经典的连续系统仿真建模方法(实验报告)

实验一经典的连续系统仿真建模方法

一实验目的:

1 了解和掌握利用仿真技术对控制系统进行分析的原理和步骤。 2 掌握机理分析建模方法。

3 深入理解阶常微分方程组数值积分解法的原理和程序结构,学习用Matlab 编写 数值积分法仿真程序。

4 掌握和理解四阶Runge-Kutta 法,加深理解仿真步长与算法稳定性的关系。

二实验原理:

1非线性模型仿真

⎧dH 11⎫

=k u +Q -αH u d 121⎪⎪⎪dt ⎪A ⎨⎬ ⎪dH 2=1αH 1-α2H 2⎪12⎪⎪A ⎩dt ⎭

()

()

1⎡

-⎢AR

12

∆H =⎢

⎢1⎢⎣AR 12⎤

⎥⎡∆H 1⎤⎡k u ⎥+⎢A ⎥1⎥⎢⎣∆H 2⎦⎢-⎣0AR 2⎥⎦0

1⎤⎡∆u ⎤

A ⎥⎢∆Q ⎥0⎥⎦⎣d ⎦

三实验内容:

1. 编写四阶Runge_Kutta公式的计算程序,对非线性模型(3)式进行仿真。

(1)将阀位u 增大10%和减小10%,观察响应曲线的形状;

(2)研究仿真步长对稳定性的影响,仿真步长取多大时RK4 算法变得不稳定?

(3)利用MATLAB 中的ode45()函数进行求解,比较与(1)中的仿真结果有何区别。 2. 编写四阶Runge_Kutta公式的计算程序,对线性状态方程(18)式进行仿真 (1)将阀位增大10%和减小10%,观察响应曲线的形状;

(2)研究仿真步长对稳定性的影响,仿真步长取多大时RK4 算法变得不稳定? (4)阀位增大10%和减小10%,利用MATLAB 中的ode45()函数进行求解阶跃响 应,比较与(1)中的仿真结果有何区别。

四程序代码:

龙格库塔: %RK4文件 clc close

H=[1.2,1.4]';u=0.55; h=1; TT=[]; XX=[];

fori=1:h:200

k1=f(H,u);

k2=f(H+h*k1/2,u); k3=f(H+h*k2/2,u); k4=f(H+h*k3,u);

H=H+h*(k1+2*k2+2*k3+k4)/6; TT=[TT i]; XX=[XX H]; end; hold on

plot(TT,XX(1,:),'--',TT,XX(2,:)); xlabel('time') ylabel('H') gtext('H1') gtext('H2') hold on 水箱模型:

functiondH=f(H,u) k=0.2; u=0.5; Qd=0.15; A=2;

a1=0.20412; a2=0.21129; dH=zeros(2,1);

dH(1)=1/A*(k*u+Qd-a1*sqrt(H(1)));

dH(2)=1/A*(a1*sqrt(H(1))-a2*sqrt(H(2)));

三实验结果:

2编写四阶Runge_Kutta公式的计算程序,对线性状态方程(18)式进行仿真:

1 阀值u 对仿真结果的影响

U=0.45;h=1;U=0.5;h=1;

U=0.55;h=1;

2 步长h 对仿真结果的影响:

U=0.5;h=5;U=0.5;h=20;

U=0.5;h=39 U=0.5;h=50

由以上结果知, 仿真步长越大, 仿真结果越不稳定。 采用ode45算法程序如下: functiondH=liu(t,H)

k=0.2;

Qd=0.15; A=2;

a1=0.20412; a2=0.21129; dH=zeros(2,1);

dH(1)=1/A*(k*u+Qd-a1*sqrt(H(1)));

dH(2)=1/A*(a1*sqrt(H(1))-a2*sqrt(H(2)));

在命令窗口运行以下程序:

[t,H]=ode45('liu',[1 200],[1.2 1.1]); plot(t,H(:,1),['r','+'],t,H(:,2),['g','*'])

u=0.45u=0.5

u=0.55

用ode45与用龙格库塔法仿真结果基本一致。

2编写四阶 Runge_Kutta 公式的计算程序,对线性状态方程(18)式进行仿真:

