matlab绘制奈奎斯特曲线

MATLAB可以使用函数nyquist()绘制控制系统的Nyquist曲线，具体步骤如下：
1.定义传递函数G(s)；
2.使用nyquist(G)函数绘制Nyquist曲线；
3.根据Nyquist曲线判断系统的稳定性。

例如，假设有一个传递函数G(s) = (s+1)/(s^2+2s+2)，可以按照以下代码绘制Nyquist曲线：

% 定义传递函数G(s)
G = tf([1 1], [1 2 2]);

% 绘制Nyquist曲线
nyquist(G);

绘制出的Nyquist曲线可以用于判断系统的稳定性。如果Nyquist曲线不经过点(-1,0)，则系统是稳定的；如果Nyquist曲线经过点(-1,0)，则系统是不稳定的。

相关问题

matlab画奈奎斯特曲线

以下是使用MATLAB绘制奈奎斯特曲线的方法：

1. 使用nyquist函数绘制奈奎斯特曲线：

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

% 绘制奈奎斯特曲线
nyquist(G);

2. 使用nyquistplot函数绘制奈奎斯特曲线：

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

% 创建奈奎斯特图对象
nyquistplot(G);```

3. 绘制多输入多输出系统的奈奎斯特曲线：

% 定义多输入多输出系统传递函数矩阵
G = [tf([1], [1, 2, 1]), tf([2], [1, 1]), tf([3], [1, 3, 2])];

% 绘制多输入多输出系统的奈奎斯特曲线
nyquist(G);

根据传函在simulink中绘制奈奎斯特曲线

在Simulink中绘制奈奎斯特曲线，可以使用"nyquist"函数。通过将传递函数的分子和分母多项式系数作为函数的参数，可以绘制出完整的奈奎斯特图。如果传递函数具有增益，可以将增益乘以传递函数的分子。同时，可以使用第三个参数来规定频率范围。以下是绘制奈奎斯特曲线的示例代码：

nyquist(num, den)
或
nyquist(num*K, den)

其中，"num"和"den"分别是传递函数的分子和分母多项式系数。如果有增益，可以将其乘以分子系数，并将增益值用K表示。通过调用该函数，可以在Simulink中生成并显示奈奎斯特曲线。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [物联网控制原理与技术--基于Matlab/simulink的频域分析奈氏图的应用（超详细/设计/实验/作业/练习）](https://blog.csdn.net/qq_53431712/article/details/129148059)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [matlab阶跃响应曲线代码-Autonomic_Control_System::closed_book:ACS的Matlab代码](https://download.csdn.net/download/weixin_38624183/19145287)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [利用MATLAB编程或者Simulink工具来绘制伯德图和奈奎斯特图](https://blog.csdn.net/weixin_35012566/article/details/112030418)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
[ .reference_list ]