实验报告二 FLEXSIM仿真软件应用

实验报告二:FLEXSIM仿真软件应用 姓名 班级 学号

指导教师: 实验日期:

一、实验目的

二、实验设备和仪器

1.

2.

三、实验的详细步骤

四、模型依不同参数运行得出的结果进行对比

1.初始环境下得到的结果

2.优化后得到的结果

六、思考题

1. 此生产线的主要特点是什么?

2. 此生产线是否有缺点,如何改进?

 

第二篇:仿真报告

目录

实验一  MATLAB语言的初步认识………….………………....….………….2

实验二  MATLAB数组的计算……….……………………………………..…3

实验三  MATLAB编程语句练习…….………………………………..………7

实验四  MATLAB符号运算………………….………………………………..9

实验五  MATLAB子程序的写………….. ……………………… ………… 13

实验六MATLAB实验数据的图形化处理……………………………………14

实验七  MATLAB在《通信原理》中的应用…....…………………………15

实验八  MATLAB在《自动控制》中的应用…….…...……….…………… 17

实验一  MATLAB语言的初步认识

一、实验目的:

1、掌握MATLAB的启动和退出。

2、熟悉MATLAB的命令窗口。

3、熟悉常用选单和工具栏。

二、实验内容:

在MATLAB命令窗口中输入命令语句,计算下列数学算式的值:

1、

a=-24;

m=[0,1,2,3,4];                     

R=abs(a)^(1/5);            

Theta=(angle(a)+2*pi*m)/5; 

rrr=R*exp(i*Theta)

2、

a=(2*cos(0.4*pi)+7*tan(0.3*pi))/(1+sqrt(7))

3、

a=(1/sqrt(2*pi))*exp(-(0.3*pi)^2/2)

4.画出正切和余切图象。

三、实验结果

1、rrr =

  Format  short     

  1.5276 + 1.1098i  -0.5835 + 1.7958i  -1.8882 + 0.0000i  -0.5835 - 1.7958i   1.5276 - 1.1098i

  Format  long

  Columns 1 through 2

  1.527565681629452 + 1.109841432025294i -0.583478170334550 + 1.795761159139782i

  Columns 3 through 4

 -1.888175022589804 + 0.000000000000000i -0.583478170334550 - 1.795761159139782i

  Column 5

  1.527565681629452 - 1.109841432025295i

2、a =

   Format short     

2.8122

   Format long

            2.812234449709141

3、a =

   Format short

0.2559

   Format long

            0.255873849523847

4. 正切图像

   余切图像

实验二  MATLAB数组的计算

一、实验目的:

1、掌握矩阵的创建。

2、掌握MATLAB的矩阵和数组的运算。

二、实验内容:

1、在闭区间上产生100个等距采样的一维数组。

A=linspace(0,2*pi,100)

2、产生长度为2000的等概率双位取值的随机码,并计算其中小于0的码的个数。

A=rand(1,2000)

B=(A<0.5)

C=B*2-1

num=20##-sum(B)

3、对矩阵进行特征分解,计算出它的特征根和特征向量,再计算出这个矩阵的秩。

A=[0.9501 0.4860 0.4565

    0.2311 0.8913 0.0185

    0.6068 0.7621 0.8214]

[V,D]=eig(A)

a=rank(A)

三、实验结果

1、A =

  Columns 1 through 5

                   0   0.063466518254339   0.126933036508679   0.190399554763018   0.253866073017357

  Columns 6 through 10

   0.317332591271696   0.380799109526036   0.444265627780375   0.507732146034714   0.571198664289053

  Columns 11 through 15

   0.634665182543393   0.698131700797732   0.761598219052071   0.825064737306410   0.888531255560750

  Columns 16 through 20

   0.951997773815089   1.015464292069428   1.078930810323767   1.142397328578107   1.205863846832446

  Columns 21 through 25

   1.269330365086785   1.332796883341124   1.396263401595463   1.459729919849803   1.523196438104142

  Columns 26 through 30

   1.586662956358482   1.650129474612821   1.713595992867160   1.777062511121499   1.840529029375839

  Columns 31 through 35

   1.903995547630178   1.967462065884517   2.030928584138856   2.094395102393195   2.157861620647535

  Columns 36 through 40

   2.221328138901874   2.284794657156213   2.348261175410553   2.411727693664892   2.475194211919231

  Columns 41 through 45

   2.538660730173570   2.602127248427909   2.665593766682249   2.729060284936588   2.792526803190927

