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  • matlab拟合s型曲线

    2021-04-24 19:36:36
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    我正在尝试使用fit函数来估计4参数模型(P B A R)并在消息后遇到错误,我不知道它是什么意思。

    Error using fit>iFit (line 367)

    Function value and YDATA sizes are not equal.

    Error in fit (line 108)

    [fitobj, goodness, output, convmsg] = iFit( xdatain, ydatain, fittypeobj, ...

    基本功能是

    function c1 = c1(x,T,P,B,A,R)

    if T == 0

    c1=0;

    else

    G = @(t) 0.5*erfc((P./(4*B*R*t)).^0.5.*(B*R*x-t))...

    -1/2*(1+P*x+P*t/(B*R))*exp(P*x).*erfc((P./(4*B*R*t)).^0.5.*(B*R*x+t))...

    +(P*t/(pi*B*R)).^0.5.*exp(-P*(B*R*x-t).^2./(4*B*R*t)); %first term in the solution

    u = @(t) A*t/(B*R);%.

    v = @(t) A*(T-t)/(1-B)/R; %.

    e = @(t) 2*(u(t.*v(t))).^0.5; %.

    H1 = @(t) exp(-u(t)-v(t)).*(besseli(0,e(t))/B+besseli(1,e(t)).*((u(t)./v(t)).^0.5)/(1-B));

    GH = @(t) G(t).*H1(t);

    c1 = G(T).*exp(-A*T/(B*R))+A/R*integral(GH,0,T); %int((g*H1),0,T);

    end

    和基于上述函数c1的另一个函数是

    function cm = cm(x,time,P,B,A,R,T1)

    for i=1:length(time);

    if time(i)

    cm(i)=c1(x,time(i),P,B,A,R);

    else

    cm(i)=c1(x,time(i),P,B,A,R)-c1(x,time(i)-T1,P,B,A,R);

    end

    end

    该功能主要将数据分为两部分进行不同的计算。

    我试着给一个合理的任意四个参数来运行cm来获取一组time-c数据,使用下面的代码

    x=2;

    time=0.1:0.1:10;

    T1=2;

    c=cm(x,time,0.8,0.8,0.8,0.8,T1);

    并且效果很好

    之后我尝试使用fit函数来拟合数据集以获取四个参数,使用以下代码

    ft = fittype('cm(x,time,P,B,A,R,T1)','independent','time','problem','x'); % independent variable is time, fixed parameter x

    >> [f, gof] = fit( time', c', ft, 'Lower', [0, 0, 0, 1,2], 'Upper', [1, 1, 1, 1,2],'problem',x);

    那是我遇到错误的时候

    Error using fit>iFit (line 367)

    Function value and YDATA sizes are not equal.

    我检查了从函数cm获得的输入时间-c数据,它们具有相同的大小,所以我不会看到输入数据有任何问题。我怀疑这是函数的问题,适合函数不起作用。

    任何人都可以帮我解决这个问题吗?此外,YDATA是什么意思?

    先感谢您 !

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  • 我可以看到你安装了曲线拟合工具箱,这很好,因为你需要它才能使下面的代码工作.示例数据的基本拟合让我们定义一些示例数据和一个可能的拟合函数. (我也可以在这里使用poly2,但我想保持它更一般.)xdata = (0:0.1:1)'; ...

    我可以看到你安装了曲线拟合工具箱,这很好,因为你需要它才能使下面的代码工作.

    示例数据的基本拟合

    让我们定义一些示例数据和一个可能的拟合函数. (我也可以在这里使用poly2,但我想保持它更一般.)

    xdata = (0:0.1:1)'; % column vector!

    noise = 0.1*randn(size(xdata));

    ydata = xdata.^2 + noise;

    f = fittype('a*x.^2 + b');

    fit1 = fit(xdata, ydata, f, 'StartPoint', [1,1])

    plot(fit1, xdata, ydata)

    旁注:plot()不是我们通常的绘图功能,而是method of the cfit-object fit1.

