kp1 = 50; ki1 = 0.02; kd1 = 0; kp2 = 200; ki2 = 10; kd2 = 0.5; s = tf('s'); P = 1/(s^2); C1 = pid(kp1,ki1,kd1); C2 = pid(kp2,ki2,kd2); T = feedback(C2*P,C1); t = 0:0.01:10; x0 = [0.1;0]; [y,t,x] = initial(T,x0,t); plot(t,y) title('aaa') xlabel('time') ylabel('rad') 错误使用 DynamicSystem/initial 仅状态空间模型支持初始条件响应。 出错 contest (第 14 行) [y,t,x] = initial(T,x0,t);
时间: 2023-11-26 21:05:10 浏览: 45
这段代码使用了MATLAB的Control System Toolbox中的函数,其中 `initial` 函数只能用于状态空间模型。根据错误信息,似乎 `T` 是一个传递函数模型,因此不能使用 `initial` 函数。
如果你想要使用传递函数模型进行初始条件响应分析,可以使用 `initial` 函数的替代品 `lsim`。你可以将 `T` 作为输入,对其进行初始条件响应分析,如下所示:
```matlab
t = 0:0.01:10;
x0 = [0.1; 0];
[y, t, x] = lsim(T, 0, t, x0);
plot(t, y);
title('aaa');
xlabel('time');
ylabel('rad');
```
这样,你就可以得到传递函数 `T` 的初始条件响应了。如果你还有其他问题,请随时提出。
相关问题
电磁小车串级pid完整代码
电磁小车串级PID控制是一种常见的控制算法,用于实现电磁小车的精确控制。下面是一个简单的电磁小车串级PID控制的完整代码示例:
```python
# 引入所需的库
import time
# 定义串级PID控制类
class CascadePIDController:
def __init__(self, kp1, ki1, kd1, kp2, ki2, kd2):
# 初始化参数
self.kp1 = kp1
self.ki1 = ki1
self.kd1 = kd1
self.kp2 = kp2
self.ki2 = ki2
self.kd2 = kd2
self.error_sum1 = 0
self.error_sum2 = 0
self.last_error1 = 0
self.last_error2 = 0
def calculate_control_signal(self, target_position, current_position):
# 计算位置误差
error1 = target_position - current_position
# 计算速度误差
error2 = self.last_error1 - current_position
# 计算位置控制信号
p1 = self.kp1 * error1
i1 = self.ki1 * (self.error_sum1 + error1)
d1 = self.kd1 * (error1 - self.last_error1)
control_signal1 = p1 + i1 + d1
# 计算速度控制信号
p2 = self.kp2 * error2
i2 = self.ki2 * (self.error_sum2 + error2)
d2 = self.kd2 * (error2 - self.last_error2)
control_signal2 = p2 + i2 + d2
# 更新误差和上一次误差
self.error_sum1 += error1
self.error_sum2 += error2
self.last_error1 = error1
self.last_error2 = error2
return control_signal1, control_signal2
# 创建串级PID控制器对象
pid_controller = CascadePIDController(kp1=0.5, ki1=0.1, kd1=0.2, kp2=0.3, ki2=0.05, kd2=0.1)
# 模拟电磁小车运动过程
target_position = 100 # 目标位置
current_position = 0 # 当前位置
for _ in range(10):
# 计算控制信号
control_signal1, control_signal2 = pid_controller.calculate_control_signal(target_position, current_position)
# 模拟电磁小车运动
current_position += control_signal1
current_velocity = control_signal2
# 打印当前位置和速度
print("当前位置:", current_position)
print("当前速度:", current_velocity)
# 等待一段时间
time.sleep(0.5)
```
这段代码实现了一个简单的电磁小车串级PID控制,其中`CascadePIDController`类封装了串级PID控制的相关参数和计算方法。在主程序中,我们创建了一个`CascadePIDController`对象,并模拟了电磁小车的运动过程。通过调整PID参数,可以实现对电磁小车位置和速度的精确控制。
写一段Matlab代码实现
好的,以下是一个使用Matlab实现双闭环PID控制一阶倒立摆的示例代码:
```matlab
% 设计双闭环PID控制器参数
Kp1 = 50; % 外环P控制器增益
Ki1 = 0.02; % 外环I控制器增益
Kd1 = 0; % 外环D控制器增益
Kp2 = 200; % 内环P控制器增益
Ki2 = 10; % 内环I控制器增益
Kd2 = 0.5; % 内环D控制器增益
% 设计倒立摆控制系统模型
s = tf('s');
P = 1/(s^2); % 倒立摆传递函数
% 设计双闭环PID控制器
C1 = pid(Kp1, Ki1, Kd1); % 外环PID控制器
C2 = pid(Kp2, Ki2, Kd2); % 内环PID控制器
T = feedback(C2*P, C1); % 双闭环系统传递函数
% 定义仿真时间和初始状态
t = 0:0.01:10; % 仿真时间
x0 = [0.1; 0]; % 初始状态
% 进行仿真并绘制结果图像
[y, t, x] = initial(T, x0, t);
plot(t, y)
title('倒立摆控制系统响应')
xlabel('时间 (s)')
ylabel('角度 (rad)')
```
希望这段代码能够帮助你实现双闭环PID控制一阶倒立摆的控制系统!
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