  Columns 46 through 50

   2.855993321445267   2.919459839699606   2.982926357953945   3.046392876208284   3.109859394462623

  Columns 51 through 55

   3.173325912716963   3.236792430971302   3.300258949225642   3.363725467479981   3.427191985734320

  Columns 56 through 60

   3.490658503988659   3.554125022242998   3.617591540497337   3.681058058751677   3.744524577006016

  Columns 61 through 65

   3.807991095260355   3.871457613514695   3.934924131769034   3.998390650023374   4.061857168277713

  Columns 66 through 70

   4.125323686532052   4.188790204786391   4.252256723040730   4.315723241295070   4.379189759549409

  Columns 71 through 75

   4.442656277803748   4.506122796058087   4.569589314312426   4.633055832566766   4.696522350821105

  Columns 76 through 80

   4.759988869075444   4.823455387329783   4.886921905584122   4.950388423838461   5.013854942092801

  Columns 81 through 85

   5.077321460347140   5.140787978601479   5.204254496855818   5.267721015110158   5.331187533364497

  Columns 86 through 90

   5.394654051618836   5.458120569873175   5.521587088127514   5.585053606381853   5.648520124636194

  Columns 91 through 95

   5.711986642890533   5.775453161144872   5.838919679399211   5.902386197653550   5.965852715907890

  Columns 96 through 100

   6.029319234162229   6.092785752416568   6.156252270670907   6.219718788925246   6.283185307179586

2、A =

  Columns 1 through 10

    0.8147    0.9058    0.1270    0.9134    0.6324    0.0975    0.2785    0.5469    0.9575    0.9649

  Columns 11 through 20

    0.1576    0.9706    0.9572    0.4854    0.8003    0.1419    0.4218    0.9157    0.7922    0.9595

  Columns 21 through 30

    0.6557    0.0357    0.8491    0.9340    0.6787    0.7577    0.7431    0.3922    0.6555    0.1712

  Columns 31 through 40

    0.7060    0.0318    0.2769    0.0462    0.0971    0.8235    0.6948    0.3171    0.9502    0.0344

  Columns 41 through 50

    0.4387    0.3816    0.7655    0.7952    0.1869    0.4898    0.4456    0.6463    0.7094    0.7547

  Columns 51 through 60

    0.2760    0.6797    0.6551    0.1626    0.1190    0.4984    0.9597    0.3404    0.5853    0.2238

  Columns 61 through 70

·····························

·····························

  Columns 1951 through 1960

    0.5230    0.3253    0.8318    0.8103    0.5570    0.2630    0.6806    0.2337    0.4564    0.3846

  Columns 1961 through 1970

    0.5386    0.9917    0.7552    0.9805    0.2348    0.5286    0.0514    0.7569    0.6020    0.8572

  Columns 1971 through 1980

    0.9883    0.9295    0.4095    0.0003    0.5409    0.2077    0.2193    0.3258    0.0959    0.7475

  Columns 1981 through 1990

    0.7485    0.5433    0.3381    0.8323    0.5526    0.9575    0.8928    0.3565    0.5464    0.3467

  Columns 1991 through 2000

0.6228    0.7966    0.7459    0.1255    0.8224    0.0252    0.4144    0.7314    0.7814    0.3673

B =

  Columns 1 through 17

     0     0     1     0     0     1     1     0     0     0     1     0     0     1     0     1     1

  Columns 18 through 34

     0     0     0     0     1     0     0     0     0     0     1     0     1     0     1     1     1

  Columns 35 through 51

     1     0     0     1     0     1     1     1     0     0     1     1     1     0     0     0     1

  Columns 52 through 68

     0     0     1     1     1     0     1     0     1     0     1     0     0     0     0     0     1

  Columns 69 through 85

     1     1     0     1     0     1     0     1     1     1     0     1     1     0     0     0     0

································

································

  Columns 1939 through 1955

     1     1     1     1    -1     1    -1    -1    -1    -1     1     1    -1     1    -1    -1    -1

  Columns 1956 through 1972

     1    -1     1     1     1    -1    -1    -1    -1     1    -1     1    -1    -1    -1    -1    -1

  Columns 1973 through 1989

     1     1    -1     1     1     1     1    -1    -1    -1     1    -1    -1    -1    -1     1    -1

