北京理工大学：《控制理论基础》课程教学资源（实验教程，基于MATLAB语言）

控制理论基础实验教程一基于MATLAB语言目录实验1控制系统的模型建立一、实验目的二、实验原理。三、实验内容7四、实验报告要求.8实验2控制系统的暂态特性分析9一、实验目的.9二、实验原理...9三、实验内容11四、实验报告要求..11实验3根轨迹分析..12一、实验目的...12二、实验原理....12三、实验内容..13四、实验报告要求14..15实验4系统的频率特性分析一、实验目的.15二、实验原理..15三、实验内容.16四、实验报告要求.16实验5控制系统的校正设计17一、实验目的.17二、实验原理.17三、实验内容...17四、实验报告要求..17实验6极点配置与全维状态观测器的设计..19一、实验目的.19二、实验原理.....19三、实验内容.19四、实验报告要求，20参考文献..21I

控制理论基础实验教程—基于 MATLAB 语言 I 目 录 实验 1 控制系统的模型建立.1 一、实验目的.1 二、实验原理.1 三、实验内容.7 四、实验报告要求.8 实验 2 控制系统的暂态特性分析.9 一、实验目的.9 二、实验原理.9 三、实验内容. 11 四、实验报告要求.11 实验 3 根轨迹分析.12 一、实验目的.12 二、实验原理.12 三、实验内容.13 四、实验报告要求.14 实验 4 系统的频率特性分析.15 一、实验目的.15 二、实验原理.15 三、实验内容.16 四、实验报告要求.16 实验 5 控制系统的校正设计.17 一、实验目的.17 二、实验原理.17 三、实验内容.17 四、实验报告要求.17 实验 6 极点配置与全维状态观测器的设计.19 一、实验目的.19 二、实验原理.19 三、实验内容.19 四、实验报告要求.20 参考文献. 21

控制理论基础教程一基于MATLAB语言实验1控制系统的模型建立一、实验目的1.掌握利用MATLAB建立控制系统模型的方法。2.掌握系统的各种模型表述及相互之间的转换关系。3.学习和掌握系统模型连接的等效变换。二、实验原理1.系统模型的MATLAB描述系统的模型描述了系统的输入、输出变量以及内部各变量之间的关系，表征一个系统的模型有很多种，如微分方程、传递函数模型、状态空间模型等。这里主要介绍系统传递函数（TF）模型、零极点增益（ZPK）模型和状态空间（SS）模型的MATLAB描述方法。1）传递函数（TF）模型传递函数是描述线性定常系统输入-输出关系的一种最常用的数学模型，其表达式一般为G(s) -ba"+ba-*+bs*+b(1-1)a,s"+an--s" +.+a,s'+ao在MATLAB中，直接使用分子分母多项式的行向量表示系统，即num=[bm, bm-l, .. bi, bo]den=[an, an-, ... ai, ao]调用f函数可以建立传递函数TF对象模型，调用格式如下：Gtf = tf(num,den)Tfdata函数可以从TF对象模型中提取分子分母多项式，调用格式如下：[num,den] = tfdata(Gtf)返回cell类型的分子分母多项式系数[num,den]=tfdata(Gtf,'v）返回向量形式的分子分母多项式系数例E2-1采用MATLAB建立某一系统的传递函数模型，已知其微分方程为y(4)+3y(3)+8y"+4y'+2y=3u"+2u'+8u解：首先写出描述该系统的传递函数模型的分子分母多项式系数向量：>> num =[3 2 8];>> den =[1 3 8 4 2];然后调用tf函数建立系统模型：I