    拟合参数的置信区间

    我们的拟合使用数据来确定基础模型f(x)= ax2 b的系数a,b.你已经这样做了,但为了完整起见,你可以在这里读出任何置信区间系数的不确定性.系数按字母顺序排列,这就是为什么我可以使用ci(1,:)作为a,依此类推.

    names = coeffnames(fit1) % check the coefficient order!

    ci = confint(fit1, 0.95); % 2 sigma interval

    a_ci = ci(1,:)

    b_ci = ci(2,:)

    默认情况下,Matlab使用2σ(0.95)置信区间.有些人(物理学家)更喜欢引用1σ(0.68)区间.

    信心和预测带

    在数据周围绘制confidence bands or prediction bands是一个好习惯 – 特别是当系数相关时!但是你应该花一点时间思考你想要绘制的两个中的哪一个:

    >预测范围:如果我采用新的测量值,我认为它应该在哪里?在Matlab术语中,这被称为“观察带”.

    >信心带:我认为真正的价值在哪里?在Matlab术语中,这被称为“功能带”.

    与系数的置信区间一样,Matlab默认使用2σ波段,我们中的物理学家将其切换为1σ区间.就其本质而言,预测带更大,因为它是模型误差(置信带!)和测量误差的组合.

    还有另一个目标,一个我不完全理解的目标. Matlab和维基百科make that distinction.

    > Pointwise:单个测量/真值的预测/置信带有多大?在我能想到的几乎所有情况下,这都是你想要作为一名物理学家所要求的.

    >同时:如果您想要一组具有给定置信度的所有新测量/所有预测点位于带内,您有多大的预测/置信带?

    在我个人看来,“同步乐队”不是乐队!对于具有n个点的测量,它应该是n个单独的误差棒!

    预测/置信区分和逐点/同时区分为图表周围的“带”提供了总共四个选项. Matlab使2σ逐点预测带易于访问,但您似乎感兴趣的是2σ逐点置信带.这是一个bit more cumbersome绘图,因为您必须指定用于评估预测带的虚拟数据:

    x_dummy = linspace(min(xdata), max(xdata), 100);

    figure(1); clf(1);

    hold all

    plot(xdata,ydata,'.')

    plot(fit1) % by default, evaluates the fit over the currnet XLim

    % use "functional" (confidence!) band; use "simultaneous"=off

    conf1 = predint(fit1,x_dummy,0.95,'functional','off');

    plot(x_dummy, conf1, 'r--')

    hold off

    注意,x = 0处的置信带等于拟合系数b的置信区间!

    外推

    如果您想要推断到数据范围未涵盖的x值,您可以评估拟合和预测/置信区间的更大范围:

    x_range = [0, 2];

    x_dummy = linspace(x_range(1), x_range(2), 100);

    figure(1); clf(1);

    hold all

    plot(xdata,ydata,'.')

    xlim(x_range)

    plot(fit1)

    conf1 = predint(fit1,x_dummy,0.68,'functional','off');

    plot(x_dummy, conf1, 'r--')

    hold off

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  • 最小二乘法(又称最小平方法)是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。...最小二乘法还可用于曲线拟合。其他一些优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘法来表达。
  • Matlab 拟合好坏常用指标 用过 Matlab拟合优化和统计等工具箱的网友会经常遇到下面几个名词 SSE(和方差误差平方和 ) The sum of squares due to error MSE(均方差方差 ) Mean squared error RMSE(均方根标准差 ) ...
  • 则首先考虑单位阶跃响应的稳态误差 再用频域方法考虑阶跃响应的超调量,若要求超调量小于50%,则近似地应该有 ,于是可以得到 ,可以根据二阶系统中的公式 ,可以知道 使用matlab计算闭环系统的伯德图 % Remotely ...

    提要

    运用频率响应法,进一步讨论系统的稳定性。结合伯德图和奈奎斯特图,介绍增益裕度、相角裕度和带宽等的概念,研究频域内的稳定性判别方法——奈奎斯特稳定性判据。讨论时间延迟环节对控制系统稳定性和性能指标的影响(引入了附加的滞后相角,因而有可能导致条件稳定系统失稳)

    收获

    (1)掌握奈奎斯特稳定性判据和奈奎斯特图的作用;

    (2)熟悉系统时域性能的频域表示方法;

    (3)理解在反馈控制系统设计中,考虑时间延迟环节的重要性;

    (4)能够使用频率响应法分析反馈控制系统的相对稳定性和性能,包括系统的增益裕度、相角裕度和带宽等;

