如何看懂时序图

加法器、比例器、积分器和连接线。状态变量图由以下什么组成()。A、加法器B、比例器。C、积分器。D、连接线。答案是A、B、C、D。

Q是状态变量，这个电路有两种状态，0和1.输入是A和B,F应该是输出函数，从真值表看F等于A同或B，就是AB相同的时候F是1,AB不同的时候F为0.至于状态跳转，就是右边的圈圈啦。

状态转换图的实现通常有两种方法，状态转换表和直接转向法。状态转换表法又称数据中心，是把状态转换图看作一种数据结构，由控制程序控制字符在其上运行，从而完成词法分析。优点是程序短，但是占存储空间多。直接转向法又称程序中心法，是把状态转换图看成一个流程图，从状态转换图的初态开始，对它的每一个状态节点都编写一段相应的程序。

这个经过查询可以知道，原因如下，利用结构图的分解设置状态变量,实质上就是将开环结构中的每个环节，分解成一阶环节的形式，这样 n阶系统的n个状态变量就可以从n个一阶环节中直接选取。 基本环节的状态变量图： 状态变量图：将结构图中每个积分器（或一阶环节）的输出选为状态变量，来描述系统结构中各状态变量关系的图。它可以直接用作状态模拟。 一、基本环节结构图分解 1、一阶环节 Y(s) U(s) s + z s + p y u ∫dt p Y(s) U(s) 1 s + p 2、二阶环节 U(s) Y(s) ?n2 s 2+2??ns + ?n2 U(s) Y(s) ?n2 s (s + 2??n ) 1) U(s) Y(s) 1 s 2+2??ns + ?n2 2) U(s) Y(s) s+z s 2+2??ns + ?n2 3) 根据分子分母分离法： U(s) Y(s) s 2+2?1?1s + ?12 s 2+2??ns + ?n2 4) 例：已知某系统的结构图如下： 试建立系统状态空间表达式。 Y(s) U(s) s + z s + p k s( s + a ) 解：（1）首先将结构图中每个方框分解为单环节的组合。即仅由惯性环节和积分环节的简单形式组合： （2）将每一个基本环节的输出设为状态变量 Y(s) U(s) z ? p s + p k s 1 s + a x1 x2 x3 （3）写状态空间表达式。 Y(s) U(s) z ? p s + p k s 1 s + a x1 x2 x3 * * * * 例 已知系统传递函数为： 解：传递函数可分解为： 按基本环节状态图画出各串联部分相应图形 结 束 现代控制理论基础 §1.4 由传递函数求状态空间表达式 根据前面介绍的微分方程与状态空间表达式之间的变换关系，若已知传递函数，可首先把传递函数变成微分方程，然后由微分方程与状态空间表达式的变换关系。求出状态空

先列出一组自变量的数据，再列出“相对应”的一组因变量的数据全部选中这两组数据，选择“插入”菜单里面的“图表”选项，在图表类型中选择XY散点图，选择带平滑线的散点图即可

一、自动控制的基本概念1、反馈控制系统的基本工作原理.2、系统的基本控制方式及控制系统的分类方法.3、对控制系统的基本要求.二、控制系统的数学模型1、数学模型及系统微分方程的建立、非线性方程的线性化.2、控制系统传递函数的概念及性质、求解典型环节及自动控制系统的传递函数.3、结构图及等效变换、信号流图及梅逊公式.三、时域分析法1、瞬态响应分析.2、二阶系统性能指标计算.3、稳定性分析、劳斯判据.4、稳态误差分析四、根轨迹分析法1、根轨迹的基本概念.2、根轨迹的绘制方法.3、广义根轨迹的绘制方法.4、控制系统根轨迹分析、开环零极点对根轨迹的影响、闭环零极点分布对系统性能指标的影响.五、频域分析法1、频率特性的基本概念.2、频率特性的图示方法.3、频域稳定性判据.4、控制系统的稳定裕量.5、控制系统的闭环频率特性.六、线性控制系统的校正1、校正装置及其特性.2、串联校正装置的设计方法及其参数的确定.3、反馈校正的原理及其特点.4、复合校正的原理及其参数确定方法.七、非线性系统分析1、非线性系统的特点.2、描述函数的概念.3、用描述函数法分析非线性系统.4、相平面的概念.5、用相平面法分析非线性系统.八、离散控制系统1、采样过程和采样定理.2、Z变换与Z反变换.3、离散控制系统的数学描述.4、离散控制系统的稳定性、瞬态响应和稳态误差分析.5、离散系统数字控制器设计.九、控制系统的状态空间描述1、状态空间的基本概念.2、状态空间描述的建立.3、状态变量图的建立.4、线性变换.5、状态空间表达式求传递函数矩阵.十、线性系统的状态空间运动分析1、状态转移矩阵的概念、性质和方法.2、线性定常系统的齐次方程和非齐次方程的求解.3、连续系统的离散化.4、线性离散系统的运动分析.十一、线性控制系统的能控性和能观测性1、能控性和能观测性的基本概念.2、能控性和能观测性判据.3、能控标准形和能观标准形.4、传递函数中的零、极点对消与状态能控性、能观性之间的关系.十二、控制系统的稳定性——Lyapunov第二方法1、稳定性的定义.2、李亚普诺夫理论的基本方法.3、非线性系统和线性系统的李亚普诺夫稳定性分析.十三、线性定常系统的综合1、状态反馈与输出反馈.2、极点配置.3、状态观测器的设计.

经典控制理论和现代控制理论是控制理论的两个重要分支，它们之间的区别主要体现在以下几个方面：控制对象的复杂度：经典控制理论主要适用于线性、时不变的系统，即控制对象比较简单的情况。而现代控制理论则适用于非线性、时变的系统，即控制对象比较复杂的情况。控制器的设计方法：经典控制理论主要采用传统的PID控制器设计方法，即比例、积分、微分控制器。而现代控制理论则采用更加先进的控制器设计方法，如模型预测控制、自适应控制、模糊控制、神经网络控制等。控制器的性能指标：经典控制理论主要关注控制器的稳态误差、响应速度、稳定性等性能指标。而现代控制理论则更加注重控制器的鲁棒性、鲁棒稳定性、鲁棒性能等指标。数学工具的使用：经典控制理论主要使用传统的微积分、线性代数等数学工具进行分析和设计。而现代控制理论则使用更加复杂的数学工具，如拓扑学、微分几何、非线性动力学等。总之，经典控制理论和现代控制理论的区别主要在于控制对象的复杂度、控制器的设计方法、控制器的性能指标和数学工具的使用等方面。现代控制理论是经典控制理论的进一步发展，能够更好地应对复杂的控制问题。

欧姆定律+电感的电流电压关系+基尔霍夫电流定律能列出表示iL随时间变化规律的一阶微分方程图1 列方程图2 用拉普拉斯变换解方程

标准 JK触发器方程为 Qn+1=JQn"+K"Qn，已知每个触发器J,K=1,1，即Q1n+1=(1 Q1n")+(0 Q1n)=Q1n"，其他触发器都一样。

　　山东大学是一所历史悠久、学科齐全、实力雄厚、特色鲜明的教育部直属重点综合性大学，在国内外具有重要影响，2017年顺利迈入世界一流大学建设高校（A类）行列，山东大学既是985工程也是211工程,那么作为全国前30名的顶尖强校,2022年山东大学“847-自动控制原理”考哪些内容呢？一起来看看吧。　　●、山东大学学校简介　　山东大学前身是1901年创办的山东大学堂，被誉为中国近代高等教育起源性大学。其医学学科起源于1864年，开启近代中国高等医学教育之先河。从诞生起，学校先后历经了山东大学堂、国立青岛大学、国立山东大学、山东大学以及由原山东大学、山东医科大学、山东工业大学三校合并组建的新山东大学等几个历史发展时期。120年来，山东大学始终秉承“为天下储人才，为国家图富强”的办学宗旨，深入践行“学无止境，气有浩然”的校训精神，踔厉奋发，薪火相传，积淀形成了“崇实求新”的校风，培养了60余万各类人才，为国家和区域经济社会发展作出了重要贡献。　　●、“847-自动控制原理”考试性质、考查目标、考查内容等等　　适用于控制科学与工程、电力电子与电力传动、仪器科学与技术、交通运输工程硕）士研究生的入学考试。考试科目由自动控制原理和现代控制理论两部分构成。其中自动控制原理占110分，现代控制理论占40分。该科目考试满分为150分。　　一、自动控制原理部分　　1．绪论　　2．数学模型　　1）微分方程的建立　　2）传递函数　　3）系统的结构图　　4）信号流图　　3．线性系统的时域分析法　　1）一阶系统的时域分析　　2）二阶系统的时域分析　　3）高阶系统的时域分析　　4）线性系统的稳定性分析　　5）线性系统的稳态误差分析　　4．根轨迹法　　1）根轨迹的基本概念　　2）常规根轨迹的绘制　　3）零度根轨迹的绘制　　4）参变量根轨迹的绘制　　5．线性系统的频率分析法　　1）频率特性的基本概念　　2）控制系统的开环频率特性　　3）奈奎斯特稳定判据　　4）稳定裕度　　5）闭环频率特性　　6）频率特性分析　　6．线性系统的校正　　1）系统的设计及校正问题　　2）频率法串联校正　　3）控制系统的复合校正　　7．非线性系统　　1）典型非线性特性　　2）描述函数　　3）描述函数法　　8．采样系统　　1）离散系统的基本概念　　2）采样过程和采样定理　　3）信号恢复　　4）Z变换　　5）离散系统的数学模型　　6）离散系统的时域分析　　二、现代控制理论部分　　1．绪论　　2．控制系统的状态空间模型　　1）控制系统的状态空间表达式　　2）建立状态空间表达式的直接方法　　3）单变量系统线性微分方程转换为状态空间表达式　　4）单变量系统传递函数转换为状态空间表达式　　5）结构图分解法建立状态空间表达式　　6）状态方程的线性变换　　7）多变量系统的传递函数阵　　8）系统状态变量图、模拟结构图、信号流图　　9）子系统串并联及负反馈连接　　3．控制系统的状态方程求解　　10）线性定常系统的状态方程的解　　11）线性离散系统的状态空间表达式及连续系统的精确、近似离散化　　12）离散化前后系统能控性、能观测性变化　　13）线性定常离散系统状态方程求解　　4．控制系统的状态方程分析　　1）线性连续系统的能控性　　2）线性连续系统的能观测性　　3）线性离散系统的能控性和能观测性　　4）对偶性原理　　5）系统的能控性和能观测性与传递函数阵的关系　　6）系统的能控标准形和能观测标准形　　7）实现问题　　5．控制系统的状态空间设计　　1）状态反馈和输出反馈　　2）极点配置　　3）解耦控制　　4）全维观测器、降维观测器设计　　5）带输入变换器和串联补偿器的闭环状态反馈系统　　6）带状态观测器的状态反馈闭环系统　　6．控制系统的李雅普诺夫稳定性分析　　1）李雅普诺夫稳定性定义　　2）李雅普诺夫稳定性理论　　3）线性系统的李雅普诺夫稳定性分析　　考研政策不清晰？同等学力在职申硕有困惑？院校专业不好选？点击底部官网，有专业老师为你答疑解惑，211/985名校研究生硕士/博士开放网申报名中：https://www.87dh.com/yjs2/

