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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







221122112111HH
Adt

dH

HQuk
Adt

dH

du





duQ
u

AA

k

H
H

ARAR
AR

H

00

1

11
0

1

2
1

212
12

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=[];
for i=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:
function dH=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:
function dH=liu(t,H)
k=0.2;
u=0.45;
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=0.45 u=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
clear
close
x=[1.2,1.4]';u=0.5; h=5;
TT=[];
XX=[];
for i=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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6 (注:可编辑下载,若有不当之处,请指正,谢谢!)
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