控制系统传递函数为G(s)=(3*s*s*s*s+2*s*s*s+5*s*s+4*s+6)/s*s*s*s*s+3*s*s*s*s+4*s*s*s+2*s*s+7*s+2,编写MATLAB程序

编写 MATLAB 程序求解控制系统传递函数 G(s) 的步骤如下：

1. 定义传递函数 G(s) 的分子和分母多项式。

num = [3 2 5 4 6];
den = [1 3 4 2 7 2];

2. 创建传递函数对象。

G = tf(num, den);

3. 绘制 Bode 图。

bode(G);

4. 绘制根轨迹。

rlocus(G);

5. 求解传递函数的阶跃响应，并绘制阶跃响应图像。

step(G);

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控制系统的闭环传递函数为G(s)=(3*s*s*s*s+2*s*s*s+5*s*s+4*s+6)/(s*s*s*s*s+3*s*s*s*s+4*s*s*s+2*s*s+7*s+2),编写MATLAB程序，绘制系统的零极点图，并计算控制系统的极点，判断控制系统的稳定性

根据您提供的闭环传递函数G(s)，我们可以通过MATLAB进行如下操作，计算系统的零极点图和稳定性：

1. 计算系统的零点和极点：

num = [3 2 5 4 6]; % 分子系数
den = [1 3 4 2 7 2]; % 分母系数
sys = tf(num, den); % 创建传递函数
[z, p, k] = zpkdata(sys); % 计算零点、极点和增益

2. 绘制系统的零极点图：

pzmap(sys); % 绘制零极点图

3. 判断系统的稳定性：

通过观察系统的极点位置，可以判断系统的稳定性。如果所有极点都在左半平面，系统是稳定的；如果有任何一个极点在右半平面，系统就是不稳定的。对于本例中的控制系统，我们可以通过以下代码判断稳定性：

if real(p) < 0 % 判断实部是否小于0
    disp('系统是稳定的');
else
    disp('系统是不稳定的');
end

完整的MATLAB程序如下所示：

num = [3 2 5 4 6]; % 分子系数
den = [1 3 4 2 7 2]; % 分母系数
sys = tf(num, den); % 创建传递函数
[z, p, k] = zpkdata(sys); % 计算零点、极点和增益

pzmap(sys); % 绘制零极点图

if real(p) < 0 % 判断实部是否小于0
    disp('系统是稳定的');
else
    disp('系统是不稳定的');
end

双容水箱上水箱的传递函数为 1/(80*s+1)*exp(-2*s)，下水箱的传递函数为1/(60*s+1)*exp(-8*s)，试以下水箱为主要对象设计DMC-PID串级控制系统，给出matlab代码

好的，以下是基于您提供的信息设计的DMC-PID串级控制系统的Matlab代码：

% 计算双容水箱上水箱的传递函数和下水箱的传递函数
num1 = 1;
den1 = [80 1];
sys1 = tf(num1, den1);
sys1 = exp(-2*s) * sys1;

num2 = 1;
den2 = [60 1];
sys2 = tf(num2, den2);
sys2 = exp(-8*s) * sys2;

% 设计DMC控制器
N = 10;
M = 2;
lambda = 0.8;
D = 100;

sysd1 = c2d(sys1, T);
sysd2 = c2d(sys2, T);

G = [sysd1, 0; -sysd2, sysd1];
G = G(1:N, 1:M);

Mp = zeros(N-1, D);
for i = 1:N-1
    j = 1;
    while (i+j <= N) && (j <= D)
        Mp(i, j) = G(i+j, 2);
        j = j + 1;
    end
end

M = zeros(N-1, 1);
for i = 1:N-1
    M(i) = G(i+1, 1);
end

K = (Mp'*Mp + lambda*eye(D))^-1 * Mp';

% 设计PID控制器
Kp = 1.2;
Ti = 2.5;
Td = 0.5;
numc = [Kp*Td Kp Ti];
denc = [1 0];
sysc = tf(numc, denc);
sysc = c2d(sysc, T, 'tustin');

% 串级控制器
sysp = series(sysc, sys1);
sysp = c2d(sysp, T, 'tustin');

% 仿真系统响应
sys = feedback(series(sysp, sys2), [1, -1], +1);
t = 0:0.1:100;
r = ones(size(t));
[y, t] = lsim(sys, r, t);

% 显示结果
plot(t, r, 'b--', t, y, 'r-');
xlabel('Time (s)');
ylabel('Water level');
legend('Setpoint', 'Output');

请注意，这只是一个基本的代码示例，您可能需要根据您的具体需求进行修改和调整。