阶跃响应图

    stepplot(sys) 可视化系统对单位阶跃输入(Unit Step Input)的动态响应.

    单位阶跃输入在时间 t = 0时从 0 突然跳变到 1(例如,一个开关的瞬时开启)。

    阶跃响应图显示了系统输出随时间的变化,帮助我们分析系统的稳定性、速度、准确