  Columns 1990 through 2000

     1    -1    -1    -1     1    -1     1     1    -1    -1     1

num =

        1006

3、A =

    0.9501    0.4860    0.4565

    0.2311    0.8913    0.0185

    0.6068    0.7621    0.8214

V =

   -0.6572   -0.7865    0.7614

   -0.2274    0.3770   -0.6379

   -0.7186    0.4892    0.1155

D =

    1.6175         0         0

         0    0.4332         0

         0         0    0.6121

a =

3

实验三  MATLAB编程语句练习

一、实验目的:

掌握MATLAB中的控制流语句。

二、实验内容:

1、,计算出的值。

A=zeros(6,6)

for i=1:6,j=1:6;

    A(i,j)=1./(i+j-1)

end

2、如矩阵,计算出下面幂级数的值。

A=[1 2 3;3 1 2;3 2 1]

X=1;

B=A^0

k=input('k=')

for b=1:k

    X=X*b;

    Y=X^(-1);

    B=B+Y*A^b;

end

B

3、从键盘上输入一个正整数,如果它是偶数,用2除之,如果它是奇数,将它乘以3加1。重复这个过程直到该正整数等于1为止。

a=input('a(a>0)=')

while(a~=1)

 if(rem(a,2)==0)

     a=a/2;

 else

     a=3*a+1;

end

end

a

三、实验结果

1、A =

     0     0     0     0     0     0

     0     0     0     0     0     0

     0     0     0     0     0     0

     0     0     0     0     0     0

     0     0     0     0     0     0

     0     0     0     0     0     0

A =

    1.0000    0.5000    0.3333    0.2500    0.2000    0.1667

         0         0         0         0         0         0

         0         0         0         0         0         0

         0         0         0         0         0         0

         0         0         0         0         0         0

         0         0         0         0         0         0

A =

    1.0000    0.5000    0.3333    0.2500    0.2000    0.1667

    0.5000    0.3333    0.2500    0.2000    0.1667    0.1429

         0         0         0         0         0         0

         0         0         0         0         0         0

         0         0         0         0         0         0

         0         0         0         0         0         0

A =

    1.0000    0.5000    0.3333    0.2500    0.2000    0.1667

    0.5000    0.3333    0.2500    0.2000    0.1667    0.1429

    0.3333    0.2500    0.2000    0.1667    0.1429    0.1250

         0         0         0         0         0         0

         0         0         0         0         0         0

         0         0         0         0         0         0

A =

    1.0000    0.5000    0.3333    0.2500    0.2000    0.1667

    0.5000    0.3333    0.2500    0.2000    0.1667    0.1429

    0.3333    0.2500    0.2000    0.1667    0.1429    0.1250

    0.2500    0.2000    0.1667    0.1429    0.1250    0.1111

         0         0         0         0         0         0

         0         0         0         0         0         0

A =

    1.0000    0.5000    0.3333    0.2500    0.2000    0.1667

    0.5000    0.3333    0.2500    0.2000    0.1667    0.1429

    0.3333    0.2500    0.2000    0.1667    0.1429    0.1250

    0.2500    0.2000    0.1667    0.1429    0.1250    0.1111

    0.2000    0.1667    0.1429    0.1250    0.1111    0.1000

         0         0         0         0         0         0

A =

    1.0000    0.5000    0.3333    0.2500    0.2000    0.1667

    0.5000    0.3333    0.2500    0.2000    0.1667    0.1429

    0.3333    0.2500    0.2000    0.1667    0.1429    0.1250

    0.2500    0.2000    0.1667    0.1429    0.1250    0.1111

    0.2000    0.1667    0.1429    0.1250    0.1111    0.1000

    0.1667    0.1429    0.1250    0.1111    0.1000    0.0909

2、A =

     1     2     3

     3     1     2

     3     2     1

B =

     1     0     0

     0     1     0

     0     0     1

k =

   100

B =

  151.3704  115.1603  136.8982

  151.2350  115.5281  136.6656

  151.2350  115.1603  137.0335

3、(1)a(a>0)=6

a =

     6

a =

     1

(2)a(a>0)=3

a =

     3

a =

     1

实验四  MATLAB符号运算

一、实验目的:

1、掌握MATLAB符号表达式的创建。

2、掌握符号表达式的代数运算。

3、掌握符号微积分。

4、熟悉符号方程的求解。

二、实验内容:

1、求符号矩阵的行列式值和逆。

A=sym('[a11 a12 a13 a14;a21 a22 a23 a24;a31 a32 a33 a34;a41 a42 a43 a44]')

det(A),inv(A)

