K*，H(s)?1，应用MATLAB命令编写相应M文件，要求： G(s)?s(s?2)(s?5)① 绘制闭环根轨迹，并判断闭环系统的稳定性；
② 若改变反馈通路传递函数，使H(s)?1?2s，绘制相应的闭环根轨迹，并研究由于H(s)改变所产生的效应。
4．熟悉和掌握MATLAB有关控制系统频域分析法的函数命令及分析方法。应用MATLAB命令编写相应M文件，绘制以下系统的频率特性曲线，并计算各系统的相角裕度和幅值裕度。
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(2s?1)(8s?1)200② G(s)?2
s(s?1)(10s?1)s8(?1)0.1③ G(s)?
ss(s2?s?1)(?1)2① G(s)?s2s10(??1)40010④ G(s)? s(s?1)(10s?1)
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实验五 SIMULINK设计
一、实验目的
1．熟悉 Simulink的环境和Simulink功能模块库 。 2．掌握Simulink系统建模与系统仿真的方法。 二、实验属性 （验证性） 三、实验仪器设备及器材 1．硬件要求
基于IBM-PC或与之完全相兼容的带有中央处理器的奔腾及其以上机器至少64KB内存，推荐使用128KB以上内存。 5． 软件要求
安装有MATLAB，并且有Microsoft Word7.0（office95）以上支持的操作系统。 四、实验要求
实验前要求了解Simulink的环境和Simulink功能模块库并预习实验的相关内容，写出预习报告。实验时要按要求完成上机实验内容并且检验和调整程序，观察并记录仿真结果。实验后写出实验报告，并对仿真实验结果进行分析、讨论。 五、实验内容与步骤
1．熟悉 Simulink的环境、Simulink功能模块库、模块的创建、模块内部参数的修正以及模型文件的保存与打开。
2．掌握利用Simulink建立控制系统动态结构图及其仿真的方法。
3．采用Simulink系统建模与系统仿真的方法，对图5-1所示非线性系统进行仿真研究。要求绘制信号c、x、y的稳态波形，，并确定输出信号c的自振振幅和频率。
图5-1 非线性控制系统 图5-2 非线性控制系统
4．采用Simulink系统建模与系统仿真的方法，对图5-2所示非线性系统进行仿真研究。系统开始是静止的，输入信号r(t)?4?1(t)，要求绘制该系统的相平面图，并分析系统的运动特点。
5．采用Simulink系统建模与系统仿真的方法进行系统校正，系统校正前开环传递函数为
G(s)?180，串联校正装置的传递函数为：
s(0.5s?1)(0.167s?1) 11
Gc(s)?(1.43s?1)(0.5s?1)，要求绘制系统校正前后动态响应曲线，分析系统校正
(73.3s?1)(0.0097s?1)前后的动态特性。
实验六 基于MATLAB的系统分析与设计
一、实验目的
1．掌握基于MATLAB的系统分析与设计方法。 2．计算机仿真课程综合考查。 二、实验属性 （综合性） 三、实验仪器设备及器材 1．硬件要求
基于IBM-PC或与之完全相兼容的带有中央处理器的奔腾及其以上机器至少64KB内存，推荐使用128KB以上内存。 6． 软件要求
安装有MATLAB，并且有Microsoft Word7.0（office95）以上支持的操作系统。 四、实验要求
实验前要求掌握计算机仿真课程相关内容，。实验时要按要求完成上机综合考查内容。 五、实验内容
以综合考查试卷形式给出。
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第四章 上机实验涉及的程序清单及常用命令函数
附录A MATLAB常用命令函数参考
MATLAB提供了近20类基本命令函数，其中一部分是MATLAB的内部命令，另一部分是以M文件形式给出的函数。这些M文件按类归于一个子目录下，每个函数文件都包含了这一函数的用法指南，可以用命令help fn(fn为M文件名)来显示有关函数fn的帮助信息。也可以用命令help dn(dn为目录名)来显示该目录下函数文件的简要说明。对于具体的M文件，可以用edit fn、open fn或type fn的命令方式来查看其详细的实现方法。限于篇幅，按功能给出MATLAB函数分类索引。 1．通用函数与命令
1)管理用命令：help，what，type，lookfor，which，demo，path
2)变量与工作空间的管理：who，whos，load，save，clear，pack，size()，length()，disp()
3)文件和操作系统的处理：cd，dir，delete，getenv，!，unix，diary 4)命令窗口控制：cedit，clc，home，format，echo，more 5)启动与退出MATLAB：quit，startup，matlabrc
6)一般信息：info，subscribe，hostid，whatsnew，ver 2．运算符号与特殊字符
1)运算符号与特殊字符： +， —， x，．x，，·， ＼，／，·／，kron()，：，(，)， [，]，…，；％，!，’，二，二：，<，>，&，I，·，xor() 2)逻辑特性函数：exist()，any()，all，find()，isnan()，isinf()，isinfite()，isempty()，issparse()，isstr()，isglobal() 3．语言结构与跟踪调试