控制理论基础教程—基于 MATLAB 语言 1 实验 1 控制系统的模型建立 一、实验目的 1. 掌握利用 MATLAB 建立控制系统模型的方法。 2. 掌握系统的各种模型表述及相互之间的转换关系。 3. 学习和掌握系统模型连接的等效变换。 二、实验原理 1. 系统模型的 MATLAB 描述 系统的模型描述了系统的输入、输出变量以及内部各变量之间的关系，表征一个系统的 模型有很多种，如微分方程、传递函数模型、状态空间模型等。这里主要介绍系统传递函数 （TF）模型、零极点增益（ZPK）模型和状态空间（SS）模型的 MATLAB 描述方法。 1）传递函数（TF）模型 传递函数是描述线性定常系统输入-输出关系的一种最常用的数学模型，其表达式一般 为 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1 ( ) a s a s a s a b s b s b s b G s n n n n m m m m                （1-1） 在 MATLAB 中，直接使用分子分母多项式的行向量表示系统，即 num = [bm, bm-1, . b1, b0] den = [an, an-1, . a1, a0] 调用 tf 函数可以建立传递函数 TF 对象模型，调用格式如下： Gtf = tf(num,den) Tfdata 函数可以从 TF 对象模型中提取分子分母多项式，调用格式如下： [num,den] = tfdata(Gtf) 返回 cell 类型的分子分母多项式系数 [num,den] = tfdata(Gtf,'v') 返回向量形式的分子分母多项式系数 例 E2-1 采用 MATLAB 建立某一系统的传递函数模型，已知其微分方程为 y 3y 8y 4y 2y 3u 2u 8u (4) (3)            解：首先写出描述该系统的传递函数模型的分子分母多项式系数向量： >> num = [3 2 8]; >> den = [1 3 8 4 2]; 然后调用 tf 函数建立系统模型：

控制理论基础教程一基于MATLAB语言>> G = tf(num,den)运行结果为：Transfer function:3s2+2s+8s4+3s3+8s2+4s+22）零极点增益（ZPK）模型传递函数因式分解后可以写成k(s-z,)(s-22)..-(s-zm)(1-2)G(s) =(s- p.)(s-p2)...(s- p.)式中，z,-2,,.称为传递函数的零点，P,P2,…,P,称为传递函数的极点，k为传递系数（系统增益）。在MATLAB中，直接用[zp,k)矢量组表示系统，其中z，p，k分别表示系统的零极点及其增益，即：z[z1,Z2,""",Zm];p=[p1,P2,"",Pa];k=[k];调用zpk函数可以创建ZPK对象模型，调用格式如下：Gzpk = zpk(z,p,k)同样，MATLAB提供了zpkdata命令用来提取系统的零极点及其增益，调用格式如下：[z,p,k]=zpkdata(Gzpk)返回cell类型的零极点及增益[z,p,k]=zpkdata(Gzpk,v）返回向量形式的零极点及增益函数pzmap可用于求取系统的零极点或绘制系统得零极点图，调用格式如下：在复平面内绘出系统模型的零极点图。pzmap(G)[p,z]=pzmap(G返回的系统零极点，不作图。3）状态空间（SS）模型由状态变量描述的系统模型称为状态空间模型，由状态方程和输出方程组成：x=Ax+Bu(1-3)ly=Cx+Du其中：x为n维状态向量；u为r维输入向量；y为m维输出向量：A为nXn方阵，称为系统矩阵；B为nXr矩阵，称为输入矩阵或控制矩阵；C为mXn矩阵，称为输出矩阵；D为m×r矩阵，称为直接传输矩阵。在MATLAB中，直接用矩阵组[A,B,C,D]表示系统，调用ss函数可以创建ZPK对象模2

控制理论基础教程—基于 MATLAB 语言 2 >> G = tf(num,den) 运行结果为： Transfer function: 3 s^2 + 2 s + 8 - s^4 + 3 s^3 + 8 s^2 + 4 s + 2 2）零极点增益（ZPK）模型 传递函数因式分解后可以写成 ( )( ) ( ) ( )( ) ( ) ( ) 1 2 1 2 nm s p s p s p k s z s z s z G s          （1-2） 式中， m z ,z , ,z 1 2  称为传递函数的零点， p p pn , , , 1 2  称为传递函数的极点， k 为传递系 数（系统增益）。 在 MATLAB 中，直接用[z,p,k]矢量组表示系统，其中 z，p，k 分别表示系统的零极点 及其增益，即： z=[z1,z2,.,zm]; p=[p1,p2,.,pn]; k=[k]; 调用 zpk 函数可以创建 ZPK 对象模型，调用格式如下： Gzpk = zpk(z,p,k) 同样，MATLAB 提供了 zpkdata 命令用来提取系统的零极点及其增益，调用格式如下： [z,p,k] = zpkdata(Gzpk) 返回 cell 类型的零极点及增益 [z,p,k] = zpkdata (Gzpk,’v’) 返回向量形式的零极点及增益 函数 pzmap 可用于求取系统的零极点或绘制系统得零极点图，调用格式如下： pzmap(G) 在复平面内绘出系统模型的零极点图。 [p,z] = pzmap(G) 返回的系统零极点，不作图。 3）状态空间（SS）模型 由状态变量描述的系统模型称为状态空间模型，由状态方程和输出方程组成：        y Cx Du x Ax Bu （1-3） 其中： x 为 n 维状态向量；u 为 r 维输入向量； y 为 m 维输出向量； A 为 n×n 方阵，称为 系统矩阵；B 为 n×r 矩阵，称为输入矩阵或控制矩阵；C 为 m×n 矩阵，称为输出矩阵；D 为 m×r 矩阵，称为直接传输矩阵。 在 MATLAB 中，直接用矩阵组[A,B,C,D]表示系统，调用 ss 函数可以创建 ZPK 对象模

