现代控制理论（机器人方向）考核要求与Matlab（Octave）简明教程

课程全部资料请查阅课程分类：https://blog.csdn.net/zhangrelay/article/category/6161998

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://blog.csdn.net/ZhangRelay/article/details/51615389

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。

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-

现代控制理论（机器人方向）考核要求与Matlab（Octave）简明教程

现代控制理论成绩构成为如下四个部分：

Matlab简明教程（对应教材）：

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