合肥工业大学电气与自动化工程学院系统仿真综合实验报告.doc
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1、合肥工业大学电气与自动化工程学院综合实验报告实 验 名 称:系统仿真综合实验姓 名:学 号:专 业 班 级:实 验 地 点:指 导 教 师:成 绩:日 期:2012年7月实验一 MATLAB基本操作实验目的1熟悉MATLAB实验环境,练习MATLAB命令、m文件、Simulink的基本操作。2利用MATLAB编写程序进行矩阵运算、图形绘制、数据处理等。3利用Simulink建立系统的数学模型并仿真求解。实验原理MATLAB环境是一种为数值计算、数据分析和图形显示服务的交互式的环境。MATLAB有3种窗口,即:命令窗口(The Command Window)、m-文件编辑窗口(The Edit
2、Window)和图形窗口(The Figure Window),而Simulink另外又有Simulink模型编辑窗口。1命令窗口(The Command Window)当MATLAB启动后,出现的最大的窗口就是命令窗口。用户可以在提示符“”后面输入交互的命令,这些命令就立即被执行。在MATLAB中,一连串命令可以放置在一个文件中,不必把它们直接在命令窗口内输入。在命令窗口中输入该文件名,这一连串命令就被执行了。因为这样的文件都是以“.m”为后缀,所以称为m-文件。2m-文件编辑窗口(The Edit Window)我们可以用m-文件编辑窗口来产生新的m-文件,或者编辑已经存在的m-文件。在M
3、ATLAB主界面上选择菜单“File/New/M-file”就打开了一个新的m-文件编辑窗口;选择菜单“File/Open”就可以打开一个已经存在的m-文件,并且可以在这个窗口中编辑这个m-文件。3图形窗口(The Figure Window)图形窗口用来显示MATLAB程序产生的图形。图形可以是2维的、3维的数据图形,也可以是照片等。 MATLAB中矩阵运算、绘图、数据处理等内容参见教材自动控制系统计算机仿真的相关章节。Simulink是MATLAB的一个部件,它为MATLAB用户提供了一种有效的对反馈控制系统进行建模、仿真和分析的方式。有两种方式启动Simulink:1在Command w
4、indow中,键入simulink,回车。2单击工具栏上Simulink图标。启动Simulink后,即打开了Simulink库浏览器(Simulink library browser)。在该浏览器的窗口中单击“Create a new model(创建新模型)”图标,这样就打开一个尚未命名的模型窗口。把Simulink库浏览器中的单元拖拽进入这个模型窗口,构造自己需要的模型。对各个单元部件的参数进行设定,可以双击该单元部件的图标,在弹出的对话框中设置参数。 实验内容1 用MATLAB可以识别的格式输入下面两个矩阵 再求出它们的乘积矩阵C,并将C矩阵的右下角23子矩阵赋给D矩阵。赋值完成后,调
5、用相应的命令查看MATLAB工作空间的占用情况。答案:1) 程序:A=1 2 3 3;2 3 5 7;1 3 5 7;3 2 3 9;1 8 9 4;B=1+4i 4 3 6 7 8;2 3 3 5 5 4+2i;2 6+7i 5 3 4 2;1 8 9 5 4 3;C=A*BD=C(4:5,4:6)结果:C = 1.0e+002 * Columns 1 through 4 0.1400 + 0.0400i 0.5200 + 0.2100i 0.5100 0.4000 0.2500 + 0.0800i 1.0300 + 0.3500i 1.0300 0.7700 0.2400 + 0.0400
6、i 0.9900 + 0.3500i 1.0000 0.7100 0.2200 + 0.1200i 1.0800 + 0.2100i 1.1100 0.8200 0.3900 + 0.0400i 1.1400 + 0.6300i 1.0800 0.9300 Columns 5 through 6 0.4100 0.3100 + 0.0400i 0.7700 0.5900 + 0.0600i 0.7000 0.5100 + 0.0600i 0.7900 0.6500 + 0.0400i 0.9900 0.7000 + 0.1600iD = 82.0000 79.0000 65.0000 + 4.
