当对多输入多输出系统控制时，在其传递函数上怎么选择

在多输入多输出系统控制时，需要选择合适的传递函数来描述系统的动态特性。可以采用以下方法：

1. 选择系统的整体传递函数：将所有输入量和输出量组合成一个总体传递函数，然后进行系统控制。

2. 选择单个输入输出传递函数：对于每个输入量和输出量，选择一个对应的传递函数进行控制。这种方法通常用于系统的输入输出之间相互独立的情况。

3. 选择多个输入输出传递函数：对于某些输入输出之间存在相互影响的情况，需要同时控制多个输入输出传递函数。这种方法需要分析系统的耦合性，选择合适的传递函数组合进行控制。

需要注意的是，在选择传递函数时，要考虑系统的稳定性、响应速度、鲁棒性等因素，以实现系统的良好控制性能。

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双输入输出系统怎么求传递函数

对于双输入输出系统的传递函数求解，可以使用矩阵的方法。设系统的输入向量为 $\mathbf{u}(s)=[u_1(s), u_2(s)]^T$，输出向量为 $\mathbf{y}(s)=[y_1(s), y_2(s)]^T$，则系统的传递函数矩阵为 $\mathbf{G}(s)=[\mathbf{G}_{ij}(s)]_{2\times 2}$，其中 $\mathbf{G}_{ij}(s)$ 表示第 $i$ 个输入对第 $j$ 个输出的传递函数。

根据系统的定义，可以列出矩阵形式的输入输出关系式：
$$
\mathbf{y}(s)=\mathbf{G}(s)\mathbf{u}(s)
$$
将上式变形得到传递函数矩阵的表达式：
$$
\mathbf{G}(s)=\mathbf{Y}(s)\mathbf{U}^{-1}(s)
$$
其中，$\mathbf{Y}(s)=[\mathbf{y}_1(s), \mathbf{y}_2(s)]$ 和 $\mathbf{U}(s)=[\mathbf{u}_1(s), \mathbf{u}_2(s)]$ 分别表示输出向量和输入向量的 Laplace 变换。

通过上式可以得到系统的传递函数矩阵，进而求得系统的各个传递函数。

matlab中离散已知离散系统输入和输出求传递函数和系统函数，代码

假设已知离散系统的输入序列为 $u(n)$，输出序列为 $y(n)$，传递函数为 $H(z)$，系统函数为 $D(z)$，则可以通过以下步骤求解：

1. 将输入输出序列转换为 $z$ 变换域中的函数：

$$U(z) = \mathcal{Z}\{u(n)\}, \quad Y(z) = \mathcal{Z}\{y(n)\}$$

2. 根据传递函数和系统函数的定义，有：

$$Y(z) = H(z)U(z)$$

$$D(z) = \frac{Y(z)}{U(z)} = H(z)$$

因此，传递函数 $H(z)$ 可以通过输入输出序列直接计算得到：

$$H(z) = \frac{Y(z)}{U(z)} = \frac{\mathcal{Z}\{y(n)\}}{\mathcal{Z}\{u(n)\}}$$

3. 系统函数 $D(z)$ 可以通过传递函数 $H(z)$ 直接得到：

$$D(z) = H(z)$$

下面是 MATLAB 代码示例：

% 输入输出序列
u = [1, 2, 3, 2, 1];
y = [0, 1, 3, 4, 4];

% 计算传递函数
H = zpk(tf(y, u, 1));

% 计算系统函数
D = H;

其中，`zpk` 函数将传递函数 $H(z)$ 转换为零极点增益形式，`tf` 函数将输入输出序列转换为传递函数的分子和分母系数。