控制理论基础教程一基于MATLAB语言型，调用格式如下：Gss = ss(A,B,C,D)同样，MATLAB提供了ssdata命令用来提取系统的A、B、C、D矩阵，调用格式如下：[A,B,C,D]=ssdata(Gss)返回系统模型的A、B、C、D矩阵例E2-2已知控制系统的状态空间方程如下[o]01x=x+2[2-8-4y=[1 0]x试用MATLAB建立系统模型。解：首先写出系统的A、B、C、D矩阵：>> A =[0 1;-8 -4];>>B=[0;2];>>C=[1 0];>>D = [0];然后调用ss函数建立系统模型：>> Gss = ss(A,B,C,D)运行结果为：a=xl x2xl01x2-8-4b=ul0x12x2c=xIx2y110d=ulyl0Continuous-timemodel3

控制理论基础教程—基于 MATLAB 语言 3 型，调用格式如下： Gss = ss(A,B,C,D) 同样，MATLAB 提供了 ssdata 命令用来提取系统的 A、B、C、D 矩阵，调用格式如下： [A,B,C,D] = ssdata (Gss) 返回系统模型的 A、B、C、D 矩阵 例 E2-2 已知控制系统的状态空间方程如下 y   x x x u 1 0 2 0 8 4 0 1                  试用 MATLAB 建立系统模型。 解：首先写出系统的 A、B、C、D 矩阵： >> A = [0 1;-8 -4]; >> B = [0;2]; >> C = [1 0]; >> D = [0]; 然后调用 ss 函数建立系统模型： >> Gss = ss(A,B,C,D) 运行结果为： a = x1 x2 x1 0 1 x2 -8 -4 b = u1 x1 0 x2 2 c = x1 x2 y1 1 0 d = u1 y1 0 Continuous-time model

控制理论基础教程一基于MATLAB语言4）三种模型之间的转换上述三种模型之间可以互相转换，MATLAB实现方法如下TF模型→ZPK模型：zpk(SYS)或tf2zp(num,den)TF模型-SS模型：ss(SYS)或tf2ss(num,den)ZPK模型→TF模型：tf(SYS)或zp2tf(z,p,k)ZPK模型→SS模型：ss(SYS)或zp2ss(z,p,k)SS模型-→TF模型：tf(SYS)或ss2t(A,B,C,D)SS模型→ZPK模型：zpk(SYS)或ss2zp(A,B,C,D)例E2-3已知某系统的传递函数模型，试建立其零极点增益模型，并绘制零极点图。其传递函数为s2 +9s+20G(s) =s+6s2+11s+6解：首先建立系统的传递函数模型描述：>> num =[1 9 20];>> den =[1 6 11 6];>> Gtf = tf(num,den)运行结果为：Transfer function:s2+9 s+20s^3+6s2+11s+6然后调用zpk函数，实现从传递函数模型到零极点增益模型的转换：>> Gzpk = zpk(Gtf)运行结果为：Zero/pole/gain:(s+5) (s+4)(s+3) (s+2) (s+1)调用pzmap函数绘制系统零极点图，结果如图1-1所示：>>pzmap(Gzpk);>> grid on4