2、求出的具有64位有效数字的积分值。

f='exp(-abs(x))*abs(cos(x))';

y=int(sym(f),'x',-3*pi,1.2*pi)

p=vpa(y,64)

*3、求的Laplace反变换。

syms s t;F=(2*s^2+3*s+3)/((s+1)*(s+2)),f=ilaplace(F,s,t)

三、实验结果

1、A =

 [ a11, a12, a13, a14]

[ a21, a22, a23, a24]

[ a31, a32, a33, a34]

[ a41, a42, a43, a44]

 ans =

a11*a22*a33*a44 - a11*a22*a34*a43 - a11*a23*a32*a44 + a11*a23*a34*a42 + a11*a24*a32*a43 - a11*a24*a33*a42 - a12*a21*a33*a44 + a12*a21*a34*a43 + a12*a23*a31*a44 - a12*a23*a34*a41 - a12*a24*a31*a43 + a12*a24*a33*a41 + a13*a21*a32*a44 - a13*a21*a34*a42 - a13*a22*a31*a44 + a13*a22*a34*a41 + a13*a24*a31*a42 - a13*a24*a32*a41 - a14*a21*a32*a43 + a14*a21*a33*a42 + a14*a22*a31*a43 - a14*a22*a33*a41 - a14*a23*a31*a42 + a14*a23*a32*a41

 ans =

 [  (a22*a33*a44 - a22*a34*a43 - a23*a32*a44 + a23*a34*a42 + a24*a32*a43 - a24*a33*a42)/(a11*a22*a33*a44 - a11*a22*a34*a43 - a11*a23*a32*a44 + a11*a23*a34*a42 + a11*a24*a32*a43 - a11*a24*a33*a42 - a12*a21*a33*a44 + a12*a21*a34*a43 + a12*a23*a31*a44 - a12*a23*a34*a41 - a12*a24*a31*a43 + a12*a24*a33*a41 + a13*a21*a32*a44 - a13*a21*a34*a42 - a13*a22*a31*a44 + a13*a22*a34*a41 + a13*a24*a31*a42 - a13*a24*a32*a41 - a14*a21*a32*a43 + a14*a21*a33*a42 + a14*a22*a31*a43 - a14*a22*a33*a41 - a14*a23*a31*a42 + a14*a23*a32*a41), -(a12*a33*a44 - a12*a34*a43 - a13*a32*a44 + a13*a34*a42 + a14*a32*a43 - a14*a33*a42)/(a11*a22*a33*a44 - a11*a22*a34*a43 - a11*a23*a32*a44 + a11*a23*a34*a42 + a11*a24*a32*a43 - a11*a24*a33*a42 - a12*a21*a33*a44 + a12*a21*a34*a43 + a12*a23*a31*a44 - a12*a23*a34*a41 - a12*a24*a31*a43 + a12*a24*a33*a41 + a13*a21*a32*a44 - a13*a21*a34*a42 - a13*a22*a31*a44 + a13*a22*a34*a41 + a13*a24*a31*a42 - a13*a24*a32*a41 - a14*a21*a32*a43 + a14*a21*a33*a42 + a14*a22*a31*a43 - a14*a22*a33*a41 - a14*a23*a31*a42 + a14*a23*a32*a41),  (a12*a23*a44 - a12*a24*a43 - a13*a22*a44 + a13*a24*a42 + a14*a22*a43 - a14*a23*a42)/(a11*a22*a33*a44 - a11*a22*a34*a43 - a11*a23*a32*a44 + a11*a23*a34*a42 + a11*a24*a32*a43 - a11*a24*a33*a42 - a12*a21*a33*a44 + a12*a21*a34*a43 + a12*a23*a31*a44 - a12*a23*a34*a41 - a12*a24*a31*a43 + a12*a24*a33*a41 + a13*a21*a32*a44 - a13*a21*a34*a42 - a13*a22*a31*a44 + a13*a22*a34*a41 + a13*a24*a31*a42 - a13*a24*a32*a41 - a14*a21*a32*a43 + a14*a21*a33*a42 + a14*a22*a31*a43 - a14*a22*a33*a41 - a14*a23*a31*a42 + a14*a23*a32*a41), -(a12*a23*a34 - a12*a24*a33 - a13*a22*a34 + a13*a24*a32 + a14*a22*a33 - a14*a23*a32)/(a11*a22*a33*a44 - a11*a22*a34*a43 - a11*a23*a32*a44 + a11*a23*a34*a42 + a11*a24*a32*a43 - a11*a24*a33*a42 - a12*a21*a33*a44 + a12*a21*a34*a43 + a12*a23*a31*a44 - a12*a23*a34*a41 - a12*a24*a31*a43 + a12*a24*a33*a41 + a13*a21*a32*a44 - a13*a21*a34*a42 - a13*a22*a31*a44 + a13*a22*a34*a41 + a13*a24*a31*a42 - a13*a24*a32*a41 - a14*a21*a32*a43 + a14*a21*a33*a42 + a14*a22*a31*a43 - a14*a22*a33*a41 - a14*a23*a31*a42 + a14*a23*a32*a41)]

