matlab实现系统加入扰动的代码

在MATLAB中，可以使用以下代码向系统添加扰动：

% 定义系统
sys = tf([1],[1 2 1]);
% 定义时间向量
t = 0:0.1:10;
% 定义扰动向量
disturbance = 0.2*sin(2*pi*0.5*t);
% 向系统添加扰动
sys_disturb = append(disturbance',sys);
% 画出系统的输出响应
[y,t] = step(sys_disturb,t);
plot(t,y);

在上面的代码中，我们首先定义了一个系统，然后定义了一个时间向量和一个扰动向量。接着，我们使用`append`函数将扰动向量添加到系统中，得到一个新的系统。最后，我们使用`step`函数画出系统的输出响应。

请注意，这里的扰动是一个简单的正弦波，可以根据需要进行修改。此外，这里的系统是一个一阶系统，可以根据需要进行修改。

相关问题

扰动观测器matlab代码

扰动观测器（Disturbance Observer，简称DOB）是一种用于估计和补偿系统未知扰动的控制器设计方法。扰动观测器可以通过观测系统输出和计算出的控制输入来估计系统扰动，并将该估计值作为补偿信号加入控制输入中，从而抑制系统扰动对系统性能的影响。

以下是一个基于MATLAB的扰动观测器实现示例：

function [u,ydhat] = DOB_controller(yd,y,dt,A,B,C,p)

% DOB_controller - 扰动观测器控制器函数
%
% 输入:
%   yd    : 参考信号
%   y     : 实际输出信号
%   dt    : 采样周期
%   A,B,C : 系统状态空间模型中的参数
%   p     : 扰动观测器设计参数
% 输出:
%   u     : 控制输入
%   ydhat : 扰动估计值

persistent yhat     % 扰动估计器状态变量
persistent ydhatdot % 扰动估计器状态变量的导数

% 初始化状态变量和导数
if isempty(yhat), yhat = zeros(size(B)); end
if isempty(ydhatdot), ydhatdot = zeros(size(B)); end

% 计算参考信号的导数
ydhatdot = (yd - yhat)./(p.Td);

% 更新扰动估计器状态变量
yhat = yhat + dt.*(A*yhat + B.*ydhatdot - p.alpha.*(y - yd));

% 计算扰动估计值
ydhat = C*yhat;

% 计算控制输入
u = (yd - ydhat)./p.beta;

其中，函数输入参数包含：

- $yd$：系统参考信号。
- $y$：系统实际输出。
- $dt$：采样周期。
- $A, B, C$：系统状态空间模型参数。
- $p$：扰动观测器设计参数。

函数中使用了一个扰动观测器状态变量$yhat$和其导数$ydhatdot$，并通过观测器计算出扰动估计值$ydhat$，最后计算控制输入$u$。在实际的控制器应用中，需要根据具体系统情况，选择合适的扰动观测器参数$p.alpha$和$p.beta$，以保证控制器性能和稳定性。

matlab动态扰动

动态扰动是指在系统运行过程中不断改变扰动的大小、方向、频率等参数，从而使系统的响应更加真实和可靠。在MATLAB中实现动态扰动有多种方法，以下是其中一种：

1. 定义一个扰动函数，用于生成扰动信号。如下所示：

function [signal] = disturbance(t)
    signal = sin(t);
end

2. 在主程序中设置一个循环，每次循环更新扰动信号并将其加入到系统中。如下所示：

tspan = [0 10];
y0 = [1; 0];
[t, y] = ode45(@(t,y) system(t,y,disturbance(t)), tspan, y0);

function [dydt] = system(t,y,signal)
    A = [-1 1; -2 -1];
    B = [0; 1];
    u = 0.1*signal(t);
    dydt = A*y + B*u;
end

在上述代码中，ode45函数是用于求解常微分方程的MATLAB内置函数。system函数是定义的系统动态方程，其中扰动信号通过disturbance函数生成，并乘以一个常数0.1作为控制输入。每次循环都会调用ode45函数进行求解，并将求解结果存储在t和y中。

以上只是一种简单的实现方法，具体实现还需要根据不同的系统和扰动信号进行调整。