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];
时间: 2024-02-05 10:03:41 浏览: 21
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。