现代控制理论（机器人方向）考核要求与Matlab（Octave）简明教程
现代控制理论（机器人方向）考核要求与Matlab（Octave）简明教程
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现代控制理论成绩构成为如下四个部分：
总成绩根据平时成绩（包括考勤、作业、课堂测试等占30%）、编程考核30%、创新实践报告10%、期末考试（占30%）综合评定。期末考试形式采用闭卷笔试。 创新实践报告模版：https://share.weiyun.com/5tHl9I6 Octave Online（Matlab）：https://octave-online.net/ 编程示例：https://cloud.tencent.com/developer/article/1386794
成绩构成说明
Matlab简明教程（对应教材）：
可以使用电脑系统Windows/MacOS/Linux，也可以使用手机系统Android/ios等实现。
connector on 首次运行 MATLAB Connector 时，必须指定密码。 请输入在设备上设置 MATLAB Mobile 时所用的同一密码。 Password: ************* DNS 名称: IP 地址: 192.168.x.xxx 使用此链接可测试 MATLAB Connector: http://192.168.x.xxx:31415/ 如果测试成功，但 MATLAB Mobile 无法连接， 可能是因为您的计算机有多个 IP 地址。要确定 正确的地址，请参阅确定计算机的 DNS 名称或 IP 地址。
程序代码
执行结果
Python I
Python II
课后习题参考，编程示例不再重复列出。
第一章：状态空间表达式
num为传递函数分子参数，den为传递函数分母参数，tf为传递函数，ss为状态空间，
tf2ss传递函数转状态空间，ss2tf状态空间转传递函数。
掌握系统框图、模拟结构图、状态方程组、状态空间表达式（不唯一）、传递函数等。
% 1.6
num=[6];
den=[1 6 41 7];
[A B C D]=tf2ss(num,den)
%1.7
num=[360 440];
den=[1 28 196 740];
[A B C D]=tf2ss(num,den)
%1.8
%1.9
A=[0 1 -1; -6 -11 6; -6 -11 5];
[P J]=eig(A)
inv(P)*[0;0;1]
[1 0 0]*P
%1.10
[T J]=jordan(A)
inv(T)*[0;0;1]
[1 0 0]*T
%1.11
A=[0 1 0; 0 0 1; 2 3 0];
[T J]=jordan(A)
%[P J]=eig(A)第二章：表达式的解
step求解阶跃，plot画图。
%2.1 2.2 2.4 2.6
syms t
A=[0 1; -2 -3]
eAt=expm(A*t)
%2.3 2.7
syms t
A=[0 1 0; 0 0 1; 2 -5 4]
eAt=expm(A*t)
%2.8
syms t
A=[0 1; -2 -3]
B=[0;1]
x0=[0;0]
eAt=expm(A*t)
xt=eAt*x0+inv(A)*(eAt-1)*B*1修订：
%2.8
syms t
A=[0 1; -2 -3]
B=[0;1]
x0=[0;0]
eAt=expm(A*t)
xt=eAt*x0+int(eAt*B*1,t)
%xt=eAt*x0+inv(A)*(eAt-1)*B*1
%xt2.6
syms t
A=[0 1; 0 0]
B=[0;1]
C=[1 0]
x0=[1;1]
eAt=expm(A*t)
xt=eAt*x0+int(eAt*B*1,t)
%xt=eAt*x0+inv(A)*(eAt-1)*B*1
yt=C*xt第三章：能控性和能观性
%3.2
A=[-4 5;1 0]
B=[-5;1]
[T,J]=jordan(A)
inv(T)*B
%3.5
M=[B, A*B]
rank(M)
%3.8
A=[1 2 1; 0 1 0; 1 0 3]
B=[1 0; 0 1; 0 0]
M=[B A*B A*A*B]
rank(M)第四章：稳定性和李雅普诺夫法
%4-1
A=[-1 0; 0 1];
B=[1;1];
C=[1 0];
D=[0];
flag=0;
[z,p,k]=ss2zp(A,B,C,D,1);
disp('系统零点，极点和增益为：');
z
p
k
n=length(A);
for i=1:n
if real(p(i))>0
flag=1;
end
end
if flag==1
disp('系统不稳定');
else
disp('系统稳定');
end
%4-5
A=[0 1; -1 -1];
Q=eye(2,2);
P=lyap(A,Q);
flag=0;
n=length(A);
for i=1:n
det(P(1:i,1:i))
if(det(P(1:i,1:i))<=0)
flag=1;
end
end
if flag==1
disp('系统不稳定');
else
disp('系统稳定');
end
%4-6
A=[0 1; -1 0];
Q=eye(2,2);
P=lyap(A,Q);
flag=0;
n=length(A);
for i=1:n
det(P(1:i,1:i))
if(det(P(1:i,1:i))<=0)
flag=1;
end
end
if flag==1
disp('系统不稳定');
else
disp('系统稳定');
end
%4-8
A=[1 1; -1 1];
Q=eye(2,2);
P=lyap(A,Q);
flag=0;
n=length(A);
for i=1:n
det(P(1:i,1:i))
if(det(P(1:i,1:i))<=0)
flag=1;
end
end
if flag==1
disp('系统不稳定');
else
disp('系统稳定');
end
%4-9
A=[0 1; -2 -3];
Q=eye(2,2);
P=lyap(A,Q);
flag=0;
n=length(A);
for i=1:n
det(P(1:i,1:i))
if(det(P(1:i,1:i))<=0)
flag=1;
end
end
if flag==1
disp('系统不稳定');
else
disp('系统稳定');
end第五章：线性定常系统综合
%5-2
A=[0 1 0;0 0 1;0 -2 -3];
B=[0;0;1];
P=[-2 -1+1i -1-1i];
M=[B,A*B,A*A*B];
n=length(A);
rank(M)
if rank(M)==n
disp('系统可控')
disp('状态反馈')
K=acker(A,B,P)
else
disp('系统不可控')
[Ac,Bc,Cc,T,K]=ctrbf(A,B,C)
end
Ac=A-B*K
disp('配置后极点')
eig(Ac)第六章：最优控制
-未完待续-