7、0000i 93.0000 99.0000 70.0000 +16.0000i工作空间:Name Value A B C D 82.000000000000000 + 0.000000000000000i,79.000000000000000 + 0.000000000000000i,65.000000000000000 + 4.000000000000000i;93.000000000000000 + 0.000000000000000i,99.000000000000000 + 0.000000000000000i,70.000000000000000 + 16.0000000000000
8、00i小结:matlab通过确认下标,可以对矩阵进行插入子块、提取子块和重排子块的操作。如果提取子块时,n或m是常数,则返回指定的行列;如果n或m是向量,则返回的是指定矩阵的子块。2 分别用for和while循环结构编写程序,求出答案:程序1:s=0;for k=0:63; s=s+2k;enddisp(The sum is),s结果:The sum iss = 1.8447e+019程序2: s=0;k=0;while k=63; s=s+2k; k=k+1;enddisp(The sum is),s结果:The sum iss = 1.8447e+019小结:在for循环语句,循环体内不能
9、出现对循环控制变量的重新设置,否则会出错;while循环语句中,在语句内必须有可以修改循环控制变量的命令,否则将陷入死循环,除非循环语句中有控制退出循环的语句。3 选择合适的步距绘制出下面的图形(1),其中(2),其中答案:(1)t=0.1:0.001:10;y=sin(t.(-1);plot(t,y)小结:t=0.1:0.001:10是代表一个步长为0.001的向量,t.(-1)是代表这个向量的点运算,而不是代表这个向量的向量运算,运算才不会出错。(2)t=linspace(-pi,pi,60);y=sin(tan(t)-tan(sin(t);plot(t,y)小结:linspace函数能够
10、生成线性分度的向量。4 对下面给出的各个矩阵求取矩阵的行列式、秩、特征多项式、范数。,答案:程序:A=7.5 3.5 0 0;8 33 4.1 0;0 9 103 -1.5;0 0 3.7 19.3;B=5 7 6 5;7 10 8 7;6 8 10 9;5 7 9 10;C=1 2 3 4;5 6 7 8;9 10 11 12;13 14 15 16;D=3 -3 -2 4;5 -5 1 8;11 8 5 -7;5 -1 -3 -1;detA=det(A),rankA=rank(A),polyA=poly(A),normA=norm(A)detB=det(B),rankB=rank(B),p
11、olyB=poly(B),normB=norm(B)detC=det(C),rankC=rank(C),polyC=poly(C),normC=norm(C)detD=det(D),rankD=rank(D),polyD=poly(D),normD=norm(D)结果:detA = 4.3222e+005rankA = 4polyA = 1.0e+005 * 0.0000 -0.0016 0.0713 -1.0659 4.3222normA = 103.7228detB = 1.0000rankB = 4polyB = 1.0000 -35.0000 146.0000 -100.0000 1.
12、0000normB = 30.2887detC = 4.7332e-030rankC = 2polyC = 1.0000 -34.0000 -80.0000 -0.0000 -0.0000normC = 38.6227detD = 595.0000rankD = 4polyD = 1.0000 -2.0000 -32.0000 532.0000 595.0000normD = 16.6958小结:det、rank、poly、norm分别求出矩阵的行列式、秩、特征多项式以及范数5 求解下面的线性代数方程,并验证得出的解真正满足原方程。(a), (b)答案:(a).程序:A=7 2 1 -2;9
13、15 3 -2;-2 -2 11 5;1 3 2 13;B=4;7;-1;0;X=inv(A)*B结果:X = 0.4979 0.1445 0.0629 -0.0813 (b)A=1 3 2 13;7 2 1 -2;7 15 3 -2; -2 -2 11 5;B=9 0;6 4;11 7;-2 -1;X=inv(A)*B结果X = 0.9247 0.4695 0.4140 0.2186 -0.1907 0.07910.5550 -0.0987小结:求矩阵A*B=C,已知A,C求B,则应用逆矩阵来求解即B=(A*(-1)*C6 假设有一组实测数据x0.10.20.30.40.50.60.70.8
14、0.91y2.32012.64702.97073.28853.60083.90904.21474.51914.82325.1275用最小二乘法拟合,求出相应的二次函数。答案:程序x=0.1:0.1:1;y=2.3201 2.6470 2.9707 3.2885 3.6008 3.9090 4.2147 4.5191 4.8232 5.1275;p=polyfit(x,y,2)结果:p = -0.1563 3.2828 1.9967小结:polyfit是最小二乘拟合的函数,本题说明用最小二乘拟合求得的二次函数为y=-0.1563*x2+3.2828*x+1.99677 考虑线性微分方程 (1)
15、试用Simulink搭建起系统的仿真模型,并绘制出仿真结果曲线。(2) 将给定的微分方程转换成状态方程,并建立S函数,再利用Simulink进行仿真。答案:(1)参数设置:Integrator1,2,3,4:Initial condition分别设置成0.2,0.5,0.5,1Gain0,1,2, 3:gain 分别设置成3,3,4,5Sine Wave: Frequency(rad/sec)设置成 4 ;phase(rad)设置成 pi/3Transfer Fcn :Numerator coefficients设置成 1 ; Denominator coefficients 设置成1 5Tr
16、ansfer Fcn1:Numerator coefficients设置成1 ; Numerator coefficients设置成1 3 Add : List of signs 设置成 +-仿真模型:(2)建立相应的S函数:functionsys,x0,str,ts= reds7_2 (t,x,u,flag,A,B,C,D)switch flag case 0 sys,x0,str,ts=mdlInitializeSizes(A,D); case 1 sys=mdlDerivatives(t,x,u,A,B); case 3 sys=mdlOutputs(t,x,u,C,D); case 2
17、4,9 sys=; otherwise error(Unhandled flag=,num2str(flag);endfunctionsys,x0,str,ts=mdlInitializeSizes(A,D)sizes=simsizes;sizes.NumContStates=size(A,1);sizes.NumDiscStates=0;sizes.NumOutputs=size(A,1)+size(D,1);sizes.NumInputs=size(D,2);sizes.DirFeedthrough=1;sizes.NumSampleTimes=1;sys=simsizes(sizes)
18、x0=1;0.5;0.5;0.2;str=;ts=-1 0;function sys=mdlDerivatives(t,x,u,A,B) sys=A*x+B*u;function sys=mdlOutputs(t,x,u,C,D) sys=C*x+D*u;x;由此建立仿真模型仿真曲线:小结:可以根据微分方程做出状态图并赋初值,得到系统的仿真模型以及仿真结果曲线;通过构建S函数,可以将状态方程封装在S函数,以简化运算。8 建立下图所示非线性系统的Simulink模型,并观察在单位阶跃信号输入下系统的输出曲线和误差曲线。答案:参数设置:Relay: Switch on point设置成0.5;S
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