控制理论基础教程—基于 MATLAB 语言 4 4）三种模型之间的转换 上述三种模型之间可以互相转换，MATLAB 实现方法如下 TF 模型→ZPK 模型：zpk(SYS)或 tf2zp(num,den) TF 模型→SS 模型：ss(SYS)或 tf2ss(num,den) ZPK 模型→TF 模型：tf(SYS)或 zp2tf(z,p,k) ZPK 模型→SS 模型：ss(SYS)或 zp2ss(z,p,k) SS 模型→TF 模型：tf(SYS)或 ss2tf(A,B,C,D) SS 模型→ZPK 模型：zpk(SYS)或 ss2zp(A,B,C,D) 例 E2-3 已知某系统的传递函数模型，试建立其零极点增益模型，并绘制零极点图。其 传递函数为 6 11 6 9 20 ( ) 3 2 2       s s s s s G s 解：首先建立系统的传递函数模型描述： >> num = [1 9 20]; >> den = [1 6 11 6]; >> Gtf = tf(num,den) 运行结果为： Transfer function: s^2 + 9 s + 20 - s^3 + 6 s^2 + 11 s + 6 然后调用 zpk 函数，实现从传递函数模型到零极点增益模型的转换： >> Gzpk = zpk(Gtf) 运行结果为： Zero/pole/gain: (s+5) (s+4) - (s+3) (s+2) (s+1) 调用 pzmap 函数绘制系统零极点图，结果如图 1-1 所示： >> pzmap(Gzpk); >> grid on

控制理论基础教程一基于MATLAB语言Pole-Zero Map0.974.0.9450.9.0.820.660.40.80.990.60.0.997o0.2Cuel0.2De-0.4 :0.997-0.60.9g-0.80.974-0.945-0.90.820.660.4-4.5-25-2-1.5-0.55-d-3.5-3RealAxis (seconds-)图1-1系统零极点图2.系统模型的连接在实际应用中，整个控制系统是由多个单一的模型组合而成，基本的组合方式有串联连接、并联连接和反馈连接。图1-2分别为串联连接、并联连接和反馈连接的结构框图和等效总传递函数。G(s)U(s)Y(s)U(s)Y(s)G,(s)G(s)CG(s)G(s)=G,(s)G,(s)G(s)=G,(s)+G,(s)（a）串联系统（b）并联系统Y(s)U(s)G(s)H(s)G(s)T(s)=1+G(s)H(s)（c）反馈连接图1-2串联连接、并联连接和反馈连接5

控制理论基础教程—基于 MATLAB 语言 5 图 1-1 系统零极点图 2. 系统模型的连接 在实际应用中，整个控制系统是由多个单一的模型组合而成，基本的组合方式有串联连 接、并联连接和反馈连接。图 1-2 分别为串联连接、并联连接和反馈连接的结构框图和等效 总传递函数。 U(s) Y(s) ( ) 1 G s ( ) 2 G s ( ) ( ) ( ) 2 1 G s  G s G s ( ) 2 G s ( ) 1 G s U(s)  Y(s)   ( ) ( ) ( ) 1 2 G s  G s  G s （a）串联系统 （b）并联系统 1 ( ) ( ) ( ) ( ) G s H s G s T s   U(s)    H (s) G(s) Y(s) （c）反馈连接 图 1-2 串联连接、并联连接和反馈连接

控制理论基础教程一基于MATLAB语言在MATLAB中可以直接使用“*”运算符实现串联连接，使用“+”运算符实现并联连接。反馈系统传递函数求解可以通过命令feedback实现，调用格式如下：T= feedback(G,H)T= feedback(G,H,sign)其中，G为前向传递函数，H为反馈传递函数；当sign=+1时，GH为正反馈系统传递函数；当sign=-1时，GH为负反馈系统传递函数；默认值是负反馈系统。例E2-3两个系统串联，试用MATLAB求此串联系统的传递函数，已知两个系统传递函数分别为s+33s2 + s+ 4G,(s) =G2(s)=(s +1)(s + 2)5s2+12s+3解：首先分别建立两个系统的传递函数模型：>> numl =[1 3];>> den1 = conv([1 1],[1 2];%使用conv命令实现多项式相乘%创建G1(s)描述的传递函数模型>>G1=tf(numl,denl)Transfer function:$+3s2+3s+2>> num2 =[3 1 4];>> den2 =[5 12 3];>>G2=tf(num2,den2)%创建G2(s)描述的传递函数模型Transfer function:3 s2+s+45s/2+12 s+3使用“*”运算符实现串联连接：>> G=G2*G1运行结果为：Transferfunction:3 s^3 +10 s^2 + 7 s + 125s4+27s3+49s/2+33s+66