    (5)理解频域的性能指标,以及用增益裕度和相角裕度表示的系统的相对稳定性。

    一. 基本概念

    1. 再次讨系统的稳定性

    分析一个控制系统时,首先看它地稳定性。如果系统稳定,还应该考察它的相对稳定性。

    前述关于稳定性的判定:劳斯-赫尔维茨判据基于特征方程判断系统的稳定性;

    前述关于系统相对稳定性的方法:根轨迹

    这两种方法都是基于复变量

    复频域分析方法;而在频域稳定性分析中,则是在实频域中研究系统的稳定性,采用大方法是 频域响应法

    2. 奈奎斯特稳定性判据

    奈奎斯特稳定性判据是研究线性系统(齐次性、叠加性)相对稳定的基本方法,它的理论基础是复变函数中柯西(Cauchy)定理

    3. 围线映射

    在频域稳定性中关心的是由函数 F(s) 诱导的围线映射,它是指,利用关系函数 F(s) ,将一个复平面上的闭合曲线或轨迹映射转换到另一个平面。例如当 F(s) = 2s+1 时,函数 F(s) 将 s平面上的闭合曲线映射到了 F(s) 平面上,于是有

    即实际上进行的变换是

    典型的映射函数 F(s) 都是有理函数

    4. 保角映射

    s 平面的围线映射到 F(s) 平面之后,围线上的角度保持不变,这种映射称之为保角映射。

    5. 柯西定理/相角原理

    如果闭合曲线

    以顺时针方向为正方向,在 s 平面上包围了
    个零点和
    个极点,但不经过任何一个零点或极点,那么对应的映射曲线
    也以顺时针方向为正方向,并且在
    平面上包围原点
    )周(如果 N 是一个负数,则表示的是曲线为逆时针围绕)。

    6. 奈奎斯特稳定性判据表述1

    在 s 右半平面内
    没有极点(P=0)时 ,闭环反馈控制系统稳定的 充要条件是:
    平面上的映射像围线
    不包围(-1,0)点。

    7. 奈奎斯特稳定性判据表述2

    闭环反馈控制系统稳定的充要条件是:

    平面上的映射像围线
    包围(-1,0)点的周数,等于
    在右半平面内极点的个数(即表现为还是无零点)

    8. 基本判定的思路小结

    研究闭环控制系统的相对稳定性,考察闭环系统的特征方程为

    ,而为了保证系统的稳定性,必须要求
    的零点(为闭环控制系统传递函数的极点)全部位于s 左半平面,因此为了检验 s 平面的右半平面是否存在零点(存在即不稳定)。需要使用 s 平面上的
    围线映射柯西定理/相角原理

    则应用柯西定理,可以判断 F(s) 不稳定的零点个数为

    (注因为是使用的右半平面进行映射)。常见的当P=0时,则系统不稳定的特征根的个数 Z 就等于
    (称为奈奎斯特图或者极坐标图)包围原点的周数。

    而又考虑到

    ,其中开环传递函数
    本身就是具有因式乘积的形式,如果是使用
    进行映射,还需要重新进行因式分解得到零点和极点,故为了避免麻烦,可以直接使用函数
    进行映射,变换之后的围绕的点由原点变为(-1,0)点 。

    二. 基本知识回顾

    1. 相对稳定性

    s 平面上,使用劳斯稳定性判据判定系统的稳定性,用每个或者每对闭环特征根的相对调节时间(或衰减因子、或实部绝对值)来衡量系统的相对稳定性;系统的调节时间越短,相对稳定性就越好;

    使用频率响应法时,奈奎斯特稳定性判据所提供的信息既能用于判断闭环系统的绝对稳定性,也能用于定义和评价系统的相对稳定性。即在奈奎斯特稳定性判据中,关注的焦点是开环传递函数(

    )极坐标图中的(-1,0)点,或者伯德图上的 0 dB 线和
    线。因此可以
    极坐标图与这个临界稳定特征点的接近程度,来衡量闭环系统的相对稳定性

    指标一:增益裕度:

    的相角为
    时(此时有虚部
    ),
    幅值的倒数,常用对数形式表示。

    揭示的内涵是:在系统达到临界稳定之前,系统增益容许的放大倍数。系统到达临界稳定时,奈奎斯特图将在相角为

    时,与实轴相较于

    指标一:相角裕度:

    定义:为了使极坐标曲线的单位幅值点(

    )通过 L(jw) 平面上的(-1,0)点,极坐标曲线 L(jw) 绕原点旋转所需要的旋转相角;

    揭示的内涵是:在系统达到临界稳定之前,L(jw) 的单位幅值点所允许的相移量。系统到达临界稳定时,奈奎斯特图将在相角为

    时,与实轴相交与 -1+j0 点

    2. 相对稳定性的表示

    与极坐标曲线相比较,更愿意使用开环伯德图,并且利用伯德图也可以方便地得到增益裕度和相角裕度

    在伯德图上,根据幅频特性曲线与 0 dB增益线的交点,就可以在相频特性曲线的对应频率点上,估计得到系统的相位裕度;观察相频特性曲线与

    相角线的交点,就可以在幅频特性曲线的对应点上,估计得到系统的
    增益裕度

    尽管增益裕度和相角裕度同样是系统的性能指标,但我们通常更多的使用相角裕度

    3. 最小相位系统和非最小相位系统判定的区别

    当系统为最小相位系统(系统的零点全部在左半平面)时,可以简单地直接考察奈奎斯特图(极坐标曲线)来判定系统的翁定性指标;可以用计算机程序直接估算增益裕度和相角裕度。

    而当系统为非最小相位系统时,就必须谨慎小心一些,只有考察完整的奈奎斯特图,才能确定系统的稳定性指标

    4. 看度说话

    通过伯德图,当幅值增益为 0 dB 时,对应的相角为

    ,因此系统的相角裕度为
    ,而当相角为
    时,对应的幅值增益为
    ,于是系统的增益裕度为 15 dB。

    5. 频域响应和时域响应的联系

    对于一个二阶系统,建立欠阻尼系统的相角裕度与阻尼系数

    之间的关系为

    另一频域指标,闭环频率响应的最大幅值

    ,二阶系统的谐振峰值和阻尼系数的关系
    希望能够由开环频率响应得到闭环频率响应

    怎么做呢?

    在单位负反馈的情况下,利用闭环频率响应的等幅值圆,可以在幅相图中确定

    等关键的性能指标。闭环频率响应的等幅值圆又称为
    等M圆。如果不是单位负反馈,需要将闭环传递函数形式化为单位负反馈的形式
    ,即
    通过单位负反馈的开环频率特性函数来进行判断

    判定方法为:

    得到系统的闭环频率响应,如果只需要确定

    ,还可以直接在极坐标上完成这个任务。实际上,如果开环频率响应极坐标图
    与等M圆相切,则该M就是闭环谐振峰值
    ,对应的频率
    就是系统的谐振频率。

    等M圆和等N圆适用于在极坐标平面上分析和设计控制系统,由于更容易得到系统的开环伯德图或对数幅相图,我们更愿意将等M圆和等N圆转换为对数幅值的形式,这称为尼克尔斯图

    6. 系统带宽

    闭环控制系统的带宽是度量系统的信号复现能力的最好参数。定义是对低频段增益为 0dB的系统,其带宽定义为幅值增益下降至-3 dB 时对应的频率。在通常情况下,它与阶跃响应速度成正比,与调节时间成反比。因此,在保证系统合理构成的前提下,我们总是希望系统具有较大的带宽。

    7. 时延系统的稳定性

    时延环节会影响反馈系统的稳定性,幸运的是,可以用奈奎斯特稳定性判据来确定延时环节对反馈系统稳定性的影响。它的传递函数表示为

    ,没有引入新的零点或极点,故不会改变原有系统的幅频特性曲线,而只会导致一个附加的相移。它的相移为

    取舍:由于实际的反馈系统难免含有时延环节,因此为了确保系统稳定,必须减小系统增益,但是减小增益将会增大系统的稳态误差。因此在增强实验系统的稳定性的同时,付出了增大稳态误差的代价。

    8. 帕德近似

    帕德近似,指定一个给定阶次的待定有理函数来近似

    对比麦克劳林级数

    对比系数可以得到

    ,得到

    三. matlab指令计算

    使用的函数有nyquist,nichols,pade,ngrid,margin

    1. 使用nyquist绘制奈奎斯特曲线

    前向通道的传递函数为

    的单位负反馈闭环控制系统的奈奎斯特图
    %   The nyquist function with manual scaling using the
    
    %   axis function.  The transfer function is
    
    %
    
    %                    0.5 
    
    %   G(s) = ---------------------------
    
    %            s^3 + 2 s^2 +  s + 0.5
    
    %
    
    num=[0.5]; den=[1 2 1 0.5 ];
    
    sys=tf(num,den);
    
    nyquist(sys);

