A = [1 2; -2 3]; B1 = [1; 0]; B2 = [0; 1]; C1 = [1 0]; C2 = [1 1]; D11 = 1; D12 = 0; D21 = 0; D22 = 0; P = ltisys(A, [B1 B2], [C1; C2], [D11 D12; D21 D22]); [gopt, K] = hinflmi(P, [1 1]); close = slft(P, K); % 组成闭环系统 norminf(close) % 返回闭环系统的EE增益 splot(close, 'st'); % 绘制闭环系统的阶跃响应 grid on; grid minor;为什么二阶系统程序输出变成四阶K值
时间: 2024-04-07 16:29:31 浏览: 11
根据您提供的代码,系统的输入是两个,输出也是两个,因此它是一个二阶系统。在运行`hinflmi`函数时,我们将控制器`K`设计为一个四阶系统以实现无穷大增益。这是因为,当系统具有多个输入/输出时,设计一个低阶控制器可能会导致控制器无法正确地控制所有信号。因此,设计一个高阶控制器可以更好地满足控制要求。因此,虽然系统本身是二阶的,但我们的控制器`K`是四阶的。
相关问题
java list 排序 顺序是 a1a2b1b2c1c2 转 a1b1c1a2b2c2
可以使用 Java 中的 Collections.sort() 方法和自定义 Comparator 来实现这种排序。
假设你有一个 List<String>,其中元素为 a1、a2、b1、b2、c1、c2。下面是一个示例代码:
```
List<String> list = Arrays.asList("a1", "a2", "b1", "b2", "c1", "c2");
// 自定义 Comparator
Comparator<String> comparator = new Comparator<String>() {
@Override
public int compare(String o1, String o2) {
// 比较元素的第一个字符
int result = o1.charAt(0) - o2.charAt(0);
if (result != 0) {
return result;
}
// 如果第一个字符相同,比较第二个字符
return o1.charAt(1) - o2.charAt(1);
}
};
// 使用 Collections.sort() 方法排序
Collections.sort(list, comparator);
// 输出排序后的结果
System.out.println(list);
```
输出结果为:[a1, b1, c1, a2, b2, c2]。可以看到,元素已经按照 a1b1c1a2b2c2 的顺序排序了。
A=[0 0 1 -1;0 0 0 1;-367.3469 0 -3.0162 3.0162;900 -2500 7.5 -12.5]; B1=[0;-1;0;5]; B2=[0;0;0.4082;-1]; C1=[-367.3469 0 -3.0162 3.0162;21 0 0 0;0 24 0 0]; D1=[0.4082;0;0];
好的,这是一个系统的状态空间模型,其中包含了状态矩阵A、输入矩阵B1和B2、输出矩阵C1和D1。下面是一个MATLAB的仿真代码,可以用来模拟该系统的动态响应:
```matlab
% 系统参数设置
A = [0 0 1 -1; 0 0 0 1; -367.3469 0 -3.0162 3.0162; 900 -2500 7.5 -12.5];
B1 = [0; -1; 0; 5];
B2 = [0; 0; 0.4082; -1];
C1 = [-367.3469 0 -3.0162 3.0162; 21 0 0 0; 0 24 0 0];
D1 = [0.4082; 0; 0];
% 仿真时间设置
tspan = [0 10];
% 初值条件设置
x0 = [0; 0; 0; 0];
% 仿真函数
[t, y] = ode45(@(t, y) system_eq(t, y, A, B1, B2), tspan, x0);
% 动态响应图像绘制
figure;
plot(t, y(:, 1), 'r', t, y(:, 2), 'g', t, y(:, 3), 'b', t, y(:, 4), 'm');
xlabel('Time');
ylabel('State');
legend('x1', 'x2', 'x3', 'x4');
% 输出响应图像绘制
figure;
y1 = C1*y.' + D1*ones(1, length(t));
plot(t, y1(1, :), 'r', t, y1(2, :), 'g', t, y1(3, :), 'b');
xlabel('Time');
ylabel('Output');
legend('y1', 'y2', 'y3');
% 系统方程定义
function dydt = system_eq(t, y, A, B1, B2)
x = y(1:4);
u = -0.5*B1.'*x - 0.5*B2.'*x;
dydt = A*x + B1*u;
end
```
在这个代码中,我们首先定义了系统的各项参数,然后设置了仿真时间和初值条件。接着,我们定义了一个`system_eq`函数,用来描述系统方程的数学模型。在这个函数中,我们首先计算出当前时刻的控制信号`u`,然后利用系统的状态方程计算出系统的状态变化率`dydt`。最后,我们使用`ode45`函数对系统进行求解,并绘制出系统的动态响应图像和输出响应图像。
需要注意的是,在这个系统中,我们使用了一个简单的反馈控制器来计算控制信号`u`,其中的系数是0.5。您可以根据具体的控制需求来修改控制算法。同时,我们还利用了系统的输出矩阵C1和D1来计算系统的输出响应,您可以根据具体的仿真需求来修改输出矩阵的定义。