%RK4文件

clc

close

x=[1.2,1.4]';u=0.5; h=5; TT=[]; XX=[];

fori=1:h:200 k1=f2(x,u);

k2=f2(x+h*k1/2,u); k3=f2(x+h*k2/2,u); k4=f2(x+h*k3,u);

x=x+h*(k1+2*k2+2*k3+k4)/6; TT=[TT i]; XX=[XX x]; end; hold on

plot(TT,XX(1,:),'--',TT,XX(2,:)); xlabel('time') ylabel('x') gtext('x1') gtext('x2') hold on

线性函数:

function dx=f2(x,u)%线性 Qd=0.1;

a1=0.20412;a2=0.21129; A=2;k=0.2; dx=zeros(2,1);

dx(1)=1/A*(k*u-x(1)/(2*sqrt(1.5)/a1)+Qd);

dx(2)=1/A*(x(1)/(2*sqrt(1.5)/a1)-x(2)/(2*sqrt(1.4)/a2));

1 阀值u 对仿真结果的影响:

U=0.45;h=1;U=0.5;h=1;

U=0.55;h=1;

2 步长h 对仿真结果的影响:

U=0.5;h=5;U=0.5;h=20;

U=0.5;h=35;U=0.5;h=50;

当步长为50时仿真结果开始不稳定,仿真步长越大, 仿真结果越不稳定。 采用ode45算法程序如下:

function dx=liu2(t,x)%ÏßÐÔ Qd=0.1; u=0.45;

a1=0.20412;a2=0.21129; A=2;k=0.2; dx=zeros(2,1);

dx(1)=1/A*(k*u-x(1)/(2*sqrt(1.5)/a1)+Qd);

dx(2)=1/A*(x(1)/(2*sqrt(1.5)/a1)-x(2)/(2*sqrt(1.4)/a2)); 在命令窗口运行以下程序:

>> [t,x]=ode45('liu2',[1 200],[1.2 1.4]); >> plot(t,x(:,1),['r','+'],t,x(:,2),['g','*'])

U=0.45; u=0.5;

U=0.55

用ode45与用龙格库塔法仿真结果基本一致。

五思考讨论:

1 仿真步长越短,仿真结果越稳定,越精确。

2 通过改变u 来改变阀的开度,线性系统和非线性系统方法一样。

实验一经典的连续系统仿真建模方法

一实验目的:

1 了解和掌握利用仿真技术对控制系统进行分析的原理和步骤。 2 掌握机理分析建模方法。

3 深入理解阶常微分方程组数值积分解法的原理和程序结构,学习用Matlab 编写 数值积分法仿真程序。

4 掌握和理解四阶Runge-Kutta 法,加深理解仿真步长与算法稳定性的关系。

二实验原理:

1非线性模型仿真

⎧dH 11⎫

=k u +Q -αH u d 121⎪⎪⎪dt ⎪A ⎨⎬ ⎪dH 2=1αH 1-α2H 2⎪12⎪⎪A ⎩dt ⎭

()

()

1⎡

-⎢AR

12

∆H =⎢

⎢1⎢⎣AR 12⎤

⎥⎡∆H 1⎤⎡k u ⎥+⎢A ⎥1⎥⎢⎣∆H 2⎦⎢-⎣0AR 2⎥⎦0

1⎤⎡∆u ⎤

A ⎥⎢∆Q ⎥0⎥⎦⎣d ⎦

三实验内容:

1. 编写四阶Runge_Kutta公式的计算程序,对非线性模型(3)式进行仿真。

(1)将阀位u 增大10%和减小10%,观察响应曲线的形状;

(2)研究仿真步长对稳定性的影响,仿真步长取多大时RK4 算法变得不稳定?

(3)利用MATLAB 中的ode45()函数进行求解,比较与(1)中的仿真结果有何区别。 2. 编写四阶Runge_Kutta公式的计算程序,对线性状态方程(18)式进行仿真 (1)将阀位增大10%和减小10%,观察响应曲线的形状;

(2)研究仿真步长对稳定性的影响,仿真步长取多大时RK4 算法变得不稳定? (4)阀位增大10%和减小10%,利用MATLAB 中的ode45()函数进行求解阶跃响 应,比较与(1)中的仿真结果有何区别。

四程序代码:

龙格库塔: %RK4文件 clc close

H=[1.2,1.4]';u=0.55; h=1; TT=[]; XX=[];

fori=1:h:200

k1=f(H,u);

k2=f(H+h*k1/2,u); k3=f(H+h*k2/2,u); k4=f(H+h*k3,u);