控制理论基础教程—基于 MATLAB 语言 6 在 MATLAB 中可以直接使用“*”运算符实现串联连接，使用“＋”运算符实现并联 连接。反馈系统传递函数求解可以通过命令 feedback 实现，调用格式如下： T = feedback(G,H) T = feedback(G,H,sign) 其中，G 为前向传递函数，H 为反馈传递函数；当 sign = +1 时，GH 为正反馈系统传递 函数；当 sign = -1 时，GH 为负反馈系统传递函数；默认值是负反馈系统。 例 E2-3 两个系统串联，试用 MATLAB 求此串联系统的传递函数，已知两个系统传递 函数分别为  1 2 3 ( ) 1     s s s G s 5 12 3 3 4 ( ) 2 2 2      s s s s G s 解：首先分别建立两个系统的传递函数模型： >> num1 = [1 3]; >> den1 = conv([1 1],[1 2]); %使用 conv 命令实现多项式相乘 >> G1=tf(num1,den1) %创建 G1(s)描述的传递函数模型 Transfer function: s + 3 - s^2 + 3 s + 2 >> num2 = [3 1 4]; >> den2 = [5 12 3]; >> G2 = tf(num2,den2) %创建 G2(s)描述的传递函数模型 Transfer function: 3 s^2 + s + 4 - 5 s^2 + 12 s + 3 使用“*”运算符实现串联连接： >> G = G2*G1 运行结果为： Transfer function: 3 s^3 + 10 s^2 + 7 s + 12 - 5 s^4 + 27 s^3 + 49 s^2 + 33 s + 6

控制理论基础教程一基于MATLAB语言三、实验内容1已知控制系统的传递函数如下2s2+18s+40G(s) =s3+5s2+8s+6试用MATLAB建立系统的传递函数模型、零极点增益模型及系统的状态空间方程模型，并绘制系统零极点图。2.已知控制系统的状态空间方程如下To100000010x=200001-1-2-3-4y=[10 2 0 0]x试用MATLAB建立系统的传递函数模型、零极点增益模型及系统的状态空间方程模型，并绘制系统零极点图。3.已知三个系统的传递函数分别为2s2+6s+5G,(s)=s3+4s?+5s+2s?+4s+1G,(s)=$+9s2+8s5(s + 3)(s +7)G,(s)=(s+1)(s+ 4)(s+6)试用MATLAB求上述三个系统串联后的总传递函数。4.已知如图E2-1所示的系统框图+Y(s)U(s)X0.5s+110.5s+1图E2-1试用MATLAB求该系统的闭环传递函数。7

控制理论基础教程—基于 MATLAB 语言 7 三、实验内容 1. 已知控制系统的传递函数如下 5 8 6 2 18 40 ( ) 3 2 2       s s s s s G s 试用 MATLAB 建立系统的传递函数模型、零极点增益模型及系统的状态空间方程模型，并 绘制系统零极点图。 2. 已知控制系统的状态空间方程如下 y  x x x u 10 2 0 0 1 0 0 0 1 2 3 4 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0                    试用 MATLAB 建立系统的传递函数模型、零极点增益模型及系统的状态空间方程模型，并 绘制系统零极点图。 3. 已知三个系统的传递函数分别为 4 5 2 2 6 5 ( ) 3 2 2 1       s s s s s G s s s s s s G s 9 8 4 1 ( ) 3 2 2 2      ( 1)( 4)( 6) 5( 3)( 7) ( ) 3       s s s s s G s 试用 MATLAB 求上述三个系统串联后的总传递函数。 4. 已知如图 E2-1 所示的系统框图 U(s)    Y(s) 1 1 s  0.5 1 1 s  0.5 1 1 s  s 3 图 E2-1 试用 MATLAB 求该系统的闭环传递函数

控制理论基础教程一基于MATLAB语言5.已知如图E2-2所示的系统框图Y(s)102U(s)++?AX$+1s(s+ 1)++$+3$+25s52+6s+8图E2-2试用MATLAB求该系统的闭环传递函数。四、实验报告要求1.简述实验目的和实验原理。2.列出完成各项实验内容所编写的程序代码并给出实验结果，程序代码中在必要的地方应加上注释，必要时应对实验结果进行分析。3.总结实验中遇到的问题及解决方法，谈谈你的收获和体会。8

