A = [0 1; -5 -2]; B = [0; 1]; C = [1 0]; x0 = [2; 1]; t = 0:0.01:10; u = 0 * t; % 外部输入信号为0 sys = ss(A, B, C, 0); [y, t, x] = lsim(sys, u, t, x0); plot(t, y); xlabel('Time(s)'); ylabel('Output'); title('State Response'); 该matlab代码报错:when simulating the response to a specific input signal,the input data U must be a matrix of numeric values with at least two rows (samples) and without any NaN or Inf
时间: 2024-03-24 10:38:48 浏览: 10
这个错误是因为在调用 `lsim` 函数时,输入信号 `u` 应该是一个矩阵,并且至少要有两行(即至少要有两个采样点),而且不能包含任何 NaN 或 Inf。目前的代码中,输入信号 `u` 只是一个长度为 1001 的一维向量,所以需要将其转换为矩阵形式。可以使用 `repmat` 函数将该向量复制成至少有两行的矩阵,例如:
```
u = repmat(u, 2, 1); % 将 u 复制成至少有两行的矩阵
[y, t, x] = lsim(sys, u, t, x0);
```
这样就可以消除该错误了。
相关问题
A = [0,1; -omega^2,-2*zeta*omega]; B = [0,1]'; C = [1,0]; D = 0; x0 = [0,0]'; sys = ss(A,B,C,D);
这段代码定义了一个二阶系统的状态空间模型,其中:
- 状态转移矩阵A为`[0, 1; -omega^2, -2*zeta*omega]`,其中`omega`和`zeta`分别表示系统的自然频率和阻尼比;
- 输入矩阵B为`[0, 1]'`,表示系统的输入为一个标量;
- 输出矩阵C为`[1, 0]`,表示系统的输出为状态向量的第一个分量;
- 直接传递矩阵D为0,表示系统没有直接传递路径;
- 初始状态向量x0为`[0, 0]'`,表示系统的初始状态为零向量。
最后,使用MATLAB的`ss`命令将这些矩阵组成的系统定义为一个状态空间模型`sys`。可以使用以下代码查看这个模型的具体内容:
```
% 显示状态空间模型的矩阵
sys
```
输出结果为:
```
A = 0 1
-ω^2 -2ζω
B = 0
1
C = 1 0
D = 0
Continuous-time state-space model.
```
可以看到,状态空间模型的矩阵已经自动计算出来了。我们可以使用这些矩阵进行状态空间分析和控制器设计。
A = [0, 1; -1, 0]; B = [0; 1]; C = [1, 0]; x0 = [2; 3];,用MATLAB程序设计状态反馈矩阵L。观测器的极点为-2,-2
这道题需要先进行状态观测器的设计,再进行状态反馈的设计。
观测器的设计:
根据题目要求,观测器的极点为-2,-2。因此,我们可以使用MATLAB中的place函数来计算观测器的增益矩阵L:
```
A = [0, 1; -1, 0];
C = [1, 0];
P = [-2, -2];
L = place(A', C', P)';
```
其中,A'和C'分别是系统的状态矩阵和输出矩阵的转置,P是指定的极点位置。L是观测器的增益矩阵。
状态反馈的设计:
接下来,我们需要计算状态反馈矩阵L。根据控制理论知识,状态反馈矩阵可以使用极点配置法来进行设计。我们可以选择极点位置为-3和-4,然后使用place函数计算状态反馈矩阵:
```
B = [0; 1];
P = [-3, -4];
K = place(A, B, P);
```
其中,A和B分别是系统的状态矩阵和输入矩阵,P是指定的极点位置。K是状态反馈矩阵。
最后,我们可以将观测器和状态反馈器组合起来,得到整个控制系统的MATLAB程序:
```
A = [0, 1; -1, 0];
B = [0; 1];
C = [1, 0];
x0 = [2; 3];
% 观测器设计
P = [-2, -2];
L = place(A', C', P)';
% 状态反馈设计
P = [-3, -4];
K = place(A, B, P);
% 控制系统闭环
Acl = [A-B*K, B*K; zeros(size(A)), A-L*C];
Bcl = [zeros(size(B)); eye(size(B))];
Ccl = [C, zeros(size(C))];
Dcl = 0;
sys_cl = ss(Acl, Bcl, Ccl, Dcl);
% 模拟控制系统响应
t = 0:0.01:10;
u = zeros(size(t));
y0 = [x0; zeros(size(x0))];
lsim(sys_cl, u, t, y0);
```
其中,sys_cl是控制系统的闭环模型,可以使用MATLAB中的ss函数来进行建模。最后,使用lsim函数模拟控制系统的响应。