    35829b9bab6a911672886099cf79a031.png

    2. 使用margin函数绘制伯德图,并标注增益裕度和相角裕度

    %   The margin function.  The transfer function is
    
    %
    
    %                    0.5 
    
    %   G(s) = ---------------------------
    
    %            s^3 + 2 s^2 +  s + 0.5
    
    %
    
    num=[0.5]; den=[1 2 1 0.5];
    
    sys=tf(num,den);
    
    margin(sys);

    674ba56329bc1b7a18b4a5f4e43e1f77.png

    3. 结合1.2,绘制奈奎斯特曲线并标注增益裕度和相角裕度

    %   The Nyquist plot of
    
    %
    
    %                    0.5 
    
    %   G(s) = ---------------------------
    
    %            s^3 + 2 s^2 +  s + 0.5
    
    %
    
    %   with gain and phase margin calculation.
    
    %
    
    num=[0.5]; den=[1 2 1 0.5 ]; sys=tf(num,den);
    
    %
    
    [mag,phase,w]=bode(sys);
    
    [Gm,Pm,Wcg,Wcp]=margin(mag,phase,w);
    
    %
    
    nyquist(sys);
    
    title(['Gm = ',num2str(Gm),'  Pm = ',num2str(Pm)])

    feb4890953f4b865aeb16e9c2b49d9ad.png

    4. 使用nichols来绘制尼克尔斯图

    ngrid可以在尼克尔图中绘制网格坐标

    %   The Nichols chart of
    
    %
    
    %                    1 
    
    %   G(s) = -------------------------  .
    
    %            0.2 s^3 + 1.2 s^2 +  s 
    
    %
    
    %
    
    num=[1]; den=[0.2 1.2 1 0 ];
    
    sys=tf(num,den);
    
    w=logspace(-1,1,400);
    
    nichols(sys,w);
    
    ngrid

    2d0f295256d2643b3c11760cf8e1c9a5.png

    5. 使用伯德图来设计控制系统

    考虑一个液压 控制系统的开环传递函数:

    首先使用帕德近似,系统时延为T=1,近似的阶数取n=2,然后绘制增益裕度和相角裕度。

    初始值K=31.5

    fdee79f4c4c6e291b10a035193e84cf8.png
    %   The Bode plot of the liquid level control system with
    
    %   gain and phase margin.  The gain K must be input at the
    
    %   command level before executing this m-file.  Automatic
    
    %   labeling of the plot with gain and phase margin.
    
    %
    
    
    
    % Liquid Control System Analysis
    
    %
    
    [np,dp]=pade(1,2);
    
    sysp=tf(np,dp);
    
    num=K; 
    
    d1=[1 1]; d2=[30 1]; d3=[1/9 1/3 1];
    
    den=conv(d1,conv(d2,d3));
    
    sysg=tf(num,den);
    
    sys=series(sysp,sysg);
    
    %
    
    margin(sys);

    978f2e14af5635322a2139c70e8f13ad.png

    当K换成16时,验证系统的相角裕度满足了设计要求使相位裕度达到

    6. 遥控侦探车的控制系统设计

    考虑一个开环传递函数为

    ,闭环传递函数为
    该系统的设计目标是使系统的阶跃响应具有较小的稳态误差和超调量。

    则首先考虑单位阶跃响应的稳态误差

    再用频域方法考虑阶跃响应的超调量,若要求超调量小于50%,则近似地应该有

    ,于是可以得到
    ,可以根据二阶系统中的公式

    ,可以知道

    使用matlab计算闭环系统的伯德图

    %   Remotely controlled vehicle closed-loop system
    
    %   Bode plot for K=4.44, 10, and 20.
    
