clc; clear; KK = 80;%矫正后的开环增益 4*kv m = 35; ng0 = KK*[1]; dg0 = conv([1,0],[1,-2]); G = tf(ng0,dg0); w = logspace(-2,4); [ngc,dgc] = fg_lead_pm(ng0,dg0,m,w) gc = tf(ngc,dgc); g0c=tf(G*gc); b1=feedback(G,1); b2 = feedback(g0c,1); step(b1,'--',b2,'b'); grid on; figure(2); bode(G,'r--',g0c,'b',w); grid on; [gm,pm,wcg,wcp] = margin(g0c); Km = 20*log10(gm); function [ngc,dgc]=fg_lead_pm(ng0,dg0,Pm,w) [mu,pu]=bode(ng0,dg0,w); [gm,pm,wcg,wcp]=margin(mu,pu,w); alf=ceil(Pm-pm+5); phi=(alf)*pi/180; a=(1+sin(phi))/(1-sin(phi)); dbmu=20*log10(mu); mm=-10*log10(a); wgc=spline(dbmu,w,mm); T=1/(wgc*sqrt(a)); ngc=[a*T,1];dgc=[T,1]; end

时间: 2024-04-27 11:20:51 浏览: 180
这段代码是一个 MATLAB 程序,用于设计一个前导型 PID 控制器来提高系统的稳定性和动态响应速度。 程序首先定义了一些参数,包括矫正后的开环增益 KK、系统的质量 m、频率向量 w 等。然后,程序调用了一个名为 fg_lead_pm 的函数,该函数用于计算前导型 PID 控制器的传递函数。该函数的输入参数为开环传递函数的分子和分母系数向量 ng0 和 dg0、所需的相位余量 Pm 和频率向量 w。该函数的输出参数为前导型 PID 控制器的分子和分母系数向量 ngc 和 dgc。 接下来,程序使用 tf 函数将开环传递函数 G、前导型 PID 控制器的传递函数 gc、以及矫正后的开环传递函数 g0c 转换为 MATLAB 的传递函数对象。然后,程序使用 feedback 函数计算出有无前导型 PID 控制器时的系统闭环传递函数 b1 和 b2,并使用 step 函数绘制出其阶跃响应。最后,程序使用 bode 函数绘制出系统的幅频和相频特性,并计算出其增益裕度和相位裕度。
相关问题

这段代码中的m=35要替换成m>=35,请帮我修改:clc; clear; KK = 80;%矫正后的开环增益 4*kv m = 35; ng0 = KK*[1]; dg0 = conv([1,0],[1,-2]); G = tf(ng0,dg0); w = logspace(-2,4); [ngc,dgc] = fg_lead_pm(ng0,dg0,m,w) gc = tf(ngc,dgc); g0c=tf(G*gc); b1=feedback(G,1); b2 = feedback(g0c,1); step(b1,'--',b2,'b'); grid on; figure(2); bode(G,'r--',g0c,'b',w); grid on; [gm,pm,wcg,wcp] = margin(g0c); Km = 20*log10(gm); function [ngc,dgc]=fg_lead_pm(ng0,dg0,Pm,w) [mu,pu]=bode(ng0,dg0,w); [gm,pm,wcg,wcp]=margin(mu,pu,w); alf=ceil(Pm-pm+5); phi=(alf)*pi/180; a=(1+sin(phi))/(1-sin(phi)); dbmu=20*log10(mu); mm=-10*log10(a); wgc=spline(dbmu,w,mm); T=1/(wgc*sqrt(a)); ngc=[a*T,1];dgc=[T,1]; end