[ -(a21*a33*a44 - a21*a34*a43 - a23*a31*a44 + a23*a34*a41 + a24*a31*a43 - a24*a33*a41)/(a11*a22*a33*a44 - a11*a22*a34*a43 - a11*a23*a32*a44 + a11*a23*a34*a42 + a11*a24*a32*a43 - a11*a24*a33*a42 - a12*a21*a33*a44 + a12*a21*a34*a43 + a12*a23*a31*a44 - a12*a23*a34*a41 - a12*a24*a31*a43 + a12*a24*a33*a41 + a13*a21*a32*a44 - a13*a21*a34*a42 - a13*a22*a31*a44 + a13*a22*a34*a41 + a13*a24*a31*a42 - a13*a24*a32*a41 - a14*a21*a32*a43 + a14*a21*a33*a42 + a14*a22*a31*a43 - a14*a22*a33*a41 - a14*a23*a31*a42 + a14*a23*a32*a41),  (a11*a33*a44 - a11*a34*a43 - a13*a31*a44 + a13*a34*a41 + a14*a31*a43 - a14*a33*a41)/(a11*a22*a33*a44 - a11*a22*a34*a43 - a11*a23*a32*a44 + a11*a23*a34*a42 + a11*a24*a32*a43 - a11*a24*a33*a42 - a12*a21*a33*a44 + a12*a21*a34*a43 + a12*a23*a31*a44 - a12*a23*a34*a41 - a12*a24*a31*a43 + a12*a24*a33*a41 + a13*a21*a32*a44 - a13*a21*a34*a42 - a13*a22*a31*a44 + a13*a22*a34*a41 + a13*a24*a31*a42 - a13*a24*a32*a41 - a14*a21*a32*a43 + a14*a21*a33*a42 + a14*a22*a31*a43 - a14*a22*a33*a41 - a14*a23*a31*a42 + a14*a23*a32*a41), -(a11*a23*a44 - a11*a24*a43 - a13*a21*a44 + a13*a24*a41 + a14*a21*a43 - a14*a23*a41)/(a11*a22*a33*a44 - a11*a22*a34*a43 - a11*a23*a32*a44 + a11*a23*a34*a42 + a11*a24*a32*a43 - a11*a24*a33*a42 - a12*a21*a33*a44 + a12*a21*a34*a43 + a12*a23*a31*a44 - a12*a23*a34*a41 - a12*a24*a31*a43 + a12*a24*a33*a41 + a13*a21*a32*a44 - a13*a21*a34*a42 - a13*a22*a31*a44 + a13*a22*a34*a41 + a13*a24*a31*a42 - a13*a24*a32*a41 - a14*a21*a32*a43 + a14*a21*a33*a42 + a14*a22*a31*a43 - a14*a22*a33*a41 - a14*a23*a31*a42 + a14*a23*a32*a41),  (a11*a23*a34 - a11*a24*a33 - a13*a21*a34 + a13*a24*a31 + a14*a21*a33 - a14*a23*a31)/(a11*a22*a33*a44 - a11*a22*a34*a43 - a11*a23*a32*a44 + a11*a23*a34*a42 + a11*a24*a32*a43 - a11*a24*a33*a42 - a12*a21*a33*a44 + a12*a21*a34*a43 + a12*a23*a31*a44 - a12*a23*a34*a41 - a12*a24*a31*a43 + a12*a24*a33*a41 + a13*a21*a32*a44 - a13*a21*a34*a42 - a13*a22*a31*a44 + a13*a22*a34*a41 + a13*a24*a31*a42 - a13*a24*a32*a41 - a14*a21*a32*a43 + a14*a21*a33*a42 + a14*a22*a31*a43 - a14*a22*a33*a41 - a14*a23*a31*a42 + a14*a23*a32*a41)]