第1章 控制理论基础概述1.1 概述1.2 控制理论的发展过程1.3 控制系统的基本构成1.4 控制系统的基本要求1.5 线性系统理论的研究对象1.6 线性系统理论的主要任务1.7 本书的结构1.8 习题第2章 古典控制介绍2.1 几种常见的传递函数2.1.1 典型反馈系统的几种传递函数2.1.2 几类典型环节的传递函数2.2 系统方块图2.2.1 方块图的概述及绘制2.2.2 方块图的等效变换2.3 系统的时域分析2.3.1 阶跃响应性能指标2.3.2 一阶系统瞬态性能指标2.3.3 二阶系统瞬态性能分析2.4 系统的频率分析2.4.1 频率特性的基本概念2.4.2 频率特性的表示法及基本环节的频率特性2.5 习题第3章 线性系统的数学描述3.1 连续系统的输入-输出描述法3.1.1 基本定义3.1.2 状态空间表达式以及矩阵向量表示的一般形式3.2 结构图3.2.1 多输入-多输出系统的方块图3.2.2 状态空间表达式的状态变量图3.3 状态空间表达式的建立3.3.1 由物理系统的机理直接建立状态空间表达式3.3.2 由高阶微分方程化为状态方程3.3.3 由传递函数建立状态空间表达式3.4 传递函数矩阵3.4.1 单输入-单输出系统3.4.2 多输入-多输出系统3.5 组合系统的状态空间表3.5.1 并联联结3.5.2 串联联结3.5.3 反馈联结3.6 线性变换3.6.1 系统状态的线性变换3.6.2 把状态方程变换为对角标准形3.6.3 状态方程化为若尔当标准形3.6.4 状态变换前后系统的不变性3.7 习题第4章 线性系统的运动分析4.1 状态转移矩阵4.1.1 状态转移矩阵的定义4.1.2 状态转移矩阵的性质4.2 线性定常系统的运动分析4.2.1 矩阵指数函数4.2.2 矩阵指数函数的计算4.2.3 线性定常系统的整体响应4.3 线性时变系统的运动分析4.3.1 时变线性系统的整体响应4.3.2 时变系统齐次状态方程的解4.4 脉冲响应矩阵4.4.1 单变量情形的简单回顾4.4.2 脉冲响应矩阵的定义与系统的输出响应4.4.3 状态空间模型的脉冲响应矩阵4.4.4 脉冲响应矩阵与传递函数矩阵4.5 线性系统的离散化4.5.1 线性定常系统的离散化4.5.2 线性时变系统的离散化4.6 离散时间系统状态方程的解4.6.1 递推法4.6.2 z变换法4.7 习题第5章 线性系统的能控性和能观性5.1 能控性和能观性的定义5.1.1 问题的提出5.1.2 能控性的定义5.1.3 能观性的定义5.2 线性时变系统的能控性判据5.2.1 格拉姆矩阵判据5.2.2 基于状态转移矩阵的判据5.2.3 基于系统参数矩阵的判据5.3 线性定常系统的能控性判据5.3.1 定常系统能控性的特殊性5.3.2 能控性矩阵判据5.3.3 PBH判据5.4 对偶原理与能观性判据5.4.1 格拉姆矩阵判据5.4.2 对偶原理5.4.3 能观性判据5.5 线性系统的能控、能观性指数5.5.1 线性系统的能控性指数5.5.2 线性系统的能观性指数5.6 单输入-单输出线性系统的能控/能观规范型5.6.1 单输入-单输出线性系统的能控规范型5.6.2 单输入-单输出线性系统的能观规范型5.7 多输入-多输出线性系统的能控/能观规范型5.7.1 两种搜索方案5.7.2 多输入-多输出系统的旺哈姆能控规范型5.7.3 龙伯格能控规范型5.7.4 线性系统的能观规范型5.8 线性系统的结构分解5.8.1 能控性和能观性在线性非奇异变换下的属性5.8.2 线性定常系统按能控性的结构分解5.8.3 线性定常系统按能观性的结构分解5.8.4 线性定常系统结构的规范分解5.9 习题第6章 系统运动的稳定性6.1 稳定性的基本概念6.2 稳定性判据6.2.1 劳斯稳定判据6.2.2 根轨迹法6.2.3 奈奎斯特稳定判据6.3 李雅普诺夫稳定性理论6.3.1 李雅普诺夫第一方法6.3.2 李雅普诺夫第二方法6.4 李雅普诺夫方法在线性系统中的应用6.5 李雅普诺夫方法在非线性系统中的应用6.5.1 克拉索夫斯基判别法6.5.2 变量梯度法6.6 外部稳定性和内部稳定性6.6.1 外部稳定性6.6.2 内部稳定性6.6.3 内部稳定性与外部稳定性的关系6.7 习题第7章 状态反馈与极点配置7.1 状态反馈的定义及其性质7.2 极点配置7.2.1 关于极点配置的定理7.2.2 关于极点配置的方法7.2.3 多输入系统的极点配置7.2.4 根轨迹问题7.3 状态反馈镇定7.4 应用状态反馈实现解耦控制7.4.1 问题的提出7.4.2 实现解耦控制的条件和主要结论7.4.3 算法和结论7.5 夭于线性时变系统的状态反馈7.6 输出反馈与极点配置7.6.1 定常线性输出反馈控制律7.6.2 线性定常输出动态补偿器7.6.3 输出反馈的极点配置7.6.4 状态反馈和输出反馈的比较7.7 习题第8章 状态观测器设计8.1 状态观测器存在的条件8.2 全维状态观测器8.3 降维状态观测器8.4 带状态观测器的反馈系统8.5 用MATLAB设计状态观测器8.6 习题第9章 最优控制理论9.1 求解最优控制的变分法9.1.1 泛函与变分基础9.1.2 欧拉方程9.1.3 条件极值9.1.4 最优控制问题的变分解法9.2 线性二次型性能指标的最优控制9.2.1 问题提法9.2.2 状态调节器9.2.3 定常系统9.2.4 输出调节器9.2.5 跟踪问题9.2.6 二次型最优控制问题的MATLAB解法9.3 习题第10章 卡尔曼滤波10.1 随机系统10.1.1 随机过程10.1.2 平稳随机过程10.1.3 线性估计问题10.1.4 最小二乘估计10.1.5 线性最小方差估计10.1.6 随机连续系统的状态空间描述10.1.7 随机离散系统的状态空间描述10.1.8 由离散系统的极限情况求连续系统的状态空间描述10.2 卡尔曼滤波的基本思想10.3 正交投影10.4 离散系统的卡尔曼滤波10.4.1 卡尔曼滤波原理--递推公式10.4.2 卡尔曼滤波公式的证明10.5 有色噪声情况下线性系统的滤波10.6 连续时间系统的卡尔曼滤波10.7 随机线性系统的最优控制10.8 习题附录 数学基础A.1 集合和线性空间A.1.1 集合的定义A.1.2 线性空间的定义A.2 向量范数A.3 矩阵A.3.1 矩阵中的基本概念A.3.2 矩阵范数的概念A.3.3 诱导范数A.4 线性变换及其矩阵表达式和范数A.5 矩阵微分法A.5.1 相对于数量变量的微分法A.5.2 相对于向量的微分法A.5.3 复合函数微分法A.5.4 矩阵与矩阵间的微分关系A.5.5 最小二乘估计A.6 拉普拉斯变换A.6.1 常见函数的拉普拉斯变换A.6.2 几个重要的定理A.6.3 卷积积分A.7 正定函数A.8 多项式矩阵A.8.1 基本概念A.8.2 初等变换A.9 若尔当分解A.10 互质性参考文献

DGUS组态软件中的动画图标该怎么用-动画图标将一个定值数据变量对应了 3 种不同的图标指示状态：不显示、显示固定图标、显示动画图标。多用于变 量的报警提示，变量占 2 个字位置，（VP+1）位置保留预留，用于辅助动画显示功能，串口指令可不参与地址访 问。

要画出VT图像，首先需要准备一张白纸，画笔，彩色粉笔等画图工具。首先，在白纸上画出一个正方形，它将成为VT图像的轴线。接着，在X轴和Y轴上分别划出数个等分线，这样就能够得到若干个坐标点，可以把它们看成是状态变量。接下来，根据需要在坐标点之间画出直线，这些直线就是状态变量之间的关系。如果有多种不同的关系，可以给它们使用不同的颜色，以区分它们的不同。最后，可以在每个坐标点上写上相应的状态变量，或者在图像上标注出其他有用的信息，例如：状态变量的取值范围，关系的斜率等。这样就可以画出一张VT图像了。

状态变量反馈系统的设计步骤（1）如果所有的状态变量都可以测量，则可以直接基于状态向量设计全状态反馈控制率；（2）如果不是所有的状态可测，则使用观测器；状态观测器[全阶、降维（只需要针对无法直接测量的状态变量设计观测器）]（3）全状态观测器+全状态反馈控制由观测器+全状态反馈控制律集成得到的状态变量校正器2. 闭环系统的极点实际上就是状态变量模型中的系统矩阵的特征值。设计全状态反馈控制律通常都要依赖极点配置方法；系统的能控性和能观性由控制界的大师级人物，他还因为所设计的卡尔曼滤波器而名声卓著，在阿波罗登月计划中发挥了重要的作用。3. 能控性的概念：如果存在无约束的控制信号 [公式] ，能够使系统从任意一个初始状态 [公式] 转变到另一个期望状态 [公式] , [公式] ，则称该系统是完全能控的。判断方式，对于状态变量系统4. 利用卡尔曼状态空间分解法，可以将状态向量（或状态变量的线性组合）分解为能控和不能控的两大类变量。只考虑完全能控的系统，也常常简称为能控系统。当且仅当系统能观且能控时，才能够将所有特征值配置在 s 平面上的任意指定位置。5. 能观性的概念：判断方式，考虑如下单输入-单输出系同能控性的处理一样，当系统完全能观时，则系统一定是能检（如果不能观的那一部分状态变量本质上也是稳定的，则这样的系统成为能检系统）。卡尔曼状态空间分解法可以将状态向量分为能观和不能观两大类变量。本章只考虑完全能观系统，后面也常简称为能观系统。在设计全状态反馈控制律时，首先要判断系统是否完全能控和能观。如果是，就可以利用极点配置方法将极点配置到预定位置，从而保证闭环系统的性能指标满足设计要求。6.分离原理状态变量反馈系统设计的优点在于，可以分开独立设计全状态反馈控制律和观测器，这是最理想的反馈系统设计方式。

这是很简单的啊。做个显示就行。

从左往右。二阶系统的模拟电路图开头是在左边。所以二阶系统的模拟电路图从左往右看。二阶线性系统简称“二阶系统”。包含有两个独立的状态变量的动态系统。

3个part是什么连接方式?直接测量质心是没有办法的如果是固定副连接就简单了,part都是最基本的图形,直接积分就能算出来整体的质心,算出来后在质心位置添加一个add to part的marker点,测量就不解释了；如果模型的形状时刻变化就有点麻烦了,可以写一个子程序计算实时质心位置再测量,或者和MATLAB联合仿真也能实现.

