matlab绘制车速时间曲线

首先，在MATLAB中绘制车速时间曲线，需要准备两个数据序列：一个是时间序列，另一个是对应的车速序列。

可以通过创建时间序列和车速序列的方法来实现。假设时间序列为time，车速序列为speed。

在MATLAB中，可以使用linspace函数生成一系列时间点，例如：

time = linspace(0, 10, 100);

这将在0到10之间生成100个等间距的时间点，并存储在time变量中。

接下来，需要根据具体的问题来确定车速序列speed的生成方法。假设车速随时间按照某种函数变化，可以使用数组运算来生成车速序列。例如，使用sin函数来表示车速随时间的正弦变化：

speed = sin(time);

这将根据时间序列生成对应的车速序列，并存储在speed变量中。

最后，可以使用plot函数来绘制车速时间曲线。将time作为横轴，speed作为纵轴，可以使用如下代码实现：

plot(time, speed);
xlabel('时间');
ylabel('车速');
title('车速时间曲线');
grid on;

这将在MATLAB图形窗口中绘制出车速时间曲线，并添加横轴标签“时间”，纵轴标签“车速”，以及标题“车速时间曲线”。grid on指令用于显示网格线，方便查看。

以上就是用MATLAB绘制车速时间曲线的步骤和代码，根据具体问题，可以调整时间序列和车速序列的生成方法，以及绘图的标签和标题。

相关问题

绘制汽车加速度倒数曲线；用图解法绘制II档起步加速至70 km/h的车速时间曲线，或用计算机求II档起步加速至70 km/h的加速时间Matlab

对于绘制汽车加速度倒数曲线，我们可以先得到车速随时间变化的函数v(t)，然后求出加速度a(t)并绘制其倒数1/a(t)的变化曲线。

一般而言，汽车在正常行驶时的运动学方程为：

v(t) = v0 + at

其中v(t)为时刻t时汽车的速度，v0为初始速度，a为加速度。对上式求导得到：

a(t) = dv/dt

将v(t)代入得到：

a(t) = d(v0 + at)/dt = a

因此，加速度a(t)是一个常数a。所以其倒数1/a(t)也是一个常数1/a。

因此，绘制汽车加速度倒数曲线就是绘制一条水平直线。

对于用图解法绘制II档起步加速至70 km/h的车速时间曲线，我们可以通过以下步骤进行绘制：

1. 根据车速随时间变化的函数v(t) = v0 + at，得到加速度a = (v - v0)/t。

2. 根据II档的齿比，得到车速与发动机转速的关系。例如，假设II档的齿比为3.5，发动机最大转速为6000rpm，轮胎直径为0.6m，则II档下车速与发动机转速的关系为：

v = (3.5 * 6000rpm * 0.6m * pi) / 60s = 65.97 km/h

3. 根据起步时的车速v0，得到加速度a。

4. 根据加速度a和目标车速，计算起步加速时间t。

5. 根据起步加速时间t，绘制车速时间曲线。

具体细节可以参考车辆动力学相关教材或网上资源。

对于用计算机求II档起步加速至70 km/h的加速时间Matlab，我们可以根据以下步骤进行计算：

1. 根据车速随时间变化的函数v(t) = v0 + at，得到加速度a = (v - v0)/t。

2. 根据II档的齿比，得到车速与发动机转速的关系。

3. 根据起步时的车速v0和目标车速70 km/h，得到加速度a。

4. 根据加速度a和目标车速，计算起步加速时间t。

Matlab代码如下：

v0 = 0; % 起步时的车速，单位：km/h
v = 70; % 目标车速，单位：km/h
gearing_ratio = 3.5; % II档的齿比
max_engine_speed = 6000; % 发动机最大转速，单位：rpm
wheel_diameter = 0.6; % 轮胎直径，单位：m

v = v / 3.6; % 转换为m/s
wheel_radius = wheel_diameter / 2; % 转换为半径
max_wheel_speed = max_engine_speed / gearing_ratio * 2 * pi / 60; % 转换为弧度制
a = (v - v0) / t; % 计算加速度，单位：m/s^2
t = (v - v0) / a; % 计算起步加速时间，单位：s

其中，代码中的速度单位为m/s，加速度单位为m/s^2，时间单位为s。

matlab实现车速控制模糊算法例程

以下是一个MATLAB实现车速控制模糊算法的例程：

% 车速控制模糊算法，输入变量为距离和速度偏差，输出变量为油门开度

% 定义输入变量
distance = 0:0.1:10; % 距离
speed_error = -50:1:50; % 速度偏差

% 定义输出变量
throttle = 0:1:100; % 油门开度

% 定义模糊集合
distance_fuzzy = trimf(distance, [0, 2, 5]); % 远、中、近
speed_error_fuzzy = trimf(speed_error, [-50, -20, 0]); % 负大、负中、零
throttle_fuzzy = trimf(throttle, [0, 20, 50]); % 小、中、大

% 定义模糊规则
rule = [
    1, 1, 1, 1;
    1, 2, 2, 1;
    1, 3, 3, 1;
    2, 1, 2, 0.5;
    2, 2, 2, 0.5;
    2, 3, 3, 0.2;
    3, 1, 3, 0.2;
    3, 2, 3, 0.5;
    3, 3, 3, 1;
];

% 进行模糊推理
output = zeros(length(distance), length(speed_error)); % 初始化输出变量
for i = 1:length(distance)
    for j = 1:length(speed_error)
        input = [distance_fuzzy(i), speed_error_fuzzy(j)]; % 输入变量
        rule_weight = rule(min(i, size(rule, 1)), :); % 对应规则权重
        output_fuzzy = throttle_fuzzy(rule_weight(:, 3)); % 输出变量的模糊集合
        output(i, j) = sum(output_fuzzy .* rule_weight(:, 4)) / sum(rule_weight(:, 4)); % 模糊加权平均法解模糊
    end
end

% 绘制输出曲线
surf(distance, speed_error, output');
xlabel('Distance');
ylabel('Speed Error');
zlabel('Throttle');

该例程定义了输入变量为距离和速度偏差，输出变量为油门开度，根据模糊集合和模糊规则，进行模糊推理得到输出变量的模糊集合，然后使用模糊加权平均法进行解模糊得到具体的油门开度。最后绘制出油门开度随距离和速度偏差变化的曲面图。该例程仅供参考，实际应用中需要根据具体问题进行调整和优化。