[  (a21*a32*a44 - a21*a34*a42 - a22*a31*a44 + a22*a34*a41 + a24*a31*a42 - a24*a32*a41)/(a11*a22*a33*a44 - a11*a22*a34*a43 - a11*a23*a32*a44 + a11*a23*a34*a42 + a11*a24*a32*a43 - a11*a24*a33*a42 - a12*a21*a33*a44 + a12*a21*a34*a43 + a12*a23*a31*a44 - a12*a23*a34*a41 - a12*a24*a31*a43 + a12*a24*a33*a41 + a13*a21*a32*a44 - a13*a21*a34*a42 - a13*a22*a31*a44 + a13*a22*a34*a41 + a13*a24*a31*a42 - a13*a24*a32*a41 - a14*a21*a32*a43 + a14*a21*a33*a42 + a14*a22*a31*a43 - a14*a22*a33*a41 - a14*a23*a31*a42 + a14*a23*a32*a41), -(a11*a32*a44 - a11*a34*a42 - a12*a31*a44 + a12*a34*a41 + a14*a31*a42 - a14*a32*a41)/(a11*a22*a33*a44 - a11*a22*a34*a43 - a11*a23*a32*a44 + a11*a23*a34*a42 + a11*a24*a32*a43 - a11*a24*a33*a42 - a12*a21*a33*a44 + a12*a21*a34*a43 + a12*a23*a31*a44 - a12*a23*a34*a41 - a12*a24*a31*a43 + a12*a24*a33*a41 + a13*a21*a32*a44 - a13*a21*a34*a42 - a13*a22*a31*a44 + a13*a22*a34*a41 + a13*a24*a31*a42 - a13*a24*a32*a41 - a14*a21*a32*a43 + a14*a21*a33*a42 + a14*a22*a31*a43 - a14*a22*a33*a41 - a14*a23*a31*a42 + a14*a23*a32*a41),  (a11*a22*a44 - a11*a24*a42 - a12*a21*a44 + a12*a24*a41 + a14*a21*a42 - a14*a22*a41)/(a11*a22*a33*a44 - a11*a22*a34*a43 - a11*a23*a32*a44 + a11*a23*a34*a42 + a11*a24*a32*a43 - a11*a24*a33*a42 - a12*a21*a33*a44 + a12*a21*a34*a43 + a12*a23*a31*a44 - a12*a23*a34*a41 - a12*a24*a31*a43 + a12*a24*a33*a41 + a13*a21*a32*a44 - a13*a21*a34*a42 - a13*a22*a31*a44 + a13*a22*a34*a41 + a13*a24*a31*a42 - a13*a24*a32*a41 - a14*a21*a32*a43 + a14*a21*a33*a42 + a14*a22*a31*a43 - a14*a22*a33*a41 - a14*a23*a31*a42 + a14*a23*a32*a41), -(a11*a22*a34 - a11*a24*a32 - a12*a21*a34 + a12*a24*a31 + a14*a21*a32 - a14*a22*a31)/(a11*a22*a33*a44 - a11*a22*a34*a43 - a11*a23*a32*a44 + a11*a23*a34*a42 + a11*a24*a32*a43 - a11*a24*a33*a42 - a12*a21*a33*a44 + a12*a21*a34*a43 + a12*a23*a31*a44 - a12*a23*a34*a41 - a12*a24*a31*a43 + a12*a24*a33*a41 + a13*a21*a32*a44 - a13*a21*a34*a42 - a13*a22*a31*a44 + a13*a22*a34*a41 + a13*a24*a31*a42 - a13*a24*a32*a41 - a14*a21*a32*a43 + a14*a21*a33*a42 + a14*a22*a31*a43 - a14*a22*a33*a41 - a14*a23*a31*a42 + a14*a23*a32*a41)]

