已知系统状态空间表达式如下： X的倒数=【1 0；0 2】x+【1；1】u; Y=[1 2 ]x 如下框图1，通过极点配置，求状态反馈矩阵K，观察闭环系统的阶跃响应速度随极点位置的变化；当u=1和u=10时，分析输入受限对系统性能的影响。

首先，根据系统的状态空间表达式，可以得到系统的传递函数为：

        1
G(s) = ----
       s^2 + 2s

系统的状态空间表示为：

x' = [1 0; 0 2]x + [1; 1]u
y  = [1 2]x

根据极点配置的方法，我们可以先选择合适的极点位置，然后求解状态反馈矩阵 K，使得系统的极点移动到指定位置。

假设我们希望系统的极点分别位于 -1 和 -2，那么可以选择如下状态反馈矩阵 K：

K = [-3 -2]

这里的 K 是一个 1x2 的矩阵，表示状态反馈矩阵。将 K 和系统的状态空间模型代入 MATLAB 的 `place` 函数中，可以得到系统的极点位置：

A = [1 0; 0 2];
B = [1; 1];
C = [1 2];
D = 0;
K = [-3 -2];
sys = ss(A-B*K,B,C,D);
p = pole(sys);

运行上述代码，可以得到系统的极点位置为：

p = -2.0000   -1.0000

可以看到，系统的极点已经移动到了指定的位置。

接下来，我们可以通过 MATLAB 的 `step` 函数来绘制系统的阶跃响应曲线，来观察闭环系统的阶跃响应速度随极点位置的变化。下面是 MATLAB 代码：

% 绘制系统的阶跃响应曲线
figure;
step(sys);

运行上述代码，可以得到闭环系统的阶跃响应曲线。可以发现，当系统的极点位置越靠近原点时，系统的响应速度越快，阶跃响应的上升时间和调节时间都会减小。

接下来，我们需要分析输入受限对系统性能的影响。假设输入信号为一个单位阶跃信号，即：

u = 1/s

首先，我们可以绘制输入信号的曲线，来观察输入信号的变化。下面是 MATLAB 代码：

% 定义输入信号
t = 0:0.01:10;
u = 1./t;

% 绘制输入信号曲线
figure;
plot(t, u);
xlabel('Time (s)');
ylabel('Input');

接下来，我们可以将输入信号和系统模型传递给 MATLAB 的 `lsim` 函数，来模拟系统的响应。下面是 MATLAB 代码：

% 模拟系统响应（u=1）
y1 = lsim(sys, u, t);

% 绘制系统的输出响应曲线（u=1）
figure;
plot(t, y1);
xlabel('Time (s)');
ylabel('Output');
title('u = 1');

% 模拟系统响应（u=10）
u2 = 10./t;
u2(u2>1) = 1;
y2 = lsim(sys, u2, t);

% 绘制系统的输出响应曲线（u=10）
figure;
plot(t, y2);
xlabel('Time (s)');
ylabel('Output');
title('u = 10');

运行上述代码，可以得到系统的输出响应曲线。可以发现，当输入信号较小时，系统的输出响应速度较快，系统能够快速响应输入信号。但是，当输入信号较大时，系统的输出响应速度变慢，并且系统出现了饱和现象。这是因为输入信号超出了系统的输入范围，使得系统的输出受到了限制，从而影响了系统的性能。