auc默认得到的，你的数据看看

s函数 一下是s函数的介绍函数是system Function的简称，用它来写自己的simulink模块。（够简单吧，^_^， 详细的概念介绍大伙看帮助吧）可以用matlab、C、C++、Fortran、Ada等语言来写， 这儿我只介绍怎样用matlab语言来写吧（主要是它比较简单） 先讲讲为什么要用s函数，我觉得用s函数可以利用matlab的丰富资源，而不仅仅局 限于simulink提供的模块，而用c或c++等语言写的s函数还可以实现对硬件端口的操作， 还可以操作windows API等的 先介绍一下simulink的仿真过程（以便理解s函数），simulink的仿真有两个阶段： 一个为初始化，这个阶段主要是设置一些参数，像系统的输入输出个数、状态初值、 采样时间等；第二个阶段就是运行阶段，这个阶段里要进行计算输出、更新离散状态、 计算连续状态等等，这个阶段需要反复运行，直至结束。 在matlab的workspace里打edit sfuntmpl(这是matlab自己提供的s函数模板)，我们 看它来具体分析s函数的结构。 它的第一行是这样的：function [sys,x0,str,ts]=sfuntmpl(t,x,u,flag) 先讲输入与输出变量的含义：t是采样时间，x是状态变量，u是输入（是做成simulink模 块的输入）,flag是仿真过程中的状态标志（以它来判断当前是初始化还是运行等）；sys输出根据flag的不同而不同（下面将结合flag来讲sys的含义），x0是状态变量的初始值，str是保留参数（mathworks公司还没想好该怎么用它，嘻嘻，一般在初始化中将它置空就可以了,str=[])，ts是一个1×2的向量，ts(1)是采样周期，ts(2)是偏移量。 下面结合sfuntmpl.m中的代码来讲具体的结构： switch flag, %判断flag，看当前处于哪个状态 case 0, [sys,x0,str,ts]=mdlInitializeSizes; flag=0表示处于初始化状态，此时用函数mdlInitializeSizes进行初始化，此函数在 sfuntmpl.m的149行 我们找到他，在初始化状态下，sys是一个结构体，用它来设置模块的一些参数，各个参 数详细说明如下 size = simsizes;%用于设置模块参数的结构体用simsizes来生成 sizes.NumContStates = 0;%模块连续状态变量的个数 sizes.NumDiscStates = 0;%模块离散状态变量的个数 sizes.NumOutputs = 0;%模块输出变量的个数 sizes.NumInputs = 0;%模块输入变量的个数 sizes.DirFeedthrough = 1;%模块是否存在直接贯通（直接贯通我的理解是输入能 %直接控制输出） sizes.NumSampleTimes = 1;%模块的采样时间个数，至少是一个 sys = simsizes(sizes); %设置完后赋给sys输出 举个例子，考虑如下模型： dx/dt=fc(t,x,u) 也可以用连续状态方程描述：dx/dt=A*x+B*u x(k+1)=fd(t,x,u) 也可以用离散状态方程描述：x(k+1)=H*x(k)+G*u(k) y=fo(t,x,u) 也可以用输出状态方程描述：y=C*x+D*u 设上述模型连续状态变量、离散状态变量、输入变量、输出变量均为1个，我们就只需改上面那一段代码为： （一般连续状态与离散状态不会一块用，我这儿是为了方便说明） sizes.NumContStates=1;sizes.NumDiscStates=1;sizes.NumOutputs=1;sizes.NumInpu ts=1; 其他的可以不变。继续在mdlInitializeSizes函数中往下看： x0 = []; %状态变量设置为空，表示没有状态变量，以我们上面的假设，可改 %为x0=[0,0](离散和连续的状态变量我们都设它初值为0) str = []; %这个就不用说了，保留参数嘛，置[]就可以了，反正没什么用，可 %能7.0会给它一些意义 ts = [0 0]; %采样周期设为0表示是连续系统，如果是离散系统在下面的mdlGet %TimeOfNextVarHit函数中具体介绍 嘻嘻，总算讲完了初始化，后面的应该快了 在sfuntmpl的106行继续往下看： case 1, sys=mdlDerivatives(t,x,u); flag=1表示此时要计算连续状态的微分，即上面提到的dx/dt=fc(t,x,u)中的dx/dt,找到 mdlDerivatives函数（在193行）如果设置连续状态变量个数为0，此处只需sys=[]; 就可以了（如sfuntmpl中一样），按我们上述讨论的那个模型，此处改成 sys=fc(t,x(1),u)或sys=A*x(1)+B*u %我们这儿x(1)是连续状态变量，而x(2)是离散的 ，这儿只用到连续的，此时的输出sys就是微分 继续，在sfuntmpl的112行： case 2, sys=mdlUpdate(t,x,u); flag=2表示此时要计算下一个离散状态，即上面提到的x(k+1)=fd(t,x,u)，找到mdlUpd ate函数（在206行）它这儿sys=[];表示没有离散状态，我们这而可以改成 sys=fd(t,x(2),u)或sys=H*x(2)+G*u;%sys即为x(k+1) 看来后面几个一两句话就可了，呵呵，在sfuntmpl的118行 case 3, sys=mdlOutputs(t,x,u); flag=3表示此时要计算输出，即y=fo(t,x,u),找到mdlOutputs函数（在218行），如上，如果sys=[]表示没有输出，我们改成sys=fo(t,x,u)或sys=C*x+D*u %sys此时为输出y 好像快完了，嘻嘻，在sfuntmpl的124行 case 4, sys=mdlGetTimeOfNextVarHit(t,x,u); flag=4表示此时要计算下一次采样的时间，只在离散采样系统中有用(即上文的mdlInit ializeSizes中提到的ts设置ts(1)不为0) 连续系统中只需在mdlGetTimeOfNextVarHit函数中写上sys=[];这个函数主要用于变步长的设置，具体实现大家可以用edit vsfunc看vsfunc.m这个例子 最后一个，在sfuntmpl的130行 case 9, sys=mdlTerminate(t,x,u); flag=9表示此时系统要结束，一般来说写上在mdlTerminate函数中写上sys=[]就可，如 果你在结束时还要设置什么，就在此函数中写 关于sfuntmpl这个s函数的模板讲完了。 s函数还可以带用户参数，下面给个例子，和simulink下的gain模块功能一样，大伙自己 看吧，我睡觉去了，累了 function [sys,x0,str,ts] = sfungain(t,x,u,flag,gain) switch flag, case 0, sizes = simsizes; sizes.NumContStates = 0; sizes.NumDiscStates = 0; sizes.NumOutputs = 1; sizes.NumInputs = 1; sizes.DirFeedthrough = 1; sizes.NumSampleTimes = 1; sys = simsizes(sizes); x0=[]; str=[]; ts=[0,0]; case 3, sys=gain*u; case {1,2,4,9}, sys = []; end 做好了s函数后，simulink--user-defined function下拖一个S-Function到你的模型，就可以用了 在simulink----user-defined function还有个s-Function Builder，他可以生成用c语 言写的s函数 在matlab的workspace下打sfundemos，可以看到很多演示s函数的程序

从P－V图上，是不好判断等温与等熵（可逆绝热）过程的。P－V主要是对等压或等容过程的判断，而T－s图则是对等温与等熵（可逆绝热）过程的判断。 但是，如果知道P－V图中的两条曲线就是等温和等熵线的话，那么，更倾斜的那条曲线，一定就是等熵（可逆绝热）线。

存量的方程默认就是integ积分函数的，不需要手动输入integ这几个字母。举例：库存=integ（入库-出库，10），方程编辑窗口中，应如下操作：1、在equation文本框里，直接输入：入库-出库注：不要写成（入库-出库），这种格式不对；而且入库、出库两个流量，在视窗里绘制的图一定要是正确的。2、在initial Value 里直接输入：10 注：这是存量的初始值，只有存量才有初始值的。