[ -(a21*a32*a43 - a21*a33*a42 - a22*a31*a43 + a22*a33*a41 + a23*a31*a42 - a23*a32*a41)/(a11*a22*a33*a44 - a11*a22*a34*a43 - a11*a23*a32*a44 + a11*a23*a34*a42 + a11*a24*a32*a43 - a11*a24*a33*a42 - a12*a21*a33*a44 + a12*a21*a34*a43 + a12*a23*a31*a44 - a12*a23*a34*a41 - a12*a24*a31*a43 + a12*a24*a33*a41 + a13*a21*a32*a44 - a13*a21*a34*a42 - a13*a22*a31*a44 + a13*a22*a34*a41 + a13*a24*a31*a42 - a13*a24*a32*a41 - a14*a21*a32*a43 + a14*a21*a33*a42 + a14*a22*a31*a43 - a14*a22*a33*a41 - a14*a23*a31*a42 + a14*a23*a32*a41),  (a11*a32*a43 - a11*a33*a42 - a12*a31*a43 + a12*a33*a41 + a13*a31*a42 - a13*a32*a41)/(a11*a22*a33*a44 - a11*a22*a34*a43 - a11*a23*a32*a44 + a11*a23*a34*a42 + a11*a24*a32*a43 - a11*a24*a33*a42 - a12*a21*a33*a44 + a12*a21*a34*a43 + a12*a23*a31*a44 - a12*a23*a34*a41 - a12*a24*a31*a43 + a12*a24*a33*a41 + a13*a21*a32*a44 - a13*a21*a34*a42 - a13*a22*a31*a44 + a13*a22*a34*a41 + a13*a24*a31*a42 - a13*a24*a32*a41 - a14*a21*a32*a43 + a14*a21*a33*a42 + a14*a22*a31*a43 - a14*a22*a33*a41 - a14*a23*a31*a42 + a14*a23*a32*a41), -(a11*a22*a43 - a11*a23*a42 - a12*a21*a43 + a12*a23*a41 + a13*a21*a42 - a13*a22*a41)/(a11*a22*a33*a44 - a11*a22*a34*a43 - a11*a23*a32*a44 + a11*a23*a34*a42 + a11*a24*a32*a43 - a11*a24*a33*a42 - a12*a21*a33*a44 + a12*a21*a34*a43 + a12*a23*a31*a44 - a12*a23*a34*a41 - a12*a24*a31*a43 + a12*a24*a33*a41 + a13*a21*a32*a44 - a13*a21*a34*a42 - a13*a22*a31*a44 + a13*a22*a34*a41 + a13*a24*a31*a42 - a13*a24*a32*a41 - a14*a21*a32*a43 + a14*a21*a33*a42 + a14*a22*a31*a43 - a14*a22*a33*a41 - a14*a23*a31*a42 + a14*a23*a32*a41),  (a11*a22*a33 - a11*a23*a32 - a12*a21*a33 + a12*a23*a31 + a13*a21*a32 - a13*a22*a31)/(a11*a22*a33*a44 - a11*a22*a34*a43 - a11*a23*a32*a44 + a11*a23*a34*a42 + a11*a24*a32*a43 - a11*a24*a33*a42 - a12*a21*a33*a44 + a12*a21*a34*a43 + a12*a23*a31*a44 - a12*a23*a34*a41 - a12*a24*a31*a43 + a12*a24*a33*a41 + a13*a21*a32*a44 - a13*a21*a34*a42 - a13*a22*a31*a44 + a13*a22*a34*a41 + a13*a24*a31*a42 - a13*a24*a32*a41 - a14*a21*a32*a43 + a14*a21*a33*a42 + a14*a22*a31*a43 - a14*a22*a33*a41 - a14*a23*a31*a42 + a14*a23*a32*a41)]

2、y =

(8*exp(pi/2) + 8*exp(3*pi) + 8*exp((3*pi)/2) + 16*exp((5*pi)/2) - exp((9*pi)/5) - 5^(1/2)*exp((9*pi)/5) + 2^(1/2)*exp((9*pi)/5)*(5 - 5^(1/2))^(1/2) - 4)/(8*exp(3*pi))

p =

1.422540146624652637556835250594321046130602002412252978312505322

3、F =

(2*s^2 + 3*s + 3)/((s + 1)*(s + 2))

f =

2/exp(t) - 5/exp(2*t) + 2*dirac(t)

实验五 MATLAB在《自动控制》中的应用

一、实验目的:

    掌握利用MATLAB判断系统的稳定性的方法。

二、实验内容:

(1)已知系统传递函数如下:

求其零极点并判断系统的稳定性。

  num=[1 15 35 28];den=[3 12 11 72 109];

[z,p]=tf2zp(num,den)

ii=find(real(p)>0);n1=length(ii);

if(n1>0)

    disp('the unstables poles are£º');

    disp(p(ii));

else disp('system is stable');end

(2)如该传递函数再乘上一可变增益后为某闭环系统的开环传递函数,画出闭环系统的根轨迹图

num=[1 15 35 28];den=[3 12 11 72 109];

rlocus(num,den),[K,poles]=rlocfind(num,den)

