MATLAB求配置极点,【2017年整理】利用MATLAB 实现极点配置、设计状态观测器(现代控制).doc...

好的，我明白了。关于您的问题，MATLAB可以使用控制系统工具箱中的函数来计算和绘制极点。以下是一个简单的示例代码，可以帮助您求解配置极点：

首先，您需要定义系统的传递函数，例如：

G = tf([1 2 1],[1 3 2]);

这个传递函数表示的是一个二阶系统，可以根据您自己的需要修改。然后，您可以使用 `pole` 函数来计算系统的极点，例如：

p = pole(G);

这个函数会返回系统的所有极点。接着，您可以使用 `place` 函数来计算所需的极点位置并求出对应的控制器增益，例如：

K = place(A,B,p_desired);

其中， `A` 和 `B` 是系统的状态空间矩阵， `p_desired` 是您期望的极点位置。这个函数会返回一个控制器增益矩阵 `K`，可以用于控制系统。

最后，您可以使用 `rlocus` 函数来绘制根轨迹图，例如：

rlocus(G);

这个函数会绘制系统的根轨迹图，可以帮助您分析系统的稳定性和性能。

以上是一个简单的示例代码，您可以根据自己的需要进行修改和扩展。希望能对您有所帮助。

相关问题

状态观测器极点配置求解matlab,系统稳定性分析 、利用MATLAB 实现极点配置、设计状态观测器...

状态观测器极点配置是一种控制系统设计方法，可以通过选择状态观测器的极点来实现对系统的控制。MATLAB提供了许多工具来实现极点配置和状态观测器的设计。

首先，需要定义系统的状态空间模型，如下所示：

A = [1 0.1; 0 1];
B = [0.005; 0.1];
C = [1 0];
D = 0;
sys = ss(A,B,C,D);

这个系统模型是一个二阶系统，具有一个输入和一个输出。现在，我们可以使用`place`函数来实现极点配置。例如，以下代码将极点放置在-1和-2处：

poles = [-1 -2];
K = place(A,B,poles);

这将返回一个矩阵K，可以将其用于状态反馈控制器的设计。

接下来，我们可以使用`obsv`函数来检查系统的可观测性。如果系统是可观测的，则可以使用观测器来获取系统状态。例如，以下代码将检查系统是否可观测：

O = obsv(sys);
rank(O)

如果系统是可观测的，则可以使用`place`函数来实现状态观测器的极点配置。例如，以下代码将极点放置在-3和-4处：

poles_obs = [-3 -4];
L = place(A',C',poles_obs)';

这将返回一个矩阵L，可以将其用于状态观测器的设计。

最后，我们可以将状态反馈控制器和状态观测器组合起来，以实现对系统的控制。以下代码将演示如何将状态反馈控制器和状态观测器组合起来：

sys_cl = ss(A-B*K-L*C,L,K,0);

这将返回一个新的状态空间模型`sys_cl`，其中包括状态反馈控制器和状态观测器。

通过上述步骤，我们可以利用MATLAB实现极点配置和状态观测器的设计，并对系统稳定性进行分析。

MATLAB如何根据配置极点求控制器及观测器的状态反馈矩阵

根据配置极点设计状态反馈控制器和观测器可以分成以下几个步骤：

1. 首先，根据系统的传递函数和指定的配置极点，使用MATLAB中的`place`函数计算出理论上的极点位置。

2. 然后，根据计算出的理论极点位置，使用MATLAB中的`acker`函数计算出反馈增益矩阵。

3. 接下来，通过将反馈增益矩阵作为参数传递给`ss`函数，可以得到对应的状态反馈控制器的状态空间模型。

4. 最后，根据系统的传递函数和状态反馈控制器的状态空间模型，使用MATLAB中的`place`函数和`acker`函数分别计算出观测器的理论极点位置和观测器的反馈增益矩阵，然后通过`ss`函数得到状态观测器的状态空间模型。

下面是一个简单的MATLAB代码示例，可以根据配置极点求控制器及观测器的状态反馈矩阵：

% 定义系统传递函数
num = [1];
den = [1 1 0];
sys = tf(num, den);

% 指定配置极点
p = [-2 -3 -4];

% 计算反馈增益矩阵
K = place(sys.A, sys.B, p);

% 计算状态反馈控制器的状态空间模型
Ac = sys.A - sys.B*K;
Bc = sys.B;
Cc = sys.C;
Dc = sys.D;
sys_c = ss(Ac, Bc, Cc, Dc);

% 计算观测器反馈增益矩阵
L = place(sys.A', sys.C', p)';

% 计算状态观测器的状态空间模型
Ao = sys.A - L*sys.C;
Bo = [sys.B L];
Co = eye(length(sys.A));
Do = zeros(length(sys.A), size(Bo, 2));
sys_o = ss(Ao, Bo, Co, Do);

在上面的代码中，`sys`表示系统的传递函数，`p`表示指定的配置极点，`K`表示反馈增益矩阵，`sys_c`表示状态反馈控制器的状态空间模型，`L`表示观测器反馈增益矩阵，`sys_o`表示状态观测器的状态空间模型。