feedback
多个模型的反馈连接
语法
说明
示例
pendulumModelAndController.mat 包含一个 SISO 倒立摆传递函数模型 G 及其相关联的 PID 控制器 C。
将倒立摆和控制器模型加载到工作区。
load('pendulumModelAndController','G','C'); size(G)
Transfer function with 1 outputs and 1 inputs.
size(C)
PID controller with 1 output and 1 input.
为了创建此闭环结构，请将控制器模型和被控对象模型串行连接起来以创建 sys1，并将 sys2 设置为 1 以表示单位反馈。默认情况下，该函数应用负反馈，但您可以使用可选的 sign 参量来指定反馈类型。对于此示例，您可以省略 sign 参量，也可以将其设置为 -1 以指定负反馈。
sys1 = G*C; sys2 = 1; sign = -1;
使用 feedback 与 G 和 C 创建负反馈环。
sys = feedback(sys1,sys2,sign)
sys =
1.307e-06 s^3 + 3.136e-05 s^2 + 5.227e-06 s
---------------------------------------------------------
2.3e-06 s^4 + 1.725e-06 s^3 - 4.035e-05 s^2 - 5.018e-06 s
Continuous-time transfer function.
Model Properties
sys 是使用负反馈获得的最终闭环连续时间传递函数。
对于此示例，假设两个传递函数分别描述被控对象 G 和控制器 C。
创建被控对象和控制器传递函数。
G = tf([2 5 1],[1 2 3],'inputname',"torque",'outputname',"velocity"); C = tf([5,10],[1,10]);
使用 feedback 与 G 和 C 创建负反馈环。
sys = feedback(G,C,-1)
sys = From input "torque" to output "velocity": 2 s^3 + 25 s^2 + 51 s + 10 --------------------------- 11 s^3 + 57 s^2 + 78 s + 40 Continuous-time transfer function. Model Properties
sys 是使用负反馈并以扭矩为输入、速度为输出获得的最终闭环传递函数。
对于此示例，假设两个传递函数分别描述被控对象 G 和控制器 C。
创建被控对象和控制器传递函数。
G = tf([2 5 1],[1 2 3],'inputname',"torque",'outputname',"velocity"); C = tf([5,10],[1,10]);
使用 feedback 与 G 和 C 创建正反馈环。
sys = feedback(G,C,+1)
sys = From input "torque" to output "velocity": -2 s^3 - 25 s^2 - 51 s - 10 --------------------------- 9 s^3 + 33 s^2 + 32 s - 20 Continuous-time transfer function. Model Properties
sys 是使用正反馈并以扭矩为输入、速度为输出获得的最终闭环传递函数。
根据下图，考虑在一个负反馈环中连接两个 MIMO 传递函数，它们各具有两个输入和两个输出。
对于此示例，使用 rss 创建两个随机连续状态空间模型。
G = rss(4,2,2); C = rss(2,2,2); size(G)
State-space model with 2 outputs, 2 inputs, and 4 states.
size(C)
State-space model with 2 outputs, 2 inputs, and 2 states.
根据上图，使用 feedback 在一个负反馈环中连接两个状态空间模型。
sys = feedback(G,C,-1); size(sys)
State-space model with 2 outputs, 2 inputs, and 6 states.
得到的状态空间模型 sys 是具有 6 个状态的 2 输入 2 输出模型。负反馈环已完成，满足以下条件：
G的第一个输出连接到C的第一个输入G的第二个输出连接到C的第二个输入
mimoPlantAndController.mat 包含一个 2 输入 2 输出传递函数被控对象模型 G 和一个 2 输入 2 输出传递函数控制器模型 C，连接方式如下：
首先，将被控对象模型和控制器模型加载到工作区。
load('mimoPlantAndController.mat','G','C'); size(G)
Transfer function with 2 outputs and 2 inputs.
size(C)
Transfer function with 2 outputs and 2 inputs.
默认情况下，feedback 会将 G 的第一个输出连接到 C 的第一个输入，并将 G 的第二个输出连接到 C 的第二个输入。为了按照图示连接被控对象和控制器，请先对这两个系统的 I/O 分别命名以确保正确连接。
G.InputName
ans = 2×1 cell
{'torque'}
{'angle' }
G.OutputName
ans = 2×1 cell
{'velocity'}
{'force' }
C.InputName
ans = 2×1 cell
{'force' }
{'velocity'}
C.OutputName
ans = 2×1 cell
{'angle' }
{'torque'}
然后使用 'name' 标记和 feedback 命令根据 I/O 名称建立连接。
sys = feedback(G,C,'name');生成的闭环负反馈传递函数 sys 具有所需顺序的反馈连接。
假设有一个具有五个输入与四个输出的状态空间被控对象 G 和一个具有三个输入与两个输出的状态空间反馈控制器 K。被控对象 G 的输出 1、3 和 4 必须连接到控制器 K 的输入，并且该控制器的输出连接到该被控对象的输入 2 和 4。
对于此示例，使用 rss 函数为 G 和 K 生成随机连续时间状态空间模型。
G = rss(3,4,5); K = rss(3,2,3);
根据反馈环中要连接的输入和输出，定义 feedout 和 feedin 向量。
feedin = [2 4]; feedout = [1 3 4]; sys = feedback(G,K,feedin,feedout,-1); size(sys)
State-space model with 4 outputs, 5 inputs, and 6 states.
sys 是通过连接 G 和 K 的指定输入和输出获得的最终闭环状态空间模型。
输入参数
将在反馈环中连接的系统，指定为动态系统模型。您可以使用的动态系统包括：
有关详细信息，请参阅动态系统模型。
当 sys1 和 sys2 是两种不同模型类型时，feedback 使用优先级规则来确定生成的模型 sys。例如，当状态空间模型和传递函数在反馈环中连接时，基于优先级规则，得到的系统是状态空间模型。有关详细信息，请参阅Rules That Determine Model Type。
要使用的输入的子集，指定为向量。
在图中，feedin 包含 MIMO 被控对象 P 的输入向量的索引，并指定反馈环中涉及输入 u 的哪个子集。生成的模型 sys 具有与 G 相同的输入，其顺序保持不变。
有关示例，请参阅指定反馈环中的输入和输出连接。
要使用的输出的子集，指定为向量。
feedout 指定 MIMO 被控对象 G 的哪些输出用于反馈。生成的模型 sys 具有与 G 相同的输出，其顺序保持不变。
有关示例，请参阅指定反馈环中的输入和输出连接。
反馈的类型，对于负反馈，指定为 -1；对于正反馈，指定为 +1。feedback 默认采用负反馈。
输出参量
限制
反馈连接不能有代数环。例如，如果 D1 和 D2 是
sys1和sys2的馈通矩阵，则此条件等效于：在使用负反馈时 I + D1D2 非奇异
在使用正反馈时 I − D1D2 非奇异
版本历史记录
在 R2006a 之前推出
