbox提供的自动调整功能,根据系统的要求和性能指标,自动调整PID控制器的参数来实现系统稳定和性能优化。

三、控制系统分析和优化1. 实例三:系统频域分析在设计控制系统时,频域分析是一种重要的方法。

MATLAB提供了许多函数和工具,可用于进行频域分析。

我们可以使用bode函数来绘制系统的频率响应曲线,了解系统的增益和相位裕度,并进行稳定性分析。

MATLAB还提供了工具来进行奈奎斯特图和极点分析等分析方法,帮助用户更好地理解系统的动态特性。

2. 实例四:多目标优化在实际控制系统设计中,通常需要同时满足多个设计指标,例如稳定性、快速响应和抑制干扰等。

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实验二 基于MATLAB/Simulink建立控制系统的数学模型
一、实验目的
1、熟悉MATLAB实验环境,掌握MATLAB命令窗口的基本操作。
2、掌握MATLAB建立控制系统数学模型的命令及模型相互转换的方法。
3、掌握使用MATLAB命令化简模型基本连接的方法。
4、学会使用Simulink模型结构图化简复杂控制系统模型的方法。
二、实验内容

1、控制系统模型的建立
控制系统常用的数学模型有四种:传递函数模型(tf对象)、零极点增益模型(zpk对象)、
结构框图模型和状态空间模型(ss对象)。经典控制理论中数学模型一般使用前三种模型,
状态空间模型属于现代控制理论范畴。
(1) 传递函数模型
连续系统的传递函数模型为:

例1、已知系统的传递函数
试用MATLAB建立控制系统的传递函数模型
例1.1
法1:
>> num=[1 1];
>> den=[1 2 2 1];
>> G=tf(num,den)
Transfer function:
s + 1
---------------------
s^3 + 2 s^2 + 2 s + 1

32
s3(s) s2s2s1G



22

33
5(2)(67)()(1)(21)sssGsssss



101101...()(),...()mmmnnnbsbsbnumsGsnmasasadens






法2:
>> S=tf('s');
>> g1=(s+3)/(s^3+2*S^2+2*s+1)

Transfer function:
s + 3
---------------------
s^3 + 2 s^2 + 2 s + 1
例1.2
a=[1 2];
b=[1 1];
c=[1 6 7];
d=[1 0 2 1];
e=[1 0];
m=conv(conv(conv(a,a),5),c);
n=conv(conv(conv(conv(b,b),b),e),d);
g=tf(m,n)
Transfer function:
5 s^4 + 50 s^3 + 175 s^2 + 260 s + 140
-----------------------------------------------
s^7 + 3 s^6 + 5 s^5 + 8 s^4 + 9 s^3 + 5 s^2 + s

(2)零极点增益模型

零极点模型是是分别对原传递函数的分子、分母进行因式分解,以获得系统的零点和极点的
表示形式。式中,K为系统增益,z1,z2,…,zm为系统零点,p1,p2,…,pn为系统极点。
例2、已知系统的传递函数

试用MATLAB建立控制系统的零极点模型
例2

1212()()()()()()()m
n

KszszszGsspspsp




10 s5(s)(s0.5)(2)(3)Gss



>> k=10;
>> z=[-5];
>> p=[-0.5 -2 -3];
>> g=zpk(z,p,k)

Zero/pole/gain:
10 (s+5)
-------------------
(s+0.5) (s+2) (s+3)

1、 控制系统模型的相互转换
例3、已知系统的传递函数

求其等效的零极点模型
例3
k=10;
z=[-5];
p=[-0.5 -2 -3];
g=zpk(z,p,k)

z=-5
p=[-0.5 -2 3]
k=10
sys=zpk(z,p,k)
[num,den]=zp2tf(z,p,k)
printsys(num,den)
z =
-5
p =
-0.5000 -2.0000 3.0000
k =
10
Zero/pole/gain:
10 (s+5)
-------------------
(s+0.5) (s+2) (s-3)
num =
0 0 10 50

2
32
56()2ssGssss


den =
1.0000 -0.5000 -6.5000 -3.0000
num/den =
10 s + 50
-------------------------
s^3 - 0.5 s^2 - 6.5 s – 3

3、用系统Simulink模型结构图化简控制系统模型
已知系统的结构图,求其闭环传递函数

1C(s)5s+2G21s+1G11
R(s)

三、实验能力要求
1、熟练使用各种函数命令建立控制系统数学模型。
2、完成实验的范例题,并记录结果。

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