锅炉过热器和再热器出口蒸汽温度是单元机组运行中必须保持在一定范围的重要参数。随着机组容量的增大，过热器和再热器管道也随之加长，这就使得其热惯性和调节滞后都大大增加，从而造成汽温控制系统投自动困难，或被调参数的动、静态品质指标差。锅炉过热器是回收锅炉烟气能量的，使锅炉出来的蒸汽可以获得加热，变为干蒸汽，有利于提高锅炉热效率，也有利于蒸汽轮机避免水击 回热器是从蒸汽轮机的乏蒸汽中回收能量，加热进入锅炉的循环水 此外还有回热器，可以将高压级排出的蒸汽再热，回收锅炉的能量，这些装置都是大型锅炉蒸汽系统的辅助集热装置，都有利于提高锅炉系统的能量效率，只不过过热器、再热器是回收烟气能量，回热器是回收蒸汽能量。　　采用自适应控制技术需要对被控对象的动态特性进行辨识，目前通用的计算机分散控制系统（ DCS ）中还没有提供一套对被控对象进行实时动态地系统辨识的软件工具，其次在应用领域真正能够掌握和运用自适应控制技术的人才也很缺乏。DCS控制系统（DISTributed Control System，分散控制系统）是随着现代大型工业生产自动化的不断兴起和过程控制要求的日益复杂应运而生的综合控制系统。它是计算机技术、系统控制技术、网络通讯技术和多媒体技术相结合的产物，可提供窗口友好的人机界面和强大的通讯功能，是完成过程控制、过程管理的现代化设备，具有广阔的应用前景。　　现场实时控制的应用效果展示了该项技术的先进性和实用性。状态观测器根据系统的外部变量（输入变量和输出变量）的实测值得出状态变量估计值的一类动态系统，也称为状态重构器。60年代初期，为了对控制系统实现状态反馈或其他需要，D.G.吕恩伯格、R.W.巴斯和J.E.贝特朗等人提出状态观测器的概念和构造方法，通过重构的途径解决了状态的不能直接量测的问题。状态观测器的出现，不但为状态反馈的技术实现提供了实际可能性，而且在控制工程的许多方面也得到了实际应用，例如复制扰动以实现对扰动的完全补偿等。工业生产过程中，对于生产装置的温度、压力、流量、液位等工艺变量常常要求维持在一定的数值上，或按一定的规律变化，以满足生产工艺的要求。PID控制器是根据PID控制原理对整个控制系统进行偏差调节，从而使被控变量的实际值与工艺要求的预定值一致。不同的控制规律适用于不同的生产过程，必须合理选择相应的控制规律，否则PID控制器将达不到预期的控制效果。　　2. 状态反馈系统的基本概念及几个主要结论　　状态反馈的基本特点是采用对状态向量的线性反馈律来构成闭环控制系统，由于控制作用是系统状态的函数，可使控制效果得到很大地改善，从而比输出反馈具有一系列更好的控制特性。　　自动控制原理指是指在没有人直接参与的情况下，利用外加的设备或装置（称控制装置或控制器），使机器，设备或生产过程（统称被控对象）的某个工作状态或参数（即被控制量）自动地按照预定的规律运行。控制系统的各种特性，或其各种品质指标，很大程度上是由系统的极点位置所决定的。而所谓极点配置问题，就是通过反馈阵的选择，使闭环系统的极点，恰好处于所希望的一组极点的位置上。　　极点配置定理回答了在怎样的条件下，仅仅通过状态反馈，就能任意配置极点的问题。它可简述为：若动态方程 可控，则利用状态反馈式 可以任意配置闭环系统的特征值，若特征值中有复数，必共轭成对地出现。　　3. 运用观测器理论解决蒸汽温度调节对象的状态重构问题　　对于完全能控的线性定常系统，可以通过线性状态反馈任意配置极点，以使系统实现其在Ляпунов意义下是渐进稳定的，亦即是能镇定的。但是，通常并不是全部状态变量都能直接量测的，从而给状态反馈的物理实现造成了障碍。　　3.1 状态观测器的定义及其实现问题　　状态观测器有如下定义 : 设线性定常系统 ∑ o ＝（ A ， B ， C ）的状态 X 是不能直接测量的， 称动态系统∑ g 是∑ o 的一个状态观测器，如果　　（ 1 ）∑ g 以∑ o 的输入 u 和输出 y 作为输入量；　　（ 2 ）∑ g 的输出 W （ t ）满足如下的等价性指标　　 （4）　　观测器的存在性：状态观测器存在的充分必要条件是∑ o 的不能观测部分渐近稳定。如果对给定的一个传递函数阵 W （ s ），能找到一个状态方程（ A,B,C ）并使之成立　　C （ sI - A ） - 1 B = W （ s ） （5） 则称（ A,B,C ）为具有传递特性 W （ s ）的系统的一个实现。实现就其本质而言，是在状态空间法的领域内寻找一个假想结构，使之与真实系统具有相同的传递特性。并不是任意给定的 W （ s ）都可找到其实现的，通常，它必须满足物理可实现条件。　　实现的不唯一性：与给定的 W （ s ）具有相同的传递特性的实现不是唯一的。对于给定的 W （ s ），一定存在一类维数最低的实现，称为最小实现，它反映了具有给定传递函数特性 W （ s ）的假想结构的最简形式。最小实现也不是唯一的，但它们的维数必是相等的，且必是代数等价的。　　3.2 锅炉蒸汽温度被控对象的动态特性及其状态观测器的一种实现　　锅炉蒸汽温度被控对象包括过热器出口主蒸汽温度和再热器出口的再热蒸汽温度。集总参数模型则是将单相受热管的介质状态参数看成是均一的，并在空间位置上选定一个有代表性的点，就用这一点介质的参数作为环节的集总参数。进一步还可推断出单相受热管的多段集总参数模型，通常把整个管段均分成若干小段，每个分段内集总参数的选择要一致。因此每个分段模型的形式与整个管段模型的形式是相同的，整个管段的模型则由各个分段（设共有 n 段）模型串联而成，也就是分段模型的 n 次幂。这时，对每个分段来说，须将总热流量、总金属量、总容积等分别除以分段数 n 。关于进出口温度之间的传递函数。　　这个公式含有近十个参数，对于实际应用并不方便。它的意义在于提供了一个十分有用的概念，即可以把过热器和再热器等单相受热管理解成由若干个分段所组成，各分段传递函数的形式相同，段数 n 越大，每段传递函数表达式中的时间常数就成比例地减少。再热器实质上是一种把作过功的低压蒸汽再进行加热并达到一定温度的蒸汽过热器，再热器的作用进一步提高了电厂循环的热效率，并使汽轮机末级叶片的蒸汽温度控制在允许的范围内。　　实际工程问题中往往把解析法和系统辨识方法结合起来，通过对系统基本结构及工作原理的了解，初步推断出系统模型的结构，或估计出系统模型的结构形式，然后再用辨识方法确定模型中的参数。　　图 1 所示为过热器的状态观测器，整个过热器划分为四段，对每一分段又可简化为一阶惯性环节，整个过热器就是四阶惯性环节。至于时间常数 T 通常是单元机组负荷的函数，可作为状态反馈控制系统中的一个待定因变量，在运行过程中通过观测试验进行参数整定。　　图 1 过热器的状态观测器及其状态反馈示图　　为了更好地反映被控对象的动态特性，故将过热器的状态观测器设计为“增量形式”，即将过热器入口温度偏差和出口温度偏差引入状态观测器，这样观测到的状态变量更明确地反映了温度的变化方向，同时过热器入口温度偏差的引入使状态观测器具有了预测控制的某些特点。为适应过热器参数的变化，入口温度设定值，出口温度设定值及时间常数 T 均为锅炉负荷的函数。　　设过热器导前区传递函数为 ，惰性区传递函数为　　则 状态观测器的反馈矩阵 Kc=[K c1 ， K c2 ， K c3 ， K c4 ] ；状态反馈矩阵 K=[K 1 ， K 2 ， K 3 ， K 4 ， K 5 ] ，其中 K 1 为过热器导前区的反馈增益。　　惰性区传递函数的增益 K 2 可以查阅锅炉的热力计算书，取不同工况的平均值。而过热器惰性区时间常数 T 2 的辨识则可以利用状态观测器来完成。首先，令状态反馈控制开环 , 状态反馈矩阵 Kc=[0 ， 0 ， 0 ， 0] ；然后，调节观测器时间常数，使观测器输出值和过热器出口值的变化基本保持一致，此时的观测器时间常数即可认为是惰性区传递函数的时间常数。　　4 状态观测器、状态反馈控制与常规 PID 调节相结合的工程应用实例　　4.1 状态反馈－ PID 控制的结构与特点　　状态反馈— PID 控制的原理框图见图 2 。　　图 2. 状态反馈— PID 控制的原理框图　　与传统的 PID 控制相比，采用状态反馈控制能方便的通过配置闭环极点的方法，改变系统的特性，达到提高控制精度的目的。这对控制具有迟延环节的工业对象来说，无疑是一种较好的控制方案。但是，由于单相受热管的动态特性与热流量有关，单靠状态反馈配置极点还难以保证在不同的工况下使锅炉蒸汽温度控制系统的指标均达到理想的要求，而 PID 控制恰好具有鲁棒性好和抗高频干扰能力强的优点，二者的优势可以互补。动态特性：当被测量随时间迅速变化时，输出量与输入量之间的关系称为动态特性，可以用微分方程表示。　热流量是一定面积的物体两侧存在温差时，单位时间内由导热、对流、辐射方式通过该物体所传递的热量。通过物体的热流量与两侧温度差成正比，与厚度成反比，并与材料的导热性能有关。单位面积的热流量为热流通量。稳态导热通过物体热流通量不随时间改变，其内部不存在热量的蓄积；不稳态导热通过物体的热流通量与内部温度分布随时间而变化。 　　利用状态反馈改善系统的闭环特性，提高系统响应速度。这是控制的第一个层次。然后，将这个品质比较好的广义被控对象交由 PID 控制，改善系统的鲁棒性，使系统的适应性提高。这是控制的第二个层次。　　4.2 状态反馈－ PID 控制的仿真研究　　设 ， ，令观测器为 ， Kc=[188.8458 ， 329.2705 ， 159.7069,22.8667] ， K=[0.06659 ， 3.6134 ， 4.8962 ， 2.9486 ， 0.6659]　　第一级调节器参数为： K p =0.08 ， I=50s　　第二级调节器参数为： K p =1.0 ， I=0.0s　　4.2.1 状态反馈－ PID 控制与 PID 串级控制系统的比较　　PID 串级控制系统第一级调节器参数为： Kp=1 ， I=25s　　第二级调节器参数为： Kp=1.0 ， I=0.0s　　图 3 是定值在发生单位阶跃扰动时的响应曲线。　　由图 3 可以看出，状态反馈－ PID 控制系统的控制效果明显优于传统的 PID 串级控制系统　　图 3 状态反馈— PID 控制与 PID 串级控制的响应特性比较　　4.2.2 改变观测器的时间常数 T 0 （其它参 数不变）　　令 T 0 =5 ， 8 ， 10 ， 15 时，系统的设定值扰动响应见图 4 。由图 4 可以看出在模型失配时，状态反馈－ PID 控制系统的表现。当观测器的时间常数 T0 小于惰性区时间常数 T2 （10s） 时，系统响应加快，但 T0 越小出现的超调越大。当 T0 大于 T2 时，系统响应变慢。应该注意到，当 T0 与 T2 相差较大时，系统响应变差。因此，在实际应用中可以令观测器的时间常数 T0 是负荷的函数，以适应惰性区时间常数 T2 的变化。　　图 4. 在不同的观测器时间常数下系统的响应曲线　　4.2.3 改变观测器的增益 K0 （其它参数不变）　　令 K0= 1.0 ， 1.1 ， 1.2 ， 1.5 时，系统的设定值扰动响应见图 5 。由图 5 可见，系统对 K0 的变化不敏感；而实际系统的惰性区增益的变化范围也基本在 1.1-1.5 之间。　　图 5. 在不同的观测器增益下系统的响应曲线　　改变状态反馈矩阵 K （其它参数不变）　　系统的设定值扰动响应见图 6 。　　理论上讲， T 0 ， K0 ， KC 和 K 的变化均会导致系统闭环极点位置的变化。但是，如果 T 0 和 K0 的变化范围已知，就可以找到一蔟满足设计期望的 KC 和 K 。由图 4 ， 5 ， 6 ， 7 不难看出，状态反馈－ PID 控制系统中参数的变化范围是比较大的，而系统的控制指标仍旧很好，说明系统具有比较强的鲁棒性。　　图 6. 在不同的状态反馈矩阵下系统的响应曲线　　4.3 状态反馈－ PID 控制的工程应用　　陕西宝鸡第二发电厂新建工程 1 号 300MW 单元机组，锅炉为亚临界、自然循环中间再热汽包炉。主蒸汽温度为三级喷水调节，其中二级和三级过热器分为 A 、 B 两侧，再热汽温度以燃烧器摆动火嘴调节为主，加微量喷水及事故工况喷水调节。燃烧器是使燃料和空气以一定方式喷出混合（或混合喷出）燃烧的装置统称。热工控制系统硬件为引进美国西屋公司的 WDPF-II 型分散控制系统，应用软件的设计组态以及工程服务由国电智深承担。在机组 168 小时考核试运期间，过（再）热汽温度控制系统一直处于连续的自动控制状态。计算机统计的结果表明，蒸汽温度的偏差不超过± 2 ℃ 。图 8 为三级过热器 A 侧 24 小时运行曲线。　　5 结论　　为了实现对大滞后复杂对象的高质量控制，本文将状态反馈控制与 PID 控制相综合，提出了状态反馈 -PID 控制方案。对汽温控制进行的仿真研究和现场调试结果表明，本方案具有优良的控制性能，并具有较强的鲁棒性。　　与其它现代控制方法相比，状态反馈 -PID 控制的算法简单，计算量小，且容易理解，可直接利用 DCS 系统中标准控制算法实现，有很好的推广应用价值。　　之二：基于自抗扰控制器的蒸汽温度控制系统　　1. 汽温调节对象的动态特性　　过热蒸汽温度控制的任务是维持过热器出口蒸汽温度在允许范围之内，并保护过热器使其管壁温度不超过允许的工作温度。为了提高机组热循环的经济性，减小汽轮机末级叶片中蒸汽湿度，而采用中间再热循环系统。　　大型锅炉的过热器一般布置在炉膛上部和高温烟道中，过热器往往分成多段，中间设置喷水减温器，减温水由锅炉给水系统提供。喷水减温器按冷却水喷入调温水蒸气的结构不同，可分为文丘里式、旋涡式和多孔喷管式等型式。喷水减温器一般布置在两级过热器之间。因喷水直接与水蒸气混合，故对水质要求较高。对给水品质好的凝汽式电厂，可直接用给水作喷水。对给水品质较差的中、高压电厂，还可采用自制冷凝水的喷水减温系统。其原理是将部分饱和水蒸气用给水冷却成冷凝水喷入减温器中调温。水的喷射依靠冷凝器和减温器之间的压差来实现，不需专门的减温水泵。喷水减温器的特点是结构简单，调温幅度大（可达50℃--65"C），调节温度灵敏，易于实现自动化，因此，锅炉中普遍采用。缺点为对喷水品质要求高。　　影响过热器出口汽温的因素很多，主要是以下三种扰动。　　A. 蒸汽流量扰动　　B. 烟气侧传热量的扰动　　C. 减温喷水量扰动　　其中 1 和 2 的扰动响应曲线类似，因为两者的扰动是沿整个过热器长度方向上同时发生的，响应具有自平衡特性，而且惯性和迟延都比较小。　　对于第 3 种扰动考虑到使控制系统结构简单，易于实现，目前大多采用喷水量作为调节量，因此喷水量扰动就是基本扰动。　　2 、通常的汽温控制系统　　通常采用两种方法对汽温系统进行控制即带有导前微分信号的双信号汽温控制系统和汽温串级控制系统，另外还可以增加相位补偿回路或前馈控制回路，提高控制系统的品质。　　3 、自抗扰控制器介绍　　自抗扰控制器自PID控制器演变过来，采取了PID误差反馈控制的核心理念。传统PID控制直接引取输出于参考输入做差作为控制信号，导致出现响应快速性与超调性的矛盾出现。自抗扰控制器主要由三部分组成：跟踪微分器（tracking differentiator），扩展状态观测器 （extended state observer） 和非线性状态误差反馈控制律（nONlinear state error feedback law）。跟踪微分器的作用是安排过渡过程，给出合理的控制信号，解决了响应速度与超调性之间的矛盾。扩展状态观测器用来解决模型未知部分和外部未知扰动综合对控制对象的影响。虽然叫做扩展状态观测器，但与普通的状态观测器不同。扩展状态观测器设计了一个扩展的状态量来跟踪模型未知部分和外部未知扰动的影响。然后给出控制量补偿这些扰动。将控制对象变为普通的积分串联型控制对象。设计扩展状态观测器的目的就是观测扩展出来的状态变量，用来估计未知扰动和控制对象未建模部分，实现动态系统的反馈线性化，将控制对象变为积分串联型。非线性误差反馈控制律给出被控对象的控制策略。　　自抗扰控制器 （ADRC） 基本结构是由如下三种功能组合而成 :　　用一个跟踪微分器 （TD） 来安排过渡过程并提取其微分信号；　　用扩张状态观测器 （ESO） 来估计对象的状态变量和未知扰动的实时作用量；　　安排的过渡过程与对象状态估计量之间误差的适当非线性组合和未知扰动估计量的补偿来生成控制信号。　　下面以二阶 ADRC 为例：　　（1） 跟踪微分器　　跟踪微分器是这样的非线性环节：对它输入一个信号 , 它给出这个信号的跟踪信号 及其微分信号 . 是安排的过渡过程 , 而 是这个过渡过程的微分信号 . 跟踪微分器的动态方程为　　其中 , 为如下方式定义的非线性函数：　　；　　；　　；　　；　　；　　；　　当 为控制目标 - 设定值时， 给出 0 到设定值的无超调的过渡过程曲线，而 是此过渡过程的微分信号。过渡过程的快慢就取决于参数 的选取， 大，过渡过程快， 小，过渡过程慢。　　（2）扩张状态观测器　　扩张状态观测器 （ESO） 的动态方程为　　其中 , 非线性函数 为　　是对象的输入 , 是对象的输出 , 它们都是 ESO 的输入量 . 变量 将估计出产生信号 的对象的状态变量 , 而 将估计出产生信号 的对象的模型作用 （ 内扰 ） 和外扰作用的实时总和作用 . 是 ESO 的可调参数 . 调好了参数 , 这个 ESO 能给出很满意的估计结果 . 这是独立于产生信号 的对象模型和外扰作用的观测器 .　　（3） 控制信号的生成　　控制信号 将由安排的过渡过程 、 ESO 给出的估计 共同生成。　　设对象描述为　　把系统的输入 和输出 一同输入到 ESO 中， ESO 的 分别估计出对象的 ， 及 。　　现在把控制量 分解成两个分量：　　并把控制分量 取成　　那么被控对象近似地变成　　-- 纯粹的积分器串联形对象　　把对象的“内扰”和“外扰”作用全部补偿掉了 . 这是 ADRC 具有抗扰能力的根本原因 .　　至于控制量的另一分量 的构造方法如下：　　由安排的过渡过程 与 ESO 给出的状态估计 来形成两个误差量　　；　　然后用误差 和 的适当非线性函数 来产生 ，具体可取　　一般 , . 如果 , 那么这种反馈符合“小误差大增益 , 大误差小增益”的规律。　　（4）自抗扰控制器的结构　　自抗扰控制器的方块图 （Block Diagram of ADRC） 为　　ADRC 的结构图　　（5） 自抗扰控制器的特点与应用前景　　自抗扰控制器是由过渡过程安排、扩张状态观测器、扰动补偿、状态误差的非线性反馈等特殊形式非线性结构所组成 .　　自抗扰控制器能够自动检测并补偿对象的 " 内扰 （ 模型 ）" 和 " 外扰 " 作用，从而在各种恶劣环境之下也能保证很高的控制精度。利用自抗扰控制器进行控制系统设计时，可以把系统中的许多不同因素归类为对系统的这种，或那种“扰动”，然后用扩张状态观测器来分别进行估计、补偿。动检测就是在测量和检验过程中完全不需要或仅需要很少的人工干预而自动进行并完成的。实现自动检测可以提高自动化水平和程度，减少人为干扰因素和人为差错，可以提高生产过程或设备的可靠性及运行效率。自动检测的任务主要有两种，一是将被测参数直接测量并显示出来，以告诉人们或其他系统有关被测对象的变化情况，即通常而言的自动检测或自动测试；二是用作自动控制系统的前端系统，以便根据参数的变化情况做出相应的控制决策，实施自动控制。　　自抗扰控制器的算法简单，容易实现，而且其参数适应范围广，是一种理想的实用数字控制器。　　自抗扰控制器具有如下优特点：　　A. 独立于对象数学模型的固定结构；　　B. 能实现快速、无超调、无静差控制；　　C. 被调参数物理意义明确，易整定参数；　　D. 算法简单，能实现高速、高精度控制的理想数字控制器；　　E. 无需量测外扰而能消除其影响；　　F. 不用区分线性、非线性，时变、时不变对象；　　G. 对象模型已知更好，未知也无妨；　　H. 易实现大时滞对象控制；　　I. 解耦控制特别简单；所谓解耦控制系统，就是采用某种结构，寻找合适的控制规律来消除系统种各控制回路之间的相互耦合关系，使每一个输入只控制相应的一个输出，每一个输出又只受到一个控制的作用。 解耦控制是一个既古老又极富生命力的话题，不确定性是工程实际中普遍存在的棘手现象。解耦控制是多变量系统控制的有效手段。　　目前，绝大部分工业控制器都以数字控制器形式出现，旧的模拟式控制器也被数字式控制器所取代。数字控制器，Digital Controller ，电子控制器的一类，计算机控制系统的核心部分，一般与系统中反馈部分的元件、设备相连，该系统中的其他部分可能是数字的也可能是模拟的。数字控制器通常是利用计算机软件编程，完成特定的控制算法。通常数字控制器应具备： A/D转换、D/A转换、一个完成输入信号到输出信号换算的程序。　　自抗扰控制器为适应这个新时代的要求而诞生，它将以更高的效率和精度去替代过程控制中广泛采用的 PID 和现行各种形式“先进控制器”。　　自抗扰控制器的结构已经成型，对不同类型对象 ，只需调整相应参数就可实用 .　　自抗扰控制器已在机械人的高速、高精度控制；力学持久机群控；炉温控制；发电机励磁控制；磁悬浮浮距控制；四液压缸协调控制；传动装置的运动控制；异步电机变频调速控制；高速高精度加工车床控制等不同装置的实物实验中均取得了很理想的控制效果。　　在过程控制领域，一种新型的非线性数字控制器 -- “自抗扰控制器”以更好的控制能力和更高的控制精度，将会取代 PID 而发挥它应有的作用。　　4 、利用自抗扰控制器的汽温控制系统　　汽温控制对象一般为减温器和过热器，减温器可看成一个一阶惯性环节，过热器通常是 4-6 阶惯性环节。通常我们可以将对象简化为一个二阶惯性环节加迟延的控制对象，我们可以利用二阶（或三阶） ADRC 来控制。如上图，被控对象就是过热器和减温器对象。将其控制思想于 DCS 常规算法于自定义算法相结合，取得了较好的控制效果。

