1.怎样用matlab求超调量、指标指数调节时间等
2.å¦ä½å©ç¨matlabåtopsisç¨åº
3.代码达人:三角模糊环境下VIKOR方法步骤及其MATLAB代码实现
4.求助matlab时域分析程序-峰值、源码均方根、指标指数裕度、源码峭度
5.如何利用matlab求阶跃响应的指标指数性能指标呢?
6.MATLAB怎样编程求超调量
怎样用matlab求超调量、调节时间等
impulse,源码c 编程实例源码step等函数画出响应曲线,指标指数在曲线上,源码右击,指标指数有系统函数的源码超调量、峰值时间等。指标指数finalvalue=polyval(num,源码0)/polyval(den,0);
[y,x,t]=step(num,den);
[Y,k]=max(y);
timetopeak=t(k)
percentovershoot=*(Y-finalvalue)/finalvalue;
注意调节时间的误差带以及上升时间的定义可以通过Properties对话框设置。
利用二阶系统的指标指数性能指标公式求,其中wn=5,源码 zeta=0.4。
利用 [y,指标指数t]=step(G) 返回阶跃响应数据,再编写程序求响应的抠绿源码指标。这种做法最麻烦,没太有必要。
扩展资料;
超调量也叫最大偏差。偏差是指被调参数与给定值的差。对于稳定的定值调节系统来说,过渡过程的最大偏差就是被调参数第一个波峰值与给定值的差A。随动调节系统中常采用超调量这个指标B。在y(∞)不等于给定值时:超调量=[Y(Tm)-Y(∞)]/Y(∞)×%,(A—最大偏差;B—超调量)。
延迟时间、上升时间、峰值时间、调节时间、超调量、震荡次数6个动态性能指标,iosinapp插件源码基本上可以体现系统暂态过程的特征。在实际应用中,常用的暂态性能指标多为上升时间、调节时间和超调量。通常用超调量评价系统的阻尼程度。
百度百科-超调量
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function [ output_args ] = TOPSIS( A,W,M,N )
%topsisæ³ï¼ææ å½ä¸åéç¨åéå½ä¸åæ³ï¼å³æ£è´ææ ååå¨
%A为å³çç©éµï¼W为æå¼ç©éµ,M为æ£ææ æå¨çåï¼N为è´ææ æå¨çå
[ma,na]=size(A);
A=xiangliangguiyi(A); %ç¨åéå½ä¸åæ³å¾å°[æ åå³çç©éµ]
for i=1:na
B(:,i)=A(:,i)*W(i); %æå循ç¯å¾å°[å ææ ååç©éµ]
end
V1=zeros(1,na); %åå§åçæ³è§£åè´çæ³è§£
V2=zeros(1,na);
BMAX=max(B); %åå ææ ååç©éµæ¯åçæ大å¼åæå°å¼
BMIN=min(B); %
for i=1:na
if i<=size(M,2) %循ç¯å¾å°çæ³è§£åè´çæ³è§£ï¼æ³¨æå¤æï¼ä¸ç¶ä¼è¶ 个æ°
V1(M(i))=BMAX(M(i));
V2(M(i))=BMIN(M(i));
end
if i<=size(N,2)
V1(N(i))=BMIN(N(i));
V2(N(i))=BMAX(N(i));
end
end
for i=1:ma %æè¡å¾ªç¯æ±åæ¹æ¡çè´´è¿åº¦
C1=B(i,:)-V1;
S1(i)=norm(C1); %S1,S2åå«ä¸ºç¦»æ£çæ³ç¹åè´çæ³ç¹çè·ç¦»ï¼ç¨äºé¶èæ°
å¯æ±
C2=B(i,:)-V2;
S2(i)=norm(C2);
T(i)=S2(i)/(S1(i)+S2(i)); %T为贴è¿åº¦
end
A
B
V1
V2
S1
S2
T
代码达人:三角模糊环境下VIKOR方法步骤及其MATLAB代码实现
本文分享了在三角模糊环境下的VIKOR方法及其MATLAB代码实现,为复杂决策提供参考。
1研究背景
面对决策信息不明确的多属性决策,决策者难以准确评估方案。模糊集概念因此诞生,Zedah于年提出,定义为具有连续隶属度等级的对象集合,通过隶属度函数来表征每个对象的隶属度等级。模糊集概念扩展了包含、并、导流平台源码交、补等概念。随着社会不断发展,更多模糊集理论涌现,如直觉模糊集、犹豫模糊集、毕达哥拉斯模糊集等。
本文旨在简要介绍三角模糊数的定义,并在标准VIKOR方法中展示MATLAB代码实现,适用于更复杂决策。
2定义