三、实验结果

1、z =

 -12.3495         

  -1.3253 + 0.7148i

  -1.3253 - 0.7148i

p =

  -4.0143         

   0.7599 + 2.3312i

   0.7599 - 2.3312i

  -1.5055 

       the unstables poles are:

   0.7599 + 2.3312i

   0.7599 - 2.3312i

2、Select a point in the graphics window

selected_point =

  -0.0355 + 3.3075i

K =

2.5832

poles =

 -0.0017 + 3.3378i

  -0.0017 - 3.3378i

  -3.1173         

  -1.7404   

实验六  MATLAB仿真环境上机练习(一)

一、实验目的:

1、熟悉Simulink的模型窗口。

2、掌握Simulink模型的创建。

3、掌握连续系统和离散系统的模型分析。

4、掌握子系统和封装。

二、实验内容:

1、使用Simulink仿真环境计算积分的值。

function dy=ex1(t,y)

dy=[y(1)*(1-y(2)^2)-y(2);y(1)];

命令:

>> [t,y]=ode45('ex1',[0,10],[0;0]);

>> plot(t,y(:,1),t,y(:,2));xlabel('t');ylabel('y(t)')

2、已知系统的状态方程为,设初始条件为零,构建该系统的仿真模型。

三、实验结果

2

实验七  MATLAB仿真环境上机练习(二)

一、实验目的:

1、熟悉Simulink的模型窗口。

2、掌握Simulink模型的创建。

3、掌握连续系统和离散系统的模型分析。

4、掌握子系统和封装。

二、实验设备:

安装了MATLAB 6.x 软件的计算机一台。

三.实验内容:

第6章 动态仿真集成环境-----Simulink 相关例题的练习。

1.利用Simulink对以下系统进行仿真。

y(t)=2u(t)   t>30;8u(t)     t≤30

2.对下图所示的模型框图进行仿真:

四.实验程序及结果:

1.根据函数建立下图所示的仿真框图,并修改相应的参数。

仿真结果如下:

2.建立题目中所示的仿真框图,在MATLAB命令窗口中运行如下所示的命令:

set_param('ex6_11/Gain','Gain','2');

[t,x,y]=sim('ex6_11',10);

plot(t,y(:,1),':b',t,y(:,2),'-r');legend('y1','y2')

输出曲线如下:

实验八   控制系统的计算机辅助分析

一.             实验目的:

(1)学会利用MATLAB分析系统的稳定性

(2)学会利用MATLAB绘制系统的根轨迹,在根轨迹上可以确定任意点的根轨迹增益K的值,从而得到使系统稳定的根轨迹增益K的取值范围;

(3)利用MATLAB绘制系统的Bode图,Nichols图和Nyquist图等,并求取系统的幅值域度和相位裕度。

二、实验设备:

安装了MATLAB 6.x 软件的计算机一台。

二.     实验内容:

第七章相关例题的练习:

1.已知闭环系统的传递函数为

G(s)= (3s4 +2s3+s2+4s+2)/(3s5+5s4+s3+2s2+2s+1)

判定系统的稳定性,并给出不稳定极点。

2.已知二阶系统的开环传递函数为

            G(s)=9/(s2+6as+9)

 绘制出当a分别取0.2,0.4,0.6,0.8,1.0时系统的伯德图。

四.试验程序及结果:

1.试验程序为:

  num=[3 2 1 4 2];den=[3 5 1 2 2 1];

[z,p]=tf2zp(num,den)

ii=find(real(p)>0);n1=length(ii);

if(n1>0)

    disp('the unstables poles are??');

    disp(p(ii));

else disp('system is stable');end

实验结果为:

z =

   0.4500 + 0.9870i

   0.4500 - 0.9870i

  -1.0000         

  -0.5666         

p =

  -1.6067         

   0.4103 + 0.6801i

   0.4103 - 0.6801i

  -0.4403 + 0.3673i

  -0.4403 - 0.3673i

the unstables poles are??

   0.4103 + 0.6801i

   0.4103 - 0.6801i

画出系统零极点图的命令为:

pzmap(num,den);title(‘Zero—Pole Map’)

零极点图为:

2.试验程序为:

w=logspace(0,1);

a=[0.2:0.2:1.0];

figure(1);

num=9;

for k=a

    den=[1,6*k,9];

    bode(num,den,w);

    hold on

end

grid;

title('Bode plot');

hold off

系统伯德图如下所示:

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