一、图中字母的含义。1、Q是状态变量，这个电路有两种状态，0和1。2、输入函数是A和B。3、F是输出函数。4、从真值表看F等于A同或B，就是AB相同的时F是1，AB不同时F为0。二、右边的圈圈表示跳转状态。1、假如当前状态是0，当输入AB=00的时候，下一个状态仍然是0，也就是左上角那个圈圈，意思就是AB=00的时候，从0状态变成0状态。同理。AB=01的时候也是从0跳转到0。当AB=10或者11的时候，从0跳转到1（这是左边真值表的上面4行）。2、假如当前状态是1，分析和上面是一样的。AB=00和10的时候从1跳转到1，其他两种从1状态跳转到0状态。三、状态表和状态图的关系。1、状态表中的有用信息可以通过状态图以图形化的方式表现出来。2、在状态图中，状态用圆圈表示，状态之间的转换用连接这些圆圈的有向线段表示。状态图是通过状态表直接得到的，与状态表提供了相同的信息。每个圆圈内的二进制数值定义了触发器的一个状态。3、在米粒型电路中，状态转换的有向线段上都标记了两个二进制数值，它们之间用斜线隔开，斜线前面的数值表示当前状态的输入，斜线后面的数值表示当前状态和给定输入下的输出。一个连接到自身圆圈的有向线段意味着没有发生状态转换。扩展资料数字电路的特点。1、 同时具有算术运算和逻辑运算功能。数字电路是以二进制逻辑代数为数学基础，使用二进制数字信号，既能进行算术运算又能方便地进行逻辑运算（与、或、非、判断、比较、处理等），因此极其适合于运算、比较、存储、传输、控制、决策等应用。2、 实现简单，系统可靠。以二进制作为基础的数字逻辑电路，可靠性较强。电源电压的小的波动对其没有影响，温度和工艺偏差对其工作的可靠性影响也比模拟电路小得多。3、 集成度高，功能实现容易。集成度高，体积小，功耗低是数字电路突出的优点之一。电路的设计、维修、维护灵活方便，随着集成电路技术的高速发展，数字逻辑电路的集成度越来越高，集成电路块的功能随着小规模集成电路（SSI）、中规模集成电路（MSI）、大规模集成电路（LSI）、超大规模集成电路（VLSI）的发展也从元件级、器件级、部件级、板卡级上升到系统级。电路的设计组成只需采用一些标准的集成电路块单元连接而成。对于非标准的特殊电路还可以使用可编程序逻辑阵列电路，通过编程的方法实现任意的逻辑功能。参考资料来源：百度百科-时序电路百度百科-数字电路

一、图中字母的含义。1、Q是状态变量，这个电路有两种状态，0和1。2、输入函数是A和B。3、F是输出函数。4、从真值表看F等于A同或B，就是AB相同的时F是1，AB不同时F为0。二、右边的圈圈表示跳转状态。1、假如当前状态是0，当输入AB=00的时候，下一个状态仍然是0，也就是左上角那个圈圈，意思就是AB=00的时候，从0状态变成0状态。同理。AB=01的时候也是从0跳转到0。当AB=10或者11的时候，从0跳转到1（这是左边真值表的上面4行）。2、假如当前状态是1，分析和上面是一样的。AB=00和10的时候从1跳转到1，其他两种从1状态跳转到0状态。三、状态表和状态图的关系。1、状态表中的有用信息可以通过状态图以图形化的方式表现出来。2、在状态图中，状态用圆圈表示，状态之间的转换用连接这些圆圈的有向线段表示。状态图是通过状态表直接得到的，与状态表提供了相同的信息。每个圆圈内的二进制数值定义了触发器的一个状态。3、在米粒型电路中，状态转换的有向线段上都标记了两个二进制数值，它们之间用斜线隔开，斜线前面的数值表示当前状态的输入，斜线后面的数值表示当前状态和给定输入下的输出。一个连接到自身圆圈的有向线段意味着没有发生状态转换。扩展资料数字电路的特点。1、 同时具有算术运算和逻辑运算功能。数字电路是以二进制逻辑代数为数学基础，使用二进制数字信号，既能进行算术运算又能方便地进行逻辑运算（与、或、非、判断、比较、处理等），因此极其适合于运算、比较、存储、传输、控制、决策等应用。2、 实现简单，系统可靠。以二进制作为基础的数字逻辑电路，可靠性较强。电源电压的小的波动对其没有影响，温度和工艺偏差对其工作的可靠性影响也比模拟电路小得多。3、 集成度高，功能实现容易。集成度高，体积小，功耗低是数字电路突出的优点之一。电路的设计、维修、维护灵活方便，随着集成电路技术的高速发展，数字逻辑电路的集成度越来越高，集成电路块的功能随着小规模集成电路（SSI）、中规模集成电路（MSI）、大规模集成电路（LSI）、超大规模集成电路（VLSI）的发展也从元件级、器件级、部件级、板卡级上升到系统级。电路的设计组成只需采用一些标准的集成电路块单元连接而成。对于非标准的特殊电路还可以使用可编程序逻辑阵列电路，通过编程的方法实现任意的逻辑功能。参考资料来源：百度百科-时序电路百度百科-数字电路