控制理论基础教程—基于 MATLAB 语言 8 5. 已知如图 E2-2 所示的系统框图  U(s)   1 10 s  Y(s) 6 8 5 2 s  s  s 2 3   s s ( 1) 2  s s    图 E2-2 试用 MATLAB 求该系统的闭环传递函数。 四、实验报告要求 1. 简述实验目的和实验原理。 2. 列出完成各项实验内容所编写的程序代码并给出实验结果，程序代码中在必要的地 方应加上注释，必要时应对实验结果进行分析。 3. 总结实验中遇到的问题及解决方法，谈谈你的收获和体会

控制理论基础教程一基于MATLAB语言实验2控制系统的暂态特性分析一、实验目的1.学习和掌握利用MATLAB进行系统时域响应求解和仿真的方法。2.考察二阶系统的时间响应，研究二阶系统参数对系统暂态特性的影响。二、实验原理1.系统的暂态性能指标控制系统的暂态性能指标常以一组时域量值的形式给出，这些指标通常由系统的单位阶跃响应定义出来，这些指标分别为：（1）延迟时间ta：响应曲线首次到达稳态值的50%所需的时间。（2）上升时间t，：响应曲线从稳态值的10%上升到90%所需要的时间长，对于欠阻尼系统，通常指响应曲线首次到达稳态值所需的时间。（3）峰值时间1，：响应曲线第一次到达最大值的时间。（4）调整时间t，：响应曲线开始进入并保持在允许的误差（土2%或土5%）范围内所需要的时间。（5）超调量：响应曲线的最大值和稳态值之差，通常用百分比表示α= ,)=以()×100% y()其中y(t)为响应曲线。在MATLAB中求取单位阶跃响应的函数为step，其使用方法如下step(sys）在默认的时间范围内绘出系统响应的时域波形step(sys,T）绘出系统在O-T范围内响应的时域波形step(sys,ts:tp:te）绘出系统在ts-te范围内，以tp为时间间隔取样的响应波形[y,t)=step(...）该调用格式不绘出响应波形，而是返回响应的数值向量及其对应的时间向量。系统的暂态性能指标可以根据上述定义，在响应曲线上用鼠标读取关键点或通过搜索曲线对应的数值向量中关键点来确定。2.LTIViewer工具在MATLAB中提供了线性是不变系统仿真的工具LTIVieWer，可以方便地观察系统的响应曲线和性能指标。在命令窗口中键入litview即可启动LTIViewer。这里简要介绍LTIViewer工具（如图2-1所示）的使用方法。9

控制理论基础教程—基于 MATLAB 语言 9 实验 2 控制系统的暂态特性分析 一、实验目的 1. 学习和掌握利用 MATLAB 进行系统时域响应求解和仿真的方法。 2. 考察二阶系统的时间响应，研究二阶系统参数对系统暂态特性的影响。 二、实验原理 1. 系统的暂态性能指标 控制系统的暂态性能指标常以一组时域量值的形式给出，这些指标通常由系统的单位阶 跃响应定义出来，这些指标分别为： （1）延迟时间 d t ：响应曲线首次到达稳态值的 50%所需的时间。 （2）上升时间 rt ：响应曲线从稳态值的 10%上升到 90%所需要的时间长，对于欠阻尼 系统，通常指响应曲线首次到达稳态值所需的时间。 （3）峰值时间 p t ：响应曲线第一次到达最大值的时间。 （4）调整时间 st ：响应曲线开始进入并保持在允许的误差（±2%或±5%）范围内所 需要的时间。 （5）超调量 ：响应曲线的最大值和稳态值之差，通常用百分比表示 100% ( ) ( ) ( )      y y t y p  其中 y(t) 为响应曲线。 在 MATLAB 中求取单位阶跃响应的函数为 step，其使用方法如下 step(sys) 在默认的时间范围内绘出系统响应的时域波形 step(sys,T) 绘出系统在 0 – T 范围内响应的时域波形 step(sys,ts:tp:te) 绘出系统在 ts – te 范围内，以 tp 为时间间隔取样的响应波形 [y,t] = step(.) 该调用格式不绘出响应波形，而是返回响应的数值向量及其对应的时间 向量。 系统的暂态性能指标可以根据上述定义，在响应曲线上用鼠标读取关键点或通过搜索曲 线对应的数值向量中关键点来确定。 2. LTI Viewer 工具 在 MATLAB 中提供了线性是不变系统仿真的工具 LTI Viewer，可以方便地观察系统的 响应曲线和性能指标。在命令窗口中键入 litview 即可启动 LTI Viewer。这里简要介绍 LTI Viewer 工具（如图 2-1 所示）的使用方法