二阶系统pid matlab仿真,simulink如何整定二阶模型的pid参数

下面是薛定宇老师那本书上提供的得到一节阶跃响应近似模型的函数，由于没有看见怎么插入附件，只好把程序给贴上来了哈

function [K,L,T,G1]=getfolpd(key,G)

K=dcgain(G);

switch key

case 1

[y,t]=step(G);

fun = inline('x(1)*(1-exp(-(t-x(2))/x(3))).*(t>x(2))','x','t');

x=lsqcurvefit(fun,[1 1 1],t,y); K=x(1); L=x(2); T=x(3);

case 2

[Kc,Pm,wc,wcp]=margin(G); ikey=0;

L=1.6*pi/(3*wc); T=0.5*Kc*K*L;

if isfinite(Kc), x0=[L;T];

while ikey==0,

u=wc*x0(1); v=wc*x0(2);

FF=[K*Kc*(cos(u)-v*sin(u))+1+v^2; sin(u)+v*cos(u)];

J=[-K*Kc*wc*sin(u)-K*Kc*wc*v*cos(u),-K*Kc*wc*sin(u)+2*wc*v;

wc*cos(u)-wc*v*sin(u), wc*cos(u)];

x1=x0-inv(J)*FF;

if norm(x1-x0)<1e-8,

ikey=1; else, x0=x1;

end, end

L=x0(1); T=x0(2);

end

case 3

[n1,d1]=tfderv(G.num{1},G.den{1});

[n2,d2]=tfderv(n1,d1);

K1=dcgain(n1,d1); K2=dcgain(n2,d2);

Tar=-K1/K; T=sqrt(K2/K-Tar^2); L=Tar-T;

case 4

Gr=opt_app(G,0,1,1);  L=Gr.ioDelay;

T=Gr.den{1}(1)/Gr.den{1}(2); K=Gr.num{1}(end)/Gr.den{1}(2);

end

G1=tf(K,[T 1],'iodelay',L);

%tfderv is internal to getfod

function [e,f]=tfderv(b,a)

f=conv(a,a); na=length(a); nb=length(b);

e1=conv((nb-1:-1:1).*b(1:end-1),a);

e2=conv((na-1:-1:1).* a(1:end-1),b);

maxL=max(length(e1),length(e2));

e=[zeros(1,maxL-length(e1)) e1]-[zeros(1,maxL-length(e2)) e2];

你试试看，不是所有的模型都可得到一节近似模型的