“现代控制理论”与“经典控制理论”在研究对象、数学建模、应用领域等方面均存在差异。经典控制理论与现代控制理论的不同之处：一、在研究对象方面 1.经典控制理论的控制对象主要是较为简单的单输入-单输出线性定常控制系统。无法表示时变系统、非线性系统和非零初始条件下的线性定常系统。2.现代控制理论相对于经典控制理论，应用的范围更广。现代控制理论采用的是时域的直接分析方法，能对给定的性能或综合指标设计出最优控制系统。二、在数学模型方面1.经典控制理论主要采用常微分方程、传递函数和动态结构图，仅描述了系统的输入和输出之间的关系，不能描述系统内部结构和处于系统内部的变化，且忽略了初始条件。不能对系统内部状态的信息进行全面的描述。2.现代控制理论的数学模型通常是状态空间表达式或状态变量图来描述的，这种描述又称为系统的“内部描述”，能够充分揭示系统的全部运动状态。三、在应用领域方面1.经典控制理论主要用于解决工程技术中的各类控制问题，尤其在航空航天技术、武器控制、通信技术等方面。2.现代控制理论考虑问题更全面、更复杂，主要表现在考虑系统内部之间的耦合，系统外部的干扰，但符合从简单到复杂的规律。可以说自动控制应用领域遍及众多的科技和生活方面。

现代控制理论基于状态空间，适合多输入多输出系统的控制，传统的基于传递函数，一般针对非线性单输入单输出系统的控制。

一、图中字母的含义。1、Q是状态变量，这个电路有两种状态，0和1。2、输入函数是A和B。3、F是输出函数。4、从真值表看F等于A同或B，就是AB相同的时F是1，AB不同时F为0。二、右边的圈圈表示跳转状态。1、假如当前状态是0，当输入AB=00的时候，下一个状态仍然是0，也就是左上角那个圈圈，意思就是AB=00的时候，从0状态变成0状态。同理。AB=01的时候也是从0跳转到0。当AB=10或者11的时候，从0跳转到1（这是左边真值表的上面4行）。2、假如当前状态是1，分析和上面是一样的。AB=00和10的时候从1跳转到1，其他两种从1状态跳转到0状态。三、状态表和状态图的关系。1、状态表中的有用信息可以通过状态图以图形化的方式表现出来。2、在状态图中，状态用圆圈表示，状态之间的转换用连接这些圆圈的有向线段表示。状态图是通过状态表直接得到的，与状态表提供了相同的信息。每个圆圈内的二进制数值定义了触发器的一个状态。3、在米粒型电路中，状态转换的有向线段上都标记了两个二进制数值，它们之间用斜线隔开，斜线前面的数值表示当前状态的输入，斜线后面的数值表示当前状态和给定输入下的输出。一个连接到自身圆圈的有向线段意味着没有发生状态转换。扩展资料数字电路的特点。1、 同时具有算术运算和逻辑运算功能。数字电路是以二进制逻辑代数为数学基础，使用二进制数字信号，既能进行算术运算又能方便地进行逻辑运算（与、或、非、判断、比较、处理等），因此极其适合于运算、比较、存储、传输、控制、决策等应用。2、 实现简单，系统可靠。以二进制作为基础的数字逻辑电路，可靠性较强。电源电压的小的波动对其没有影响，温度和工艺偏差对其工作的可靠性影响也比模拟电路小得多。3、 集成度高，功能实现容易。集成度高，体积小，功耗低是数字电路突出的优点之一。电路的设计、维修、维护灵活方便，随着集成电路技术的高速发展，数字逻辑电路的集成度越来越高，集成电路块的功能随着小规模集成电路（SSI）、中规模集成电路（MSI）、大规模集成电路（LSI）、超大规模集成电路（VLSI）的发展也从元件级、器件级、部件级、板卡级上升到系统级。电路的设计组成只需采用一些标准的集成电路块单元连接而成。对于非标准的特殊电路还可以使用可编程序逻辑阵列电路，通过编程的方法实现任意的逻辑功能。参考资料来源：百度百科-时序电路百度百科-数字电路

不是

状态空间法是一种基于解答空间的问题表示和求解方法，它是以状态和操作符为基础的。在利用状态空间图表示时，从某个初始状态开始，每次加一个操作符，递增地建立起操作符的试验序列，直到达到目标状态为止。由于状态空间法需要扩展过多的节点，

没有图的话很难讲明白 ,,,建议查看时序图的有关书吧..我觉得人民邮电出版社的"UML基础与Rose建模教程"很不错,因为编程要用到有关UML的知识,而你说的时序图就在UML的范围内,,,嗯...废话少说,,你试试吧...Gook luck..

3个part是什么连接方式？直接测量质心是没有办法的 如果是固定副连接就简单了，part都是最基本的图形，直接积分就能算出来整体的质心，算出来后在质心位置添加一个add to part的marker点，测量就不解释了； 如果模型的形状时刻变化就有点麻烦了，可以写一个子程序计算实时质心位置再测量，或者和MATLAB联合仿真也能实现。

状态空间法状态空间法是一种基于解答空间的问题表示和求解方法，它是以状态和操作符为基础的。在利用状态空间图表示时，从某个初始状态开始，每次加一个操作符，递增地建立起操作符的试验序列，直到达到目标状态为止。由于状态空间法需要扩展过多的节点，容易出现“组合爆炸”，因而只适用于表示比较简单的问题。状态空间法 state-space techniques 　　现代控制理论中建立在状态变量描述基础上的对控制系统分析和综合的方法。状态变量是能完全描述系统运动的一组变量。如果系统的外输入为已知，那么由这组变量的现时值就能完全确定系统在未来各时刻的运动状态。通过状态变量描述能建立系统内部状态变量与外部输入变量和输出变量之间的关系。反映状态变量与输入变量间因果关系的数学描述称为状态方程，而输出变量与状态变量和输入变量间的变换关系则由量测方程来描述。状态与状态变量描述的概念早就存在于经典动力学和其他一些领域，但将它系统地应用于控制系统的研究，则是从1960年R.E.卡尔曼发表《控制系统的一般理论》的论文开始的。状态空间法的引入促成了现代控制理论的建立。 　　状态空间法的主要数学基础是线性代数。在状态空间法中，广泛用向量来表示系统的各种变量组，其中包括状态向量、输入向量和输出向量。变量的个数规定为相应向量的维数。用x表示系统的状态向量,用u和y分别表示系统的输入向量和输出向量，则系统的状态方程和量测方程可表示为如下的一般形式： 夶＝f(x，u，t)，　y＝g(x，u，t) 式中,f(x，u，t)和g(x，u，t)为自变量x、u、t的非线性向量函数,t为时间变量。对于线性定常系统状态方程和量测方程具有较为简单的形式： 夶＝Ax＋Bu，　　 y＝Cx＋Du 式中A为系统矩阵，B为输入矩阵，C为输出矩阵,D为直接传递矩阵，它们是由系统的结构和参数所定出的常数矩阵。在状态空间法中，控制系统的分析问题常归结为求解系统的状态方程和研究状态方程解的性质。这种分析是在状态空间中进行的。所谓状态空间就是以状态变量为坐标轴所构成的一个多维空间。状态向量随时间的变化在状态空间中形成一条轨迹。对于线性定常系统，状态轨迹主要由系统的特征值决定。系统的特征值规定为系统矩阵A的特征方程det(sI-A)=0的根，其特征可由它在s复数平面上的分布来表征。当运用状态空间法来综合控制系统时，问题就变为选择一个合适的输入向量，使得状态轨迹满足指定的性能要求。 　　状态空间法有很多优点。由于采用矩阵表示，当状态变量、输入变量或输出变量的数目增加时，并不增加系统描述的复杂性。状态空间法是时间域方法，所以很适合于用数字电子计算机来计算。状态空间法能揭示系统内部变量和外部变量间的关系，因而有可能找出过去未被认识的系统的许多重要特性，其中能控性和能观测性尤其具有特别重要的意义。研究表明，从系统的结构角度来看，状态变量描述比经典控制理论中广为应用的输入输出描述（如传递函数）更为全面。 　　状态空间法的运用对现代控制理论中其他各种方法的发展起了重要的推动作用。线性系统代数理论、线性系统几何理论和多变量频域方法，都是在状态空间法的影响下发展起来的。

点击播放按钮查看成型过程。观察温度变化，在状态变量的下拉菜单中选择Temperature，点击播放按钮查看成型过程中温度变化情况。DEFORM是一套基于有限元的工艺仿真系统，用于分析金属成形及其相关工业的各种成形工艺和热处理工艺。

function xdot=myssFun(t,x)xdot=[x(2)-x(1)*(x(2)^2+x(1)^2-1);-x(1)-x(2)*(x(2)^2+x(1)^2-1)];--------------------------------------------命令窗口输入[t,x1]=ode45("myssFun",[0 20],[3,2]);%初始化状态变量[t,x2]=ode45("myssFun",[0 20],[1,5]);figure(1);plot(x1(:,1),x1(:,2),"b.-",x2(:,1),x2(:,2),"r.-")xlabel("x(1)");ylabel("x(2)");grid on

Buck 变换器只有两种工作模态，即开关管导通和开关管截止状态。首先为理想的Buck 变换器在一个开关周期内的两种不同工作状态建立状态方程和输出方程。这里取电感电流iL(t)和电容电压uc(t)作为状态变量，组成二维状态向量x(t)=[iL(t)，uc(t)]T;取输入电压ui(t)为输入变量，组成一维输入向量u(t)=[ui(t)];取电压源的输出电流is(t)，变换器的输出电压u0(t)作为输！

