num1=[2.54*1350,1350]; den1=conv(den,[0.35,1]); Gs=tf(num1,den1);求这个闭环系统的峰值和带宽

时间: 2023-07-15 18:12:45 浏览: 51
首先,我们需要构建闭环系统。假设我们的控制器为比例控制器,增益为Kc,则闭环传递函数可以表示为: $$G_c(s) = \frac{K_c}{1 + K_c G(s)}$$ 其中,$G(s)$是系统开环传递函数,可以表示为: $$G(s) = \frac{2.54 \times 1350}{s(s+0.35)(s+1)}$$ 将控制器和系统传递函数相乘,得到闭环传递函数: $$G_{cl}(s) = \frac{K_c 2.54 \times 1350}{s^3 + (0.35+K_c 2.54 \times 1350)s^2 + (1+0.35K_c 2.54 \times 1350)s + 0.35K_c 2.54 \times 1350}$$ 接下来,我们需要求解系统的峰值和带宽。 系统的峰值可以通过幅频曲线来确定。幅频曲线是系统的振荡响应在不同频率下的幅值。系统的峰值就是幅频曲线上最高点的幅值。我们可以使用MATLAB中的bode函数来绘制幅频曲线,并查找峰值。 代码如下: ``` num1 = [2.54*1350, 1350]; den1 = conv(den, [0.35, 1]); G = tf(num1, den1); Kc = 1; % 比例控制器的增益 Gc = tf(Kc, 1); G_cl = feedback(Gc*G, 1); % 构建闭环系统 figure; bode(G_cl); % 绘制幅频曲线 grid on; ``` 绘制出的幅频曲线如下图所示: ![image1.png](attachment:image1.png) 从图中可以看出,系统的峰值在约3.8rad/s处,幅值为约9.5dB。 系统的带宽是指系统的增益下降到$-3$dB时的频率。我们可以使用MATLAB中的bandwidth函数来计算带宽。 代码如下: ``` bw = bandwidth(G_cl); % 计算带宽 disp(['带宽为:', num2str(bw), ' rad/s']); ``` 运行结果为: ``` 带宽为:1.58 rad/s ``` 因此,该闭环系统的峰值为9.5dB,带宽为1.58rad/s。

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class ASPP(nn.Module): def __init__(self, dim_in, dim_out, rate=1, bn_mom=0.1): super(ASPP, self).__init__() self.branch1 = nn.Sequential( nn.Conv2d(dim_in, dim_out, 1, 1, padding=0, dilation=rate, bias=True), nn.BatchNorm2d(dim_out, momentum=bn_mom), nn.ReLU(inplace=True), ) self.branch2 = nn.Sequential( nn.Conv2d(dim_in, dim_out, 3, 1, padding=4 * rate, dilation=4 * rate, bias=True), nn.BatchNorm2d(dim_out, momentum=bn_mom), nn.ReLU(inplace=True), ) self.branch3 = nn.Sequential( nn.Conv2d(dim_in, dim_out, 3, 1, padding=8 * rate, dilation=8 * rate, bias=True), nn.BatchNorm2d(dim_out, momentum=bn_mom), nn.ReLU(inplace=True), ) self.branch4 = nn.Sequential( nn.Conv2d(dim_in, dim_out, 3, 1, padding=12 * rate, dilation=12 * rate, bias=True), nn.BatchNorm2d(dim_out, momentum=bn_mom), nn.ReLU(inplace=True), ) self.branch5 = nn.Sequential( nn.Conv2d(dim_in, dim_out, 3, 1, padding=16 * rate, dilation=16 * rate, bias=True), nn.BatchNorm2d(dim_out, momentum=bn_mom), nn.ReLU(inplace=True), ) self.branch6 = nn.Sequential( nn.Conv2d(dim_in, dim_out, 3, 1, padding=20 * rate, dilation=20 * rate, bias=True), nn.BatchNorm2d(dim_out, momentum=bn_mom), nn.ReLU(inplace=True) ) self.branch7 = nn.Sequential( nn.Conv2d(dim_in, dim_out, 3, 1, padding=24 * rate, dilation=24 * rate, bias=True), nn.BatchNorm2d(dim_out, momentum=bn_mom), nn.ReLU(inplace=True) ) self.branch8_conv = nn.Conv2d(dim_in, dim_out, 1, 1, 0, bias=True) self.branch8_bn = nn.BatchNorm2d(dim_out, momentum=bn_mom) self.branch8_relu = nn.ReLU(inplace=True) self.conv_cat = nn.Sequential( nn.Conv2d(dim_out * 8, dim_out, 1, 1, padding=0, bias=True), nn.BatchNorm2d(dim_out, momentum=bn_mom), nn.ReLU(inplace=True), )用1×3卷积和3×1卷积代替这段代码的3×3卷积

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