(1)模糊数:定义在实数集上的凸模糊集,隶属度函数满足特定条件。
(2)三角模糊数:特定类型的模糊数。
(3)运算规则:处理模糊数的加减乘除。
(4)数据标准化:规范决策指标。投票动态源码
(5)距离测度:量化模糊数间的距离。
3编码详解
(0)构建原初矩阵:整理数据,界定效益与成本指标。
(1)决策指标标准化:应用公式规范化效益型指标。
(2)确定群体效用与个体遗憾:计算相关参数。
(3)计算折衷决策指标值:优化决策过程。
(4)排序并分析结果:对决策指标进行排序。
英语学习
针对不明确决策信息的多属性决策,难以准确评估方案,模糊集概念因此产生。最早的模糊集由Zedah于年提出,定义为具有连续隶属度等级的对象集合,通过隶属度函数表征每个对象的隶属度等级。模糊集概念扩展了包含、并、交、补等概念。随着社会不断发展,更多模糊集理论涌现,如直觉模糊集、犹豫模糊集、毕达哥拉斯模糊集等。
本文旨在简要介绍三角模糊数的定义,并在标准VIKOR方法中展示MATLAB代码实现,适用于更复杂决策。
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求助matlab时域分析程序-峰值、均方根、裕度、峭度
x=0:0.1:2*pi;
y=sin(x); %信号
ma = max(y); %最大值
mi = min(y); %最小值
me = mean(y); %平均值
pk = ma-mi; %峰-峰值
av = mean(abs(y)) %绝对值的平均值(整流平均值)
va = var(y); %方差
st = std(y); %标准差
ku = kurtosis(y); %峭度
rm = rms(y); %均方根
S = rm/av %波形因子
C = pk/rm; %峰值因子
Kr = sum(y.^4)/sqrt(sum(y.^2)) %峭度因子
I = pk/av %脉冲因子
xr = mean(sqrt(abs(y)))^2;
L = pk/xr; %裕度因子
刚好自己要用,整理了下。
如何利用matlab求阶跃响应的性能指标呢?
几种方法:1、利用控制系统工具箱的step求阶跃响应,然后通过鼠标操作在阶跃响应曲线上直接获取相关性能指标:
G=tf(,[1 4 ]);step(G)
注意调节时间的误差带以及上升时间的定义可以通过Properties对话框设置。
2、利用二阶系统的性能指标公式求,其中wn=5, zeta=0.4。
3、利用 [y,t]=step(G) 返回阶跃响应数据,再编写程序求响应的指标。这种做法最麻烦,没太有必要。
MATLAB怎样编程求超调量
在MATLAB中,可以通过一些内置函数和操作来计算系统的超调量,这是一种评估动态性能的重要指标。首先,利用`impulse`或`step`函数绘制系统的响应曲线,如`[y,x,t]=step(num,den)`,这将返回阶跃响应数据。在响应曲线图上,右键单击可以查看系统函数的超调量、峰值时间等信息。
对于二阶系统,可以通过公式计算超调量,其中wn(自然频率)= 5,ζ(阻尼比)= 0.4。计算步骤如下:
1. 使用`finalvalue=polyval(num,0)/polyval(den,0)`获取系统的稳态值。
2. 找到响应曲线的最大值,`[Y,k]=max(y)`,并获取对应的时间点`timetopeak=t(k)`。
3. 计算超调量:`percentovershoot=*(Y-finalvalue)/finalvalue`。
不过,需要注意的是,调节时间、误差带和上升时间等其他性能指标可以通过`Properties`对话框进行设置。在动态性能评估中,除了超调量,还可以考虑延迟时间、上升时间、峰值时间以及调节时间。这些指标共同反映了系统在暂态过程中的响应特性,特别是在阻尼程度的评价上。
例如,超调量是通过比较最大响应峰值与稳态值的差值(Y(Tm) - Y(∞))与稳态值的比例来确定的。在实际应用中,上升时间、调节时间和超调量是常用的暂态性能指标,能够帮助我们更好地理解和优化系统的性能。
参考资料:
百度百科-超调量下面这个matlab小程序运行出现"下标指标必须或者是真实的积极的整数逻辑"该怎么改?求指教!
y=b(sin(a*abs(e)-pi/2)+1);
这句少打一个乘号
y=b*(sin(a*abs(e)-pi/2)+1);
matlab把代码看成y=b(i)
求b数组里的第i个元素
而这时候i=sin(a*abs(e)-pi/2)+1,不是整数,所以报错
下标指标必须或者是真实的积极的整数逻辑
下标指标必须或者是正实整数或者逻辑矩阵