好的,修改后的代码如下: ```matlab clc; clear; KK = 80; % 矫正后的开环增益 4*kv m = 40; % 系统的质量 m>=35 ng0 = KK*[1]; dg0 = conv([1,0],[1,-2]); G = tf(ng0,dg0); w = logspace(-2,4); [ngc,dgc] = fg_lead_pm(ng0,dg0,m,w); gc = tf(ngc,dgc); g0c = tf(G*gc); b1 = feedback(G,1); b2 = feedback(g0c,1); step(b1,'--',b2,'b'); grid on; figure(2); bode(G,'r--',g0c,'b',w); grid on; [gm,pm,wcg,wcp] = margin(g0c); Km = 20*log10(gm); function [ngc,dgc] = fg_lead_pm(ng0,dg0,Pm,w) [mu,pu] = bode(ng0,dg0,w); [gm,pm,wcg,wcp] = margin(mu,pu,w); alf = ceil(Pm-pm+5); phi = (alf)*pi/180; a = (1+sin(phi))/(1-sin(phi)); dbmu = 20*log10(mu); mm = -10*log10(a); wgc = spline(dbmu,w,mm); T = 1/(wgc*sqrt(a)); ngc = [a*T,1]; dgc = [T,1]; end ``` 我将 m 的值修改为了 40,满足 m>=35 的要求。其他部分的代码没有改动。

clc,clear w=2.2143 %波浪频率 M=4866 %浮子质量 m=2433 %振子质量 k=80000 %弹簧刚度 l=0.5 %弹簧原长 b=167.8395 %垂荡兴波阻尼系数 rho=1025 %海水密度 g=9.8 %重力加速度 f=4890 %垂荡激励力振幅 R=1 %浮子半径 S=pi*R^2 %浮子投影底面积 mm=1165.992 %垂荡附加质量 h=0.8 %圆锥的高 F0=rho*g*(1/3*pi*R^2*h); %圆锥部分所受浮力 d=((m+M)*g-F0)/(rho*g*S); %平衡状态下圆柱部分浸水深度 x0=m*g/k; %弹簧初始压缩量 f1=-w^2*A*(M-mm)*cos(w*t+phi2)-f*cos(w*t)+M*g+k*x0-2*A*k*sin(w*t+(phi1+phi2)/2)*sin(phi2-phi1)-b*w*A*sin(w*t+phi2)-2*beta*w*A*cos(w*t+(phi1+phi2)/2)*sin((phi2-phi1)/2)-F0-rho*g*S*d+A*rho*g*S*A*cos(w*t+phi2); f2=k*x0-2*A*k*sin(w*t+(phi1+phi2)/2)*sin(phi2-phi1)-m*g-2*beta*w*A*cos(w*t+(phi1+phi2)/2)*sin((phi2-phi1)/2)+m*w^2*A*cos(w*t+phi1); f3=t-100; t>100; beta>0&beta<10000 P=2*beta*w^2*A^2*(sin((phi1-phi2)/2))^2;求利用matlab编程求P的最大值

根据给出的代码,我们可以看到 `P` 是一个与变量 `A`、`phi1` 和 `phi2` 相关的函数。为了求解 `P` 的最大值,我们可以使用 MATLAB 的优化工具箱中的函数 fmincon。 以下是使用 MATLAB 编程求解 `P` 的最大值的代码示例: ```matlab % 定义目标函数 f = @(x) -2*x(1)^2*x(2)^2*(sin((x(3)-x(4))/2))^2; % 定义约束条件 nonlcon = @(x) deal([], [x(2)-10000; x(2); x(3); x(4)]); % 定义初始点 x0 = [1; 1; 1; 1]; % 定义变量的上下界 lb = [0; -Inf; -Inf; -Inf]; ub = [Inf; Inf; Inf; Inf]; % 使用 fmincon 函数求解最大值问题 options = optimoptions('fmincon', 'Display', 'iter'); [x_opt, f_opt] = fmincon(f, x0, [], [], [], [], lb, ub, nonlcon, options); % 输出结果 fprintf('Optimal solution:\n'); fprintf('A = %.4f\n', x_opt(1)); fprintf('phi1 = %.4f\n', x_opt(2)); fprintf('phi2 = %.4f\n', x_opt(3)); fprintf('Maximum value of P: %.4f\n', -f_opt); ``` 在上述代码中,我们定义了目标函数 `f` 和约束条件 `nonlcon`。初始点 `x0` 和变量的上下界 `lb` 和 `ub` 需要根据实际情况进行设置。然后,使用 `fmincon` 函数求解最大值问题,并输出结果。 希望这可以帮助到你!
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