𝑥 ̇_1=𝑥_2; 𝑥 ̇_2=g+〖(2πrz sin𝜃)/𝑚("F" 〗_𝑀𝑎𝑥𝑤𝑒𝑙𝑙−𝜎_𝑀𝑒𝑐ℎ𝑎𝑛𝑖𝑐𝑎𝑙) =g+(2𝜋𝑟𝑧 sin𝜃)/𝑚 {𝜀_r 𝜀_0 𝐴 𝑈^2/𝑧^2 -[c(𝑥_1 𝑥_2)/(𝑙_0 √(𝑙_0^2+𝑥_1^2 ))+k"(" √(𝑙_0^2+𝑥_1^2 )/𝑙_0 )+𝜕𝐸/(𝜕 √(𝑙_0^2+𝑥_1^2 )/𝑙_0 )-1/(√(𝑙_0^2+𝑥_1^2 )/𝑙_0 ) ]}; y=𝑥_1 将其生成matlab的
时间: 2024-03-05 18:55:21 浏览: 99
robotdynamics_exercise_1c_solution.tar.gz_拉格朗日力学_机器人 动力学_机器人动力_机
首先,我们需要将该微分方程写成MATLAB代码的形式,如下所示:
```matlab
function dxdt = myodefun(t, x, r, z, m, Fmaxwell, sigma, epsr, eps0, A, U, l0, c, k, E)
% 系统参数
g = 9.81; % 重力加速度
% 状态变量
x1 = x(1); % 位置
x2 = x(2); % 速度
% 计算控制输入
theta = atan(x1/l0); % 计算角度
F = epsr*eps0*A*U^2/(z^2) - (c*x1*x2)/(l0*sqrt(l0^2+x1^2)) - k*(sqrt(l0^2+x1^2)/l0) - (E/sqrt(l0^2+x1^2)); % 计算力
F = min(Fmaxwell, F); % 限制最大力
u = (2*pi*r*z*sin(theta))/(m*(F-sigma)); % 计算控制输入
% 计算状态变量的导数
dx1dt = x2;
dx2dt = g + (2*pi*r*z*sin(theta))/(m*(F-sigma));
% 返回状态变量的导数
dxdt = [dx1dt; dx2dt];
end
```
然后,我们需要调用MATLAB的ODE求解器来求解该微分方程的解,如下所示:
```matlab
% 设置系统参数
r = 1; % 轮子半径
z = 1; % 轮子高度
m = 1; % 小车质量
Fmaxwell = 10; % 最大力
sigma = 1; % 摩擦力
epsr = 1; % 相对介电常数
eps0 = 8.854e-12; % 真空介电常数
A = 1; % 电极面积
U = 1; % 电压
l0 = 1; % 小车长度
c = 1; % 阻尼系数
k = 1; % 弹簧系数
E = 1; % 电场强度
% 设置初始状态和时间范围
x0 = [1; 0];
tspan = [0 10];
% 解微分方程
[t, x] = ode45(@(t, x) myodefun(t, x, r, z, m, Fmaxwell, sigma, epsr, eps0, A, U, l0, c, k, E), tspan, x0);
% 绘制结果
plot(t, x(:, 1), 'LineWidth', 2);
xlabel('Time (s)', 'FontSize', 14);
ylabel('Position', 'FontSize', 14);
title('System Response', 'FontSize', 16);
```
在上述代码中,我们首先定义了一个函数`myodefun`,用于表示微分方程的右侧。然后,我们调用MATLAB的ODE求解器`ode45`来求解微分方程的解。最后,我们绘制了结果。为了方便起见,我们在这里假设控制输入为常数,实际上控制输入应根据系统状态变量的值进行计算。
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