simulink中如何计算仿真结果的超调量、上升时间、调节时间、稳态误差。

在Simulink中，可以使用stepinfo函数来计算仿真结果的超调量、上升时间、调节时间和稳态误差。stepinfo函数需要输入系统的步响应数据，可以通过在仿真器中打开“Data Import/Export”窗口并选择“Output”选项卡，选择要导出的信号并将其保存为.mat文件。

然后，打开MATLAB命令窗口，通过load函数将.mat文件加载到工作区中。接着，使用stepinfo函数来计算系统的性能指标，例如：

load('simout.mat');
info = stepinfo(simout, 'RiseTimeLimits', [0.1 0.9]);

其中，simout是加载的.mat文件中的步响应数据，'RiseTimeLimits'选项用于指定上升时间的计算范围。计算结果会存储在info结构体中，可以通过访问结构体的不同字段来获取不同的性能指标，例如：

max_overshoot = info.Overshoot;
rise_time = info.RiseTime;
settling_time = info.SettlingTime;
steady_state_error = info.SteadyStateError;

其中，max_overshoot是超调量，rise_time是上升时间，settling_time是调节时间，steady_state_error是稳态误差。

相关问题

simulink观察超调量调节时间

在Simulink中，超调量（ Overshoot）是指系统响应曲线在稳定状态之前的最大偏离值，而调节时间（settling time）则是从初始条件到稳态误差下降到某个预定阈值所需的时间。要观察这两个性能指标，你可以按照以下步骤操作：

1. **建立模型**：首先，你需要创建一个包含反馈控制系统的模型，如PID控制器、比例积分器或其他动态组件。

2. **添加性能指标块**：在Simulink中可以找到一些特定的模块，例如`Performance Viewer`或自定义S-functions来计算超调量和调节时间。将它们连接到你的系统模型上，通常在输出信号和参考输入之间。

3. **配置性能指标**：设置`Performance Viewer`所需的参数，比如设定超调量的阈值百分比，以及选择用来测量调节时间的信号点。

4. **运行仿真**：通过点击“Simulate”按钮或者使用命令行工具运行模型，让系统在指定的条件下运行一段时间。

5. **分析结果**：查看`Performance Viewer`的输出，你会看到模拟结果中显示的超调量数值以及相应的调节时间。如果需要更详细的数据，你可以选择记录数据并在后期进行详细分析。

详细说明如何在MATLAB Function模块中编写计算上升时间、调节时间、稳态误差和超调量的综合评价函数代码，并把评价函数输出到workspace

### MATLAB Function模块中的综合评价函数

在MATLAB Function模块中实现一个用于计算上升时间、调节时间、稳态误差和超调量的综合评价函数，可以按照如下方法进行：

#### 函数定义与输入参数设置
为了使该功能正常工作，在Simulink模型中嵌入MATLAB Function模块并配置其接口以便接收必要的信号作为输入。这些输入通常包括系统的响应数据（例如时间向量`timeVec`和对应的输出向量`outputVec`），以及设定的目标值或期望性能指标。

function evalResults = evaluateSystemPerformance(timeVec, outputVec, targetValue)
% EVALUATERESULTS 结构体包含四个字段：riseTime, settlingTime, overshootPercent 和 steadyStateError.
persistent prevEvalResults;
if isempty(prevEvalResults)
    prevEvalResults.riseTime = NaN; % 上升时间初始化为未定义
    prevEvalResults.settlingTime = NaN;% 调节时间初始化为未定义
    prevEvalResults.overshootPercent = 0;% 默认情况下无超调
    prevEvalResults.steadyStateError = inf;% 初始状态下的稳态误差设为无穷大
end
    
evalResults = struct('riseTime', [], 'settlingTime', [], ...
                     'overshootPercent', [], 'steadyStateError', []);

#### 计算各项性能指标
利用内置函数如`finddelay`, `stepinfo`等辅助完成具体数值求解过程，并将得到的结果存储于结构体内返回给外部环境。

try
    perfMetrics = stepinfo(outputVec, timeVec);
    
    evalResults.riseTime = perfMetrics.RiseTime; % 获取上升时间
    evalResults.settlingTime = perfMetrics.SettlingTime; % 获取调整时间
    evalResults.overshootPercent = perfMetrics.Overshoot; % 获取最大百分比超调
   
catch ME
    warning(['Step info calculation failed: ',ME.message]);
    evalResults = prevEvalResults;
end

% 计算稳态误差
finalOutputIdx = find(~isnan(outputVec), 1, 'last');
if ~isempty(finalOutputIdx)
    finalOutputVal = outputVec(finalOutputIdx);
else
    finalOutputVal = nan;
end
evalResults.steadyStateError = abs(targetValue - finalOutputVal); 

prevEvalResults = evalResults;

coder.extrinsic('assignin'); % 使用此命令允许访问基础工作区
assignin('base','Evaluation_Results', evalResults); % 将结果保存到Workspace

上述代码片段展示了如何通过MATLAB Function模块内部逻辑处理来自仿真模型的数据流，进而得出关于动态系统行为的关键特征描述[^1]。