    %
    
    w=logspace(0,1,200); K=[20,10,4.44];
    
    %
    
    for i=1:3
    
     numgc=K(i)*[1 2]; dengc=[1 1]; sysgc=tf(numgc,dengc);
    
     numg=[1]; deng=[1 2 4]; sysg=tf(numg,deng);
    
     syss=series(sysgc,sysg); sys=feedback(syss,[1]);
    
     [mag,phase,w]=bode(sys,w);
    
     mag_save(i,:)=mag(:,1,:);
    
    end
    
    %
    
    loglog(w,mag_save(1,:),w,mag_save(2,:),w,mag_save(3,:))
    
    xlabel('Frequency (rad/sec)'), ylabel('Magnitude'), grid on

    144f6fb8e0560147761bab389e9523bc.png

    使用matlab计算K=4.44,10,20的情况下的阶跃响应。

    %   Remotely controlled vehicle closed-loop system
    
    %   step response for K=4.44, 10, and 20.
    
    %
    
    t=[0:0.01:10]; K=[20,10,4.44];
    
    %
    
    for i=1:3
    
     numgc=K(i)*[1 2]; dengc=[1 1]; sysgc=tf(numgc,dengc);
    
     numg=[1]; deng=[1 2 4]; sysg=tf(numg,deng);
    
     syss=series(sysgc,sysg);
    
     sys=feedback(syss,[1]);
    
     y(:,i)=step(sys,t);
    
    end
    
    %
    
    plot(t,y(:,1),t,y(:,2),t,y(:,3)),grid
    
    xlabel('Time (sec)'), ylabel('y(t)')

    33ebea2447925a9b22d0054b75f75837.png

    可以根据阶跃响应的超调量来确定增益K=20,K=10,K=4.44,也可以根据尼克尔斯图来完成系统的设计

    %   Remotely controlled vehicle system Nichols chart 
    
    %   for K=4.44, 10, and 20.
    
    %
    
    numgc=[1 2]; dengc=[1 1]; sysgc=tf(numgc,dengc);
    
    numg=[1]; deng=[1 2 4]; sysg=tf(numg,deng);
    
    sys=series(sysgc,sysg);
    
    %
    
    w=logspace(-1,1,200);
    
    %
    
    K=[20, 10, 4.44];
    
    hold off, clf
    
    for i=1:3
    
       nichols(K(i)*sys,w), ngrid
    
    hold on   
    
    end
    legend('K=20','K=10','K=4.44')

    c0a703464371bd1f504b2e7b64b444cb.png

    最后确定将增益的设计值选定为K=10,再绘制奈奎斯特图确定系统的相对稳定性,最终得到的增益裕度为G.M.=49.56 dB ,相角裕度为 P.M. =

    %   Remotely controlled vehicle system Nyquist chart 
    
    %   for K= 10 with automatic labeling of gain and
    
    %   phase margin.
    
    %
    
    numgc=10*[1 2]; dengc=[1 1]; sysgc=tf(numgc,dengc);
    
    numg=[1]; deng=[1 2 4]; sysg=tf(numg,deng);
    
    %
    
    sys=series(sysgc,sysg);
    
    %
    
    [Gm,Pm,Wcg,Wcp]=margin(sys);
    
    %
    
    nyquist(sys);
    
    title(['Gm = ',num2str(Gm),'  Pm = ',num2str(Pm)])

    91e6a309a91cd8e95ebc6693c1055611.png

    7. 循序渐进实例

    考虑一个PD控制器

    ,前向通道:

    电机线圈

    支撑臂

    簧片与磁头

    闭环控制系统为单位负反馈。

    取K=400,则通过绘制伯德图,求增益裕度和相角裕度,以及阶跃响应。

    K=400;
    
    nc=K*[1 1]; dc=[0 1]; sysc=tf(nc,dc);
    
    nm=[5]; dm=[0.001 1]; sysm=tf(nm,dm);
    
    na=[0.05]; da=[0.05 1 0]; sysa=tf(na,da);
    
    ng=[1]; dg=[1/18850^2 2*0.3/18850 1]; sysg=tf(ng,dg);
    
    syso=series(sysc,series(sysm,series(sysa,sysg)))
    
    
    
    figure(1)
    
    margin(syso)

    30d507e1f70833c98af1017c96f4bf1d.png

    22fb3dc971070ab503b8386d6dcc6da6.png

    通过绘制伯德图可以得到系统的增益裕度为22.9 dB,相角裕度为

    从阶跃响应曲线可以知道,调节时间为

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