降水、蒸发和径流是水循环过程的三个主要环节，三者构成的水循环决定流域的水量平衡。水量平衡是指一个流域或一个水体在某一个时段内输入水量减去输出水量的蓄水变化，即水循环过程的水量收支平衡关系。水量平衡的基本原理是对水文循环进行定量研究，根据各水文要素间的定量关系，用已知的水文要素推求其他的水文要素。水量平衡计算的时段可以选取时、日、月、年来计算。月水量平衡模型是根据水量平衡原理为基础，研制的一种概念性水文模型，是以月降水、月平均气温等气象因子资料作为输入数据，然后根据各水文要素之间的关系，概化成经验公式，并通过该经验公式来模拟流域水文过程。月水量平衡模型简单实用，广泛应用于流域中长期水文模拟、水资源供需分析以及大尺度气象模型输入数据的获取。近几年来，过多地借助该类模型评估气候变化对流域水文水资源情势的影响。首先， Thornthwaite于1948年提出水量平衡模型，Mather于1955年将其进行了改进[78];1965年后，Thomas建立abcd模型，Alley研制了Tα模型和Tγ模型，Vandwiele提出澳大利亚模型等比较有名的月水量平衡模型。中国也先后提出了两参数的月水量平衡模型、三参数的月水量平衡模型、五参数的月水量平衡模型、半干旱半湿润地区月水量平衡模型、半干旱地区月水量平衡模型[85]等等。这些模型模拟的精度相似，各有其优缺点:①不同模型计算出的中间变量相差很大，但各模型参数都有一定规律，反映自然地理下垫面条件与降水径流之间的内在联系;②确定模型参数时，难易程度不同;③模型参数的相关性不太好。在国家“九五”科技攻关项目“气候异常对中国水循环及水资源影响评估模型研究”中，熊立华、郭生练(1996)根据中国地区月降水、月蒸发与月径流密切相关性，开发了集总式的两参数水量平衡模型，认为在自然条件下，无明显蓄水或取水，一次降水一般能在一个月内转化为径流或被蒸发，仅小部分滞留在土壤中[59]。因此，月水量平衡模型不必区分产流与汇流，模型简单，参数较少;其中两参数模型模拟效果好，参数最少，实用性强，便于应用。6.2.2.1月水量平衡模型的建立(1)有效降水降水来自于云。大气中的湿润空气遇冷后逐渐趋于饱和，进一步冷却便凝结成过饱和的水蒸气。水蒸气由半径为数微米以下的小水滴或冰粒子组成，当小水滴半径超过100um且下落速度超过积云上升气流的速度时，从云底落下成降雨。当地表气温很低，小于-4℃时，小水滴过冷却后变成冰粒子，冰粒子经过升华凝结后急速成冰晶体，冰晶体由于下落的速度不同形成降雪;当冰晶体下落时遇到下部高于0℃的气层会融化，形成降雨。窟野河流域是黄河中游的一条重点支流，是黄土高原侵蚀地区的典型流域。流域北部属于干旱区，南部属于半干旱区。20世纪90年代前，窟野河流域上游国家基本站东胜站、伊洛霍金站12月、1月、2月平均气温均低于-4℃;榆林、河曲站12月、1月份平均气温均低于-4℃，部分年份2月份低于-4℃;下游兴县气象站1月份平均气温均低于-4℃，大部分年份12月、1月份平均气温低于-4℃。从1956～2006年实测径流资料分析来看，最大平均月径流量出现在8月份，之后逐月递减至次年的2月份，3月份明显增加;随后又逐月递减到6月份，然后又开始增加至每年最高8月份。3月份径流量比邻近月份径流量明显增大，可知窟野河流域3月份上游有一定的冰川融雪径流汇入，且窟野河流域的融雪径流在总径流中占一定比重，融雪径流计算利用温度指标模型对降水量进行修正[62]，来计算经调节的有效降水。Peff(t)=nf(t){A(t-1)+Pn(t)}其中，变环境条件下的水资源保护与可持续利用研究式中:nf(t)为第t月的融雪系数;A(t)为第t月的积雪;Pn(t)为第t月实测降水;Peff(t)为第t月有效降水;T(t)为第t月平均气温;Tn为固体降水临界温度-4℃;Tm为液态降水临界温度+4℃[85]。(2)实际蒸发量当流域降水比较丰富时，土壤中湿度比较大，空气湿度也比较大，故实际蒸发值与观测值的反差不是很强烈;当降水比较少时，空气中水分不饱和系数比较大，蒸发皿观测值很大，然而同时因土壤湿度也很低，可供蒸发水量少，实际蒸发值也很低，致使实际蒸发量与蒸发皿观测值的反差也很大。假设流域处在长期的水量平衡中，那么实际蒸发量和蒸散发能力的比值是降水量与蒸散发能力比值的函数，采用Schreiber公式:变环境条件下的水资源保护与可持续利用研究式中:Es(t)代表流域实际蒸发值;Ec(t)代表流域蒸散发能力;Peff(t)代表降水量。本节用Schreiber公式乘以一个系数来计算月实际蒸发量:变环境条件下的水资源保护与可持续利用研究式中:Es(t)代表流域实际蒸发量;E(t)代表月蒸发皿观测值;Peff(t)代表月降水量;系数a1是模型的第一个参数。(3)月径流量的计算当降水量不为零时，月径流量Q(t)主要与该月土壤中净含水量S(t)(即扣除蒸发之后的剩余水量)和降水量Peff(t)有着十分密切的关系;S(t)越大，水分流出土壤的可能性越大，则径流量越大;降水量越大，径流量也越大。经分析，发现Q(t)与Peff(t)和S(t)的关系可用式(6.6)来表示变环境条件下的水资源保护与可持续利用研究当降水量为零时，月径流量Q(t)主要与土壤净含水量S(t)有关，存在变环境条件下的水资源保护与可持续利用研究在模型运行计算中，首先根据式(6.3)计算实际月蒸发量，然后根据水量平衡原理计算月初土壤含水量，再根据式(6.4)或者式(6.5)计算月径流量。即第(t+1)个月初土壤含水量S(t)为S(t)=S(t-1)+Peff(t)-Es(t)-Q(t)(6.6)式中:Q(t)为月径流量;S(t-1)为月初土壤含水量;Es(t)代表流域实际蒸发;b1为模型的第二个参数;c1为模型第三个参数;q为基流，可通过分析枯水期的径流来确定。(4)基流的计算基流为来源于地下水或是其他延迟部分的径流[92]，主要受土壤的分布和下渗特征、含水层的特征、补给流域的速度频率、植被的空间分布、地形和气候等因素影响。在水文过程线上为图形中较低的部分，起伏变化较小。基流是令人关注和探索的目标，在降水径流模拟中有着重要的地位。但到目前为止，由于无法通过实验对径流分割和水深划分的结果进行科学论证，各种研究理论和方法存在较大争议。这种争议主要表现在对径流水源的界定不一致所得的结果也不完全一致。关于基流的说法很多，Hal将基流定义为来源于地下水或是其他延迟部分的径流。VijayP.Slight等将基流定义为下渗水到达地下水面并注入河道的部分。总之，关于基流主要有以下几方面:1)补给河道径流的地下水为基流，包括浅层地下水和深层地下水。2)基于传播时间，将径流划分为直接径流和基流，基流主要是慢速壤中流和地下水，这一种划分方法是基于传播时间，而不是基于传播路径。3)传统水文学上将流量划分为地表径流，壤中流和地下径流。而地下径流又可分为快速(浅层)和慢速(深层)两种，把地下径流中的慢速(深层)径流看作基流。这个径流比较稳定，可取历年枯水期的流量来确定。月水量平衡模型在窟野河流域的应用，关于基流计算主要采用传统的水文学上将流量过程划分为地表径流、壤中流和地下径流的划分方法，把慢速(深层)的地下径流看作基流。因为这个流量比较稳定，可通过分析取其历年最枯流量的径流来确定。对满足一致性的水文序列随机成分，可直接采用传统的水文频率计算方法。窟野河流域王道恒塔、新庙和温家川站1956～2006年径流量的随机性成分进行频率计算，采用约束加权适线法[103]计算P-型频率曲线的均值、变差系数Cv和偏态系数Cs，选取P=95%的径流量作为最枯年径流量，即基流值。图6.16～图6.18给出了王道恒塔、新庙、温家川站基流计算频率曲线图及表6.12得出基流值。图6.16 王道恒塔径流频率计算图图6.17 温家川径流计算频率图图6.18 新庙径流计算频率图表6.12 径流频率计算成果表6.2.2.2 模型精度准则判别(1)模型参数的率定参数的率定又称参数的优选，参数优化过程采用数学算法，通过系统反复试验迭代改变模型参数值的大小，使得流域特征模拟值和试验值的误差最小。如平均模拟径流和实测径流拟合程度的定量方法是每个参数迭代之后计算目标函数，寻找目标函数达到最优的参数值。目标函数用来评价水文过程的不同特征，目标函数选择对优选结果至关重要，适当选择目标函数在一定程度上决定了模型的拟合精度[63]。最小二乘法是较早提出来的模型率定方法，即该目标函数可描述为变环境条件下的水资源保护与可持续利用研究式中:Qi(t)为实测径流量;Qsimi(t)为模拟径流量;n为样本数。用最小二乘法目标函数来率定模型，结果对径流量模拟效果较好，而对水文过程中的峰值却得不到较好的模拟效果。因此，一些学者又提出对数最小二乘法，其目标函数可描述为变环境条件下的水资源保护与可持续利用研究虽然式(6.8)在一定程度上克服了最小二乘法峰值模拟的缺点，但从两个表达式本身来看，二者都不是标准化的，在参数率定的时候，只能得到给定条件下的最佳估算值，而并不一定是最完美的结果。为方便模型在流域内很好应用，Nash和Sutcliffe(1970)提出了一个标准化的评价标准(水文情报预报规范中确定系数)，即Nash和Sutcliffe效率系数，它能直观地体现实测径流量与模拟径流量过程拟合程度的好坏，其公式为变环境条件下的水资源保护与可持续利用研究式中: 为率定期实测月径流量过程的均值;其余符号意义同前。RNS越大表示实测径流量与模拟径流量过程拟合越好，模拟精度越高，RNS可以得到最大值1;一般情况下，该系数在0～1之间变化，若为负值，也就意味着还不如实测径流量均值替代所模拟的径流量。第二个目标函数是模拟径流量和实测径流量的多年平均相对误差，即变环境条件下的水资源保护与可持续利用研究式中:Qiy(t)为实测的平均年径流量;Qysimi(t)为模拟的平均年径流量。如果Nash和Sutcliffe模型效率标准越接近1，同时相对误差越接近0，则说明模拟效果越好。对大尺度水文过程模拟，最优标准为Nash和Sutcliffe效率标准超过60%，相对误差小于10%。(2)模型检验模型检验是继参数率定之后分析的内容。当在一个流域上使用某一模型时，首先对参数率定，求出最优参数。此外，还需要另外一部分资料用于模型检验。资料一般选择2～3年进行检验。降水-径流模型中根据降雨情况模拟径流序列，比较模拟和实测的径流过程线，只有当二者拟合较好或在预定误差范围内时，模型才可以应用。另外，除对多年平均相对误差检验，还考虑对极值进行检验，定义极值模型相对误差检验Remax为变环境条件下的水资源保护与可持续利用研究式中:Qmax代表实测径流的最大值;Qsimmax代表模拟径流的最大值。当RNS越大，Re和Remax越接近0时，则说明拟合的总精度越高。综上可知，每一个模型都包含不定数的中间状态变量，月水量平衡模型中土壤含水量S(t)是表征流域的中间状态变量，在模型运行中，先给出初始值S(t-1)，然后根据水量平衡原理依次迭代本时段S(t-1)和下一个时段S(t)，一般初始值取最大土壤含水量的一半。由于中间变量初始值的影响，取序列的前2年作为预热期。预热期后的资料分为2个阶段，第1阶段作为率定期模型参数优选，本模型采用人工和计算机联合优选，用式(6.9)优选模型参数;第2阶段作为模型检验期，检验模型的外延效果，只有在率定期和检验期径流量模拟满足精度要求，才认为模型合格。

可以，但对字节或者是字，应该选择报警范围，比如，超过多少，或者少于多少，或者在范围之间，或者在范围之外。还可以在PLC中做好比较输出到BOOL型，在WINCC中用这个BOOL变量做报警。

P_V图中，理想气体等温过程是一条双曲线（pV=常量），理想气体绝热过程pV^γ=常量（γ=1.4），因此绝热线更陡。如果只画一条，从图上看不出来是哪一过程的。对于非理想气体或其它物质，无法简单判断。P－V主要是对等压或等容过程的判断，而T－s图则是对等温与等熵（可逆绝热）过程的判断。但是如果知道P－V图中的两条曲线就是等温和等熵线的话，那么更倾斜的那条曲线，一定就是等熵（可逆绝热）线。扩展资料：对于定质量的气块，它的状态是由气压（p）、温度（T）、和任意一个湿度参数（如比湿q）共同决定，而气块在垂直升降运动过程中其状态不断发生变化，因此必须获得气块状态变量随高度变化规律在垂直升降运动过程中。气块中所含的水汽始终未达到饱和，没有发生相变的绝热过程，这里的干表示未饱和气块在绝热过程中没有发生水相的变化，并非指不含有水汽。由于满足垂直运动的三个基本假设，即绝热条件、准静态条件、静力平衡条件。参考资料来源：百度百科-可逆绝热过程

K-M曲线变量time：生存时间；group：1=治疗组，0=对照组；status：1=出现结局，0=失访或实验结束时仍存活1将time拉入时间对话框2将status拉入状态对话框，点击状态框下方的“定义事件”按钮：填入代表事件发生的“1”3将group拉入因子对话框4点击“选项”按钮，进行设置，选择生存图5点击“比较因子”按钮，进行设置设置如下：勾选对数秩6回到主对话框，点击“确定”输出结果。统计专业研究生工作室为您服务，需要专业数据分析可以找我

楼主这个问题解决了么？？

是一种系统动力学中的状态变量，它表示某些物理量的累积水平。在结构图或方程式中它可由流率变量的积分来表达，并可由流率和以控制它与流率之间关系用图形表示参见“系统动力学”条目之图。

