numo=850*[0.0588 1];deno=conv([1 0],conv([0.5 1], conv([0.0027^2 2*0.0027 1],[0.0012^2 0.0012*2*0.138 1]))); num3=deno;den3=deno+[0 0 0 0 0 numo]; num4=25/3;den4=[1 0]; [nume,dene]=series(num3,den3,num4,den4); ess=dcgain(nume,dene)
时间: 2024-03-31 18:37:09 浏览: 17
这段Matlab代码的作用是计算一个反馈控制系统的静态误差常数。
首先,代码定义了一个一阶传递函数的分子和分母多项式,分别为`numo`和`deno`。然后,代码使用`conv`函数将两个二阶传递函数的分母多项式相乘,得到一个四阶传递函数的分母多项式`deno`。
接着,代码定义了一个新的分子多项式`num3`,其值等于`deno`,以及一个新的分母多项式`den3`,其值等于`deno`加上一个长度为6、值为0的向量`[0 0 0 0 0 numo]`。这个操作相当于将一个比例为25/3的控制器并联到系统中。
最后,代码使用`series`函数将传递函数`num3/den3`和一个一阶传递函数`num4/den4`串联起来,得到一个新的传递函数`nume/dene`。`dcgain`函数用于计算这个传递函数的直流增益,即静态误差常数`ess`,并将其赋值给变量`ess`。
总体来说,这段代码的目的是计算反馈控制系统的静态误差常数,以评估系统的稳态性能。
相关问题
numo=1700*[0.1 1]; deno=conv([1 0],conv([25 1],[0.00021^2 2*0.00021 1])); [num,den]=cloop(numo,deno); t=0:0.0001:0.5; step(num,den,t); %求校正后系统的稳态误差 numo=1700*[0.1 1]; deno=conv([1 0],conv([25 1],[0.00021^2 2*0.00021 1])); num3=deno; den3=deno+[0 0 0 0 0 numo]; num4=25/3;den4=[1 0]; [nume,dene]=series(num3,den3,num4,den4); ess=dcgain(nume,dene)
这段代码实现了对一个系统的校正和稳态误差的计算。具体来说,代码中定义了一个开环系统的传递函数 numo/deno,其中 numo 和 deno 分别为系统的分子和分母多项式系数。接着,使用 cloop 函数将开环系统转化为闭环系统,并使用 step 函数绘制了系统的单位阶跃响应曲线。
接下来,代码计算了校正后系统的稳态误差。首先复制了开环系统的分母 deno,表示在系统中加入一个单位阶跃输入后的响应曲线。然后将分子 numo 在分母 deno 后面补上 0,以得到校正后系统的传递函数 num3/den3。接着,定义了一个理想的单位阶跃响应曲线 num4/den4,其中 num4=25/3,den4=[1 0]。最后使用 series 函数将校正后系统与理想响应曲线串联起来,并使用 dcgain 函数计算系统的稳态误差 ess。
需要注意的是,代码中使用了一些 MATLAB 工具箱中的函数,如 cloop、step、series 和 dcgain,需要有 MATLAB 环境才能执行。
linalg.lstsq
np.linalg.lstsq是NumPy库中的一个函数,用于求解线性方程组的最小二乘解。它以矩阵形式的系数矩阵A和向量形式的目标值b作为输入,并返回最小二乘解。
例如,我们可以使用np.vstack()函数将两个数组垂直堆叠在一起形成系数矩阵A,然后将A和目标值向量y传入np.linalg.lstsq()函数来求解最小二乘解。
引用中的示例代码展示了如何使用np.vstack()来创建系数矩阵A,并将A和目标值向量y传入np.linalg.lstsq()函数来求解最小二乘解s。通过打印s,我们可以得到最小二乘解的结果。请注意,rcond参数被设置为None,表示使用默认的容差值。
总结来说,linalg.lstsq函数是NumPy库中用于求解线性方程组最小二乘解的函数,它接受矩阵形式的系数矩阵A和向量形式的目标值b,返回最小二乘解。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [numpy.linalg.lstsq()详解以及用法示例](https://blog.csdn.net/weixin_43544164/article/details/122350501)[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: 50%"]
- *3* [numo-linalg:RubyNumo的线性代数库](https://download.csdn.net/download/weixin_42125192/18982780)[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: 50%"]
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