H=H+h*(k1+2*k2+2*k3+k4)/6; TT=[TT i]; XX=[XX H]; end; hold on

plot(TT,XX(1,:),'--',TT,XX(2,:)); xlabel('time') ylabel('H') gtext('H1') gtext('H2') hold on 水箱模型:

functiondH=f(H,u) k=0.2; u=0.5; Qd=0.15; A=2;

a1=0.20412; a2=0.21129; dH=zeros(2,1);

dH(1)=1/A*(k*u+Qd-a1*sqrt(H(1)));

dH(2)=1/A*(a1*sqrt(H(1))-a2*sqrt(H(2)));

三实验结果:

2编写四阶Runge_Kutta公式的计算程序,对线性状态方程(18)式进行仿真:

1 阀值u 对仿真结果的影响

U=0.45;h=1;U=0.5;h=1;

U=0.55;h=1;

2 步长h 对仿真结果的影响:

U=0.5;h=5;U=0.5;h=20;

U=0.5;h=39 U=0.5;h=50

由以上结果知, 仿真步长越大, 仿真结果越不稳定。 采用ode45算法程序如下: functiondH=liu(t,H)

k=0.2;

Qd=0.15; A=2;

a1=0.20412; a2=0.21129; dH=zeros(2,1);

dH(1)=1/A*(k*u+Qd-a1*sqrt(H(1)));

dH(2)=1/A*(a1*sqrt(H(1))-a2*sqrt(H(2)));

在命令窗口运行以下程序:

[t,H]=ode45('liu',[1 200],[1.2 1.1]); plot(t,H(:,1),['r','+'],t,H(:,2),['g','*'])

u=0.45u=0.5

u=0.55

用ode45与用龙格库塔法仿真结果基本一致。

2编写四阶 Runge_Kutta 公式的计算程序,对线性状态方程(18)式进行仿真:

%RK4文件

clc

close

x=[1.2,1.4]';u=0.5; h=5; TT=[]; XX=[];

fori=1:h:200 k1=f2(x,u);

k2=f2(x+h*k1/2,u); k3=f2(x+h*k2/2,u); k4=f2(x+h*k3,u);

x=x+h*(k1+2*k2+2*k3+k4)/6; TT=[TT i]; XX=[XX x]; end; hold on

plot(TT,XX(1,:),'--',TT,XX(2,:)); xlabel('time') ylabel('x') gtext('x1') gtext('x2') hold on

线性函数:

function dx=f2(x,u)%线性 Qd=0.1;

a1=0.20412;a2=0.21129; A=2;k=0.2; dx=zeros(2,1);

dx(1)=1/A*(k*u-x(1)/(2*sqrt(1.5)/a1)+Qd);

dx(2)=1/A*(x(1)/(2*sqrt(1.5)/a1)-x(2)/(2*sqrt(1.4)/a2));

1 阀值u 对仿真结果的影响:

U=0.45;h=1;U=0.5;h=1;

U=0.55;h=1;

2 步长h 对仿真结果的影响:

U=0.5;h=5;U=0.5;h=20;

U=0.5;h=35;U=0.5;h=50;

当步长为50时仿真结果开始不稳定,仿真步长越大, 仿真结果越不稳定。 采用ode45算法程序如下:

function dx=liu2(t,x)%ÏßÐÔ Qd=0.1; u=0.45;

a1=0.20412;a2=0.21129; A=2;k=0.2; dx=zeros(2,1);

dx(1)=1/A*(k*u-x(1)/(2*sqrt(1.5)/a1)+Qd);

dx(2)=1/A*(x(1)/(2*sqrt(1.5)/a1)-x(2)/(2*sqrt(1.4)/a2)); 在命令窗口运行以下程序:

>> [t,x]=ode45('liu2',[1 200],[1.2 1.4]); >> plot(t,x(:,1),['r','+'],t,x(:,2),['g','*'])

U=0.45; u=0.5;

U=0.55

用ode45与用龙格库塔法仿真结果基本一致。

五思考讨论:

1 仿真步长越短,仿真结果越稳定,越精确。

2 通过改变u 来改变阀的开度,线性系统和非线性系统方法一样。


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