1)编程语言用MATLAB结构：script，function，eval()，feval()，global，nargchk()，lasterr ( )
2)控制流程：if,else，elseif，end，for，while，break，return，error
3)交互输入函数及命令：input()，keyboard，menu()，pause，uimenu()，uicontrol() 4)跟踪调试命令：dbstop，dbclear，dbcont，dbdown，dbstack，dbstatus，dbstep，dbtype，dbquit
4．基本矩阵与矩阵处理
1)基本矩阵:zeros()，ones()，eye()，rand()，randn(),linspace(),logspace()， meshgrid()
2)特殊变量与常量：ans，eps，realmax，realmin,pi，i，j，inf，NaN，flops()，nargin， nargout，computer，isieee()，why，version
3)时间与日期：clock，cputime()，date()，etime()，tic()，toc()
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4)矩阵处理：diag()，fliplr()，flipud()，reshape()，rot90()，tril()，triu() 5．矩阵函数及数值线性代数 1)矩阵分析：cond()，norm()，rcond()，rank()，det()，trace()，null()，orth()， rref() 2)线性方程： ＼，／，chol()，lu()，inv()，qr()，qrdelete()，qrinsert()，nnls()， piny()，lseov()
3)特征值与奇异值：eig()，poly()，hess()，qz()，rsf2csf()，cdf2rdf()，schur()， balance()，svd()
4)矩阵函数：expm()，expml()，expm2()，expm3()，logm()，sqrtm()，funm()
5)特殊矩阵：compan()，gallery()，hadamard()，hankel()，hilb()，invhilb()， kron()，magic()，pascal()，rosser()，toeplitz()，vander()，wilkinson() 6．基本数学函数
1)三角函数：sin()，sinh()，asin()，asinh()，cos()，cosh()，acos(),acosh()， tan()，tanh()，atan()，atan2()，atanh()，sec()，sech()，asec()，asech()，csc()，csch()，acsc()，acsch()，cot()，coth()，acot()，acoth() 2)指数函数：exp()，log()，logl0()，sqrt()
3)复数函数：abs()，angle()，conj()，imag()，real()
4)数值处理：fix()，floor()，ceil()，round()，rem()，sign() 7．数据分析与Fourier变换函数 1)基本运算：max()，min()，mean()，median()，std()，sort()，sum()，prod()， cumsum()，cumprod()，trapz()
2)微分运算：diff()，gradient()，del2() 3)方差处理：corrcoef()，cov()，subspace()
4)滤波和卷积：filter()，filter2()，conv()，conv2()，deconv() 5)Fourier变换：fft()，fit2()，ifft()，ifft2()，abs()，angle()，unwrap()，fftshift()，cplxpar()，nextpow2() 8．多项式处理函数
1)多项式处理：roots()，poly()，polyval()，polyvalm()，residue(),polyfit()， polyder()，conv()，deconv()
2)数据插值：interpl()，interp2()，interpft()，griddata() 9．非线性数值方法
ode23()，ode23p()，ode45()，quad()，quad8()，fmin()，fmins()，fzero()，fplot() 10．稀疏矩阵函数
1)基本稀疏矩阵：speye()，sprandn()，sprandsym()，spdiags()diagonals 2)稀疏矩阵转换：sparse()，full()，find()，spconvert()
3)处理零元素：nnz()，nonzeros()，nzmax()，spones()，spalloc()，issparse()， 4)稀疏矩阵可视化：spy()，gplot()
5)重新排序算法：colmmd()，symmmd()，symrcm()，colperm(),randperm(),dmperm() 6)范数条件数等参数：normest()，condest()，sprank()
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