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启动前斜坡输入，待输出值接近输入值时，启用PI闭环，可以降低系统振荡。

考虑图1中的质量弹簧-阻尼器系统。弹簧k2和阻尼器b2分别连接到壁和质量m2上。质量块m2也通过弹簧k1和阻尼器b1连接到质量块m1。质量2受干扰力f2影响。该系统通过作用在质量m1上的力f1来控制。我们的设计目标是使用控制力f1来减弱扰动f2对质量m2位置的影响。力f1不直接作用在质量m2上，而是通过弹簧刚度k1作用。因此，弹簧刚度k1的任何不确定性将使控制问题更加困难。控制问题表达为：控制器测量质量m2的噪声位移并施加控制力f1。传感器噪声Wn被建模为常数0.001。执行器命令在低频处的系数为0.

ZV输入整形、ZVD输入整形的仿真。

matlab内置的离散化传递函数的系数表示多为科学计数法，一些情况下会损失参数精度，导致离散化之后的参数有可能得不到想要的结果。通过设置syms 变量，将z变换之后的离散化系数表示为整数，便于编程实现。matlab内置方法Pp = tf(2,[0.015 0.01 2])Gpp = c2d(Pp,0.001)[num1,den1] = tfdata(Pp)step(Gpp)Gppp = c2d(Pp,0.001,'tustin')编程实现% z 变换计算方法disp('要离散化的传递函

直流电机电压到角速度之间的传递函数：反电势常数：Kb,力矩常数：Km,阻尼系数：Kf将物理参数建模为百分比不确定性模型。R = ureal('R',2,'Percentage',40);L = ureal('L',0.5,'Percentage',40);K = ureal('K',0.015,'Range',[0.012 0.019]);Km = K; Kb = K;Kf = ureal('Kf',0.2,'Percentage',50);J = ureal('J',0.02,'Perc

文章目录固定结构控制器鲁棒控制器整定本文档包含的控制器整定方法分为两类：指定结构的控制器整定：systune, hinfstruct广义控制对象整定：musyn, mixed musyn, hinfsyn以具有不稳定极点的一阶系统为例，假设控制对象具有乘性不确定性，且不确定性的加权函数在低频下不确定性较弱，高频下不确定性较强。% 乘性不确定性控制对象 Pn = tf(1,[1 -1]); % 标称模型，具有不稳定极点delta = ultidyn('delta',[1,1]);Wp =

文章目录Hinf 方法针对含尺子柔性的控制对象建模并设计输出反馈鲁棒控制器：Hinf 方法% 创建广义模型Ks = 2;Jl = 0.0015;Bl = 0.009;Jm = 119e-7;Bm = 0.001;Ww1 = 0.001;Ww2 = 0.001;Wz1 = 0.01;Wz2 = 0.01;A = [0 1 0 0; -Ks/Jm -Bm/Jm Ks/Jm 0; 0 0 0 1; Ks/Jl 0 -Ks/Jl -Bl/Jl];B1 = [0 0

slLinearizer在Simulink模型和线性化命令getIOTransfer，getLoopTransfer，getSensitivity和getCompSensitivity之间提供接口。使用slLinearizer可以有效地批量线性化模型。可以配置slLinearizer接口以在一系列操作点处线性化模型，并指定模型参数值的变化。使用接口分析点和永久开口从模型中获取任何开环或闭环传递函数的线性化。分析线性化模型的稳定性或时域或频域特征。用addPoint，addOpening，removePoi

simulink仿真不确定性模型，主要学习第二个程序。mdl = "rctUncertainModel";open_system(mdl)m = 3;c = ureal('c',1,'Percentage',20);k = ureal('k',2,'Percentage',30);usys = tf(1,[m c k])ublk = strcat(mdl,"/Uncertain State Space"); % 水平串联字符串set_param(ublk,"USystem","usys");

文章目录基本表示量化未建模动力学Simulink不确定模型的线性化不确定系统表示方法，学习如何将名义模型和不确定因素组合起来，从而建立不确定模型。通过量化每个元素的不确定水平，评价整体系统的鲁棒性。分析每个不确定元素如何影响性能，并确定最坏情况的参数组合。simulink不确定性系统分析。模型不确定性包括：模型的不精确估计或者参数变化；忽略或者未知的动态特性，比如高频动态特性；环路增益或者相位的变化；运行环境的变化；非线性系统的线性化估计；测量数据的估计误差。基本表示不确定模型的属性

系统的H∞范数对应于bode图中幅值曲线的峰值，而系统的H2范数则对应于bode图中幅值曲线下方的面积。H∞范数不超过一个上界，H2范数尽可能小，以保证系统对于不确定性具有鲁棒稳定性，并表现出更好的性能。在状态反馈情况下，闭环系统的H∞性能并不能通过增加控制器的阶数来加以改进，因此，系统的H∞状态反馈控制器，总是能够选择一个静态控制律。Matlab中计算Hinf最优控制器命令为：hinfsyn 或者 hinflmi。连续系统控制器求解举例：% hinflmiclear;clc;A = [0];

设计一个输出反馈系统：F = K(s)y。m1 = 1.5e3;m2 = 1e4;k1 = 5e6;k2 = 5e5;b1 = 1.7e3;b2 = 50e3;A = [0 0 1 0; 0 0 0 1; -(k1+k2)/m1 k2/m1 -(b1+b2)/m1 b2/m1; k2/m2 -k2/m2 b2/m2 -b2/m2];B = [b1/m1 0; 0 0; k1/m1-(b1*(b1+b2))/(m1*m1) -1/m1; (b

针对上述控制结构图，利用matlab整定参数。%% Tuning Control Systems with SYSTUNE% systuneWorkflowExample.mG = linsys;C0 = tunablePID('C','pi'); % tunable PIa = realp('a',1); % 参数化F0 = tf(a,[1 a]); % 滤波器结构AP = AnalysisPoint('u'); % 断点T0 = feedback(G*AP*C0,.

文章目录matlab求解系统方程线性齐次状态方程的解线性非齐次状态方程的解注意点matlab求解系统方程线性齐次状态方程的解syms s t x0 tao phi phi0;A = [0 1; -2 -3];I = [1 0; 0 1];E = s * I - A;C = det(E);D = collect(inv(E));phi0 = ilaplace(D);x0 = [1; 0];x = phi0 * x0;线性非齐次状态方程的解syms s t x0 x tao phi

simulink输出到工作空间，不同参数对比程序模板：close all;plot(P1);hold on;plot(P2,'--','LineWidth',1.2);legend('未补偿','精度准确');axis([1 3 480 1800])figure;hold on;plot(P1);plot(P2,'--','LineWidth',1.2);legend('未补偿','0.8倍阻尼');axis([1 3 480 1800])figure;hold on;plot(P1);pl