自控超调量，调整时间，上升时间，峰值时间，稳态误差的计算matlab代码

自控系统中的这些性能指标通常用于评估控制器的设计效果，例如超调量、调整时间、上升时间和峰值时间等。在MATLAB中，计算这些值通常涉及到信号处理和数据分析。以下是一个简化的例子，假设我们有一个系统的阶跃响应数据：

% 假设你的阶跃响应数据存储在一个向量y中，t是对应的时间向量
step_data = y;
time = t;

% 超调量(OL)通常是指响应曲线达到稳态值之前的最大偏差
ol = max(step_data(time > 0 & time <找到稳态时间)) - step_data(end);

% 稳态误差(SSR)是最终稳态值与理想值之间的差
ideal_value = 1; % 假设理想值为1，实际替换为你需要的目标值
ssr = ideal_value - step_data(end);

% 调整时间(Tau)是从阶跃输入到稳态误差5%所需要的时间
adjustment_time = find(abs(y(end)-y)/abs(ideal_value-0.05*y(end)) <= 0.05, 1, 'last') * time(2); % 假设初始状态为0

% 上升时间(TR)是从零点上升到稳态值90%所需的时间
rise_time = find(y >= 0.9*step_data(end), 1, 'first') * time(2);

% 峰值时间(Peak Time)是响应曲线从起始点到峰值点所经历的时间
peak_time = find(diff(signum(y)) == -1, 1) * time(2);

注意，这只是一个基本示例，实际应用中可能需要更复杂的滤波或其他预处理步骤来准确确定这些参数，并且上述代码假设了`find`函数能找到正确的边界。如果你的数据不是简单的一次阶跃响应，比如包含噪声或者其他复杂动态，你可能需要使用滑动窗口法或者数值积分等方法。