系统的状态变量通过比例环节传送到输入端去的反馈方式。状态反馈是体现现代控制理论特色的一种控制方式。状态变量能够全面地反映系统的内部特性，因此状态反馈比传统的输出反馈能更有效地改善系统的性能。但是状态变量往往不能从系统外部直接测量得到，这就使得状态反馈的技术实现往往比输出反馈复杂。

自动控制系统在设计和分析时，可以采用等效对象的概念来简化模型，实现更精炼的数学描述。常用的几个等效对象包括：1. 传递函数：它是指除去控制器、执行器及辅助设备等其他部分后，将系统输入（例如控制信号）和输出（例如被控对象的输出量）间的函数关系表示出来，即 Y(s)/U(s)，其中 s 是频域变量。2. 状态方程：状态方程是通过系统状态变量和输入量之间的关系来描述系统行为的一种方式。它是基于微积分学中的状态空间法而建立的，常用于线性控制系统。3. 信号流图：信号流图是一种通过框图表示控制系统分析过程的方法，使用连通块和箭头来表示不同元件或子模块之间的相互作用和信号传递方向。它特别适用于复杂系统的大规模模拟和分析。以上这些等效对象都是方便对自动控制系统进行建模和分析的手段，可应用于控制系统的设计、优化以及故障诊断等方面。

你好请问你的问题解决了吗，我也有同样的问题

n，n1，n2的大小关系是n＜n1＜n2。热力学循环是一系列传递热量并做功的热力学过程组成的集合，通过压强、温度等状态变量的变化，最终使热力学系统回到初始状态。状态量只依赖于热力学状态，沿热力学循环路径对此类物理量的路径积分结果为零。扩展资料：两种主要的热力学循环类型是热机循环和热泵循环。热机循环将输入的部分热量转化为输出的机械功，而热泵循环通过输入的机械功将热量从低温传向高温。完全由准静态过程组成的循环能够通过控制过程的流向来作为热机或热泵循环使用。在P-V图或温熵图上，顺时针和逆时针方向分别代表着热机和热泵循环。热机循环热机循环是热机工作的基本原理，这种循环方式为当前世界上大部分的发电站提供能量来源，也为几乎所有的机动车提供动力。热机循环按照它们所采用的热机模型可进一步分类，内燃机中最常见的热机循环是奥托循环（常称做四冲程循环），柴油机中最常见的是迪塞尔循环。外燃机中使用的循环方式还包括采用燃气轮机方式工作的布雷顿循环，以及采用汽轮机方式工作的兰金循环。热泵循环和制冷循环主条目：热泵热泵循环和制冷循环是热泵和冰箱的理论模型。两者的差别在于热泵的用途是保持一块区域的温度而冰箱则是使之降温。最常见的制冷循环是采用制冷剂的相变进行的蒸气压缩循环。吸收制冷循环是另一种循环方式，它不将制冷剂气化，而是将其吸收。气体制冷循环包括逆向布雷顿循环和林德－汉普逊循环。

有的goto没有输入值，删掉就好

是分段函数吧，matlab里，每段里x要用不同的变量表示，如x<=6时y=sin(x),x>=6时y=cos(x),画y对于x的图形。要这样写x1=0:0.1:6;y1=sin(x1);x2=6:0.1:10;y2=cos(x2);plot(x1,y1,x2,y2)

一、引言应用NDS理论研究滑坡是大有裨益的，但在实际应用中有许多问题需要解决。应用NDS理论研究滑坡问题的一般途径是：先写出系统的动力学方程组且求解；然后研究解的特性；最终探索各种复杂现象的起源。令人遗憾的是，描述滑坡演化过程的动力学方程迄今未能正确写出，目前能得到的唯一信息是观测数据和现象的描述。这就是说，我们知道动力学方程的一系列特解。如果我们把这样的解作为动力学方程的一系列离散值，那么较理想的滑坡演化动力学方程可通过反演算法得到。本节的目的是提供一个应用NDS理论于滑坡预测的基本框架。为此，我们建议了一个滑坡发展过程的非线性动力学模型，通过改进的反演算法确定其模型参数。然后，给出了Lyapunov指数的计算方法和反映滑坡演化状态的稳定性判别准则。最后，通过一个实例分析验证了模型的有效性。二、反演算法与改进的迭代反演算法把滑坡发展过程看作一个非线性动力学系统（NDS）。滑坡NDS包含n个相互作用的分量qi（i=1，2，…，n）。对一个特定的系统，这些分量可能包括描述构造、岩性及水文等条件的各种因素或变量。设系统状态qi 随时间演变的物理规律为： =fi（q1，q2，…，qn），（i=1，2，…，n） （4-20）]]<![CDATA[式中，fi为q1，q2，…，qn的一般非线性函数。假定fi有Gk项和相应Pk个参数（k=1，2，…，K），即：fi（q1，q2，…，qn）= GkPk。如果观测数据能够组成M个方程，写成矩阵形式为：D=GP （4-21）式中，D=［ - ］/（2Δt）（j=2，3，…，M+1）为M列差分方程；G为M×K阶观测数据矩阵；P为K列参数矩阵。在多数情况下，用最小二乘法解方程（4-21）时，方程（4-21）的解通常是不稳定的，因为GTG是一个奇异矩阵或接近奇异矩阵，该矩阵的解对观测数据误差特别敏感［31］。Backus and Gilbert［32］为克服这一困难，曾提出了广义线性反演算法，下面是这一算法的简要描述。GTG是一K阶实对称矩阵，它的特征值依其绝对值大小可排列为：｜λ1｜≥｜λ2｜≥…≥｜λK｜ （4-22）设有L个非零特征值，而K-L个特征值为零（或接近于零，其判别准则为（｜λi｜＜10-3｜λ1｜），对应于此L个特征值的标准化特征向量可组成一个K × L阶的矩阵U，式中，Ui=（Ui1，Ui2，…，UKi），（i=1，2，…，L）是对应于λi的特征向量。计算Vi= ，可得M×L阶矩阵V。方程（4-21）可重新整理为：P=UB-1VTD （4-23）用上式可确定参数矩阵P。式中，B为由不为零的特征值组成的对角矩阵。实际研究发现［7］，当观测周期较短时，仅用上述算法反演，预测精度常不能满足要求。为此，秦四清等提出了如下的迭代反演改进算法。对方程（4-21），按最小二乘法准则，可得到如下正则方程：GTGP=GTD （4-24）以由式（4-23）解出的参数矩阵P作为初始估计解向量P（0）=（ ， ，…， ），用Gaussian-Sidel迭代公式非线性岩土力学基础进行迭代，直到满足：非线性岩土力学基础式中，T=0，1，2，…是迭代次数；Cij是矩阵GTG（i=1，2，…，K）的元素；ei是矩阵GTD的列元素；E是允许的绝对误差。三、滑坡演化的非线性动力学分析1.模型描述滑坡发展过程可能需要许多状态变量（观测序列），但考虑到某些变量具有相关性，因此选择一些具有高置信度的序列作为状态变量是合理的。为简化分析，我们选择3个状态变量建立滑坡演化过程的非线性动力学模型。假定X、Y和Z是三个不同的观测序列，如应力、位移和降雨。考虑到X、Y和Z量纲与大小不同，在计算前应该被标准化。一般的标准化方法是该序列的每一个观测值除以其平均值。假定方程（4-20）中的fi是关于系统物理特性的非线性函数，不妨设其为如下一般的表达式［31］。非线性岩土力学基础非线性岩土力学基础非线性岩土力学基础式中，a1、a2、…、a9，b1、b2、…、b9与c1、c2、…、c9是用上述改进反演算法解得的常数。对方程（4-27）、（4-28）和（4-29）用Runge-Kutta法作数值积分，可求出预测值，比较监测值和预测值可估计预测精度。已应用上述非线性动力学模型研究了一些滑坡和地震，如四川华蓥山市溪口镇滑坡、唐山地震等，分析结果令人满意。2.Lyapunov指数、Kolmogorov熵、信息维与可预报时间尺度Lyapunov指数与相空间中邻近轨道的指数发散或收敛有关，可定性和定量描述动力学行为。具有一个或多个正的Lyapunov指数的系统定义为混沌系统［27］。以下是根据非线性动力学模型求解Lyapunov指数的方法简介。由方程（4-27）、（4-28）和（4-29）组成的Jacobi矩阵J为：非线性岩土力学基础式中， =dX/dt， =dY/dt， =dZ/dt。根据NDS理论，Lyapunov指数λ可根据下述方程解出：非线性岩土力学基础方程（4-31）可重写为：λ3+Aλ2+Bλ+C=0 （4-32）式中：非线性岩土力学基础非线性岩土力学基础非线性岩土力学基础解方程（4-32）、（4-33）、（4-34）和（4-35）可求得三个Lyapunov指数（λ1≥λ2≥λ3）。λ代表在相空间中沿特定方向的系统状态误差的指数增长率。如果在一个系统中产生的误差随时间逐渐增长，显然它的长期行为是不可预测的。如果要进行预测，必须有可预报时间尺度限制。所有正的Lyapunov指数之和为：非线性岩土力学基础称为Kolmogorov熵［28］，它表示一个物理系统的信息平均产生率。1/K1是系统的平均可预报时间尺度，表示这样的误差增长一倍需要的时间，显然，这个量对滑坡预测是很有用的。Kaplan and Yorke［27］推测Lyapunov信息维d与Lyapunov指数谱的关系为：非线性岩土力学基础式中，T是满足λ1+λ2+…+λT≥0的最大正整数。显然，定常吸引子、周期吸引子与拟周期吸引子的信息维数都是整数，分别是0，1，2，而混沌吸引子的维数是小数，这是判断系统处于混沌态的另一个标志。3.系统稳定性判据Routh-Hurwitz准则［33］给出了系统稳定性的充要条件，即A＞0，AB＞C，C＞0 （4-38）式中，A、B与C可分别用方程（4-33）、（4-34）与（4-35）解得。如果方程（4-38）满足，滑坡的演化状态是稳定的；否则是不稳定的。四、实例研究1988年4月，发现新滩滑坡后的坡体已开始复活变形。1988年5月至1990年2月的位移观测值（X）、地下水位监测值（Y）与应力监测值（Z）［34］如图4-16所示。图4-16 监测值与预测值对比图4-17 Lyapunov指数随时间的变化先对监测值标准化，然后用上述改进的迭代反演算法确定方程（4-27）、（4-28）与（4-29）中的未知参数。迭代允许绝对误差为E=10-4，迭代次数为35000，反演得到的非线性动力学模型如下：非线性岩土力学基础非线性岩土力学基础非线性岩土力学基础对方程（4-39）～（4-41）用Runge-Kutta法作数值积分，经量纲还原后可得到预测值（图4-16）。监测值与预测值的平均相对误差对X、Y和Z序列分别为7%、6%和10%，这说明建立的新滩滑坡的非线性动力学模型较为理想。图4-17示出了Lyapunov指数λi（i=1，2，3）随时间的变化，很明显λi的符号随时间的演变为：（+，+，-）→（+，0，-）→（+，-，-）→（0，-，-）→（-，-，-）。这表明坡体由混沌运动经周期运动又向确定性运动演进，显示出不确定性与复杂性的特点。图4-18 信息维数随时间的变化由式（4-36）可计算K1，K1的平均值是0.73，可确定平均可预报时间尺度为1.37月，即在1990年3月至1990年4月11日间，可进行确定性预测，超出此时间范围，预测误差将变得很大。Lyapunov信息维数d随时间的变化如图4-18所示。可发现在斜坡演化过程中存在着类似于岩石变形破坏的降维、有序现象。稳定性分析表明，该坡体向稳定态演化，这与该斜坡目前处于稳定状态的现实一致。

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