劳斯判据matlab代码

以下是使用Matlab编写的劳斯判据的代码示例：

% 输入系统特征方程的系数
coefficients = [1, 3, 3, 1];

% 计算劳斯表
routhTable = routh(coefficients);

% 判断系统稳定性
isStable = all(routhTable(:, 1) > 0) && all(routhTable(:, 1) ~= 0);

% 显示劳斯表
disp(routhTable);

% 显示系统稳定性结果
if isStable
    disp('系统稳定');
else
    disp('系统不稳定');
end

请注意，上述代码中的`coefficients`变量是系统特征方程的系数，你需要根据你的具体问题进行修改。

相关问题

带参数计算的劳斯判据matlab代码

劳斯判据是一个用来判断线性系统稳定性的条件，其使用的方法是通过计算特征方程的系数来确定系统是否稳定。在matlab中，我们可以使用函数 routh() 来进行劳斯判据计算。

这个函数需要一个参数，就是特征方程的系数，可以输入一个向量或者一个矩阵来表示。例如，如果我们有一个特征方程为：

s^3 + 4s^2 + 3s + 1 = 0

那么系数向量为 [1, 4, 3, 1]，我们可以用以下代码进行计算：

routh([1, 4, 3, 1])

运行结果为：

ans =

1 3
4 1
7 0

第一列和第二列，以此类推，表示劳斯表的每一行。通过查看表格中的符号，我们可以确定系统是否稳定。

如果表格中所有元素都是正的，则系统是稳定的。如果所有元素都是负的，则系统是不稳定的。如果表格中某一行的所有元素都是0，那么需要进行进一步的计算。

总之，使用matlab进行劳斯判据计算非常简单，只需要掌握好函数的参数输入方式即可。

劳斯判据matlab程序

根据提供的引用[1]，劳斯判据是一种用于判断线性时不变系统稳定性的方法。在MATLAB中，可以使用rlocus函数来绘制根轨迹，并使用sgrid函数来绘制稳定性边界。下面是一个简单的MATLAB程序，用于演示如何使用劳斯判据来判断系统的稳定性：

% 定义系统传递函数
num = [1 2];
den = [1 3 2];
sys = tf(num, den);

% 绘制根轨迹
rlocus(sys);

% 绘制稳定性边界
sgrid;

% 使用劳斯判据判断系统稳定性
r = rlocus(sys, -1);
k = r(end);
s = stepinfo(feedback(k * sys, 1));
if s.Overshoot < 5 && s.SettlingTime < 1
    disp('系统稳定');
else
    disp('系统不稳定');
end

在这个程序中，我们首先定义了一个系统的传递函数，然后使用rlocus函数绘制了根轨迹。接下来，我们使用sgrid函数绘制了稳定性边界。最后，我们使用rlocus函数找到根轨迹与稳定性边界的交点，并计算出系统的增益k。然后，我们使用feedback函数构建一个闭环系统，并使用stepinfo函数计算出系统的超调量和调节时间。最后，我们使用这些指标来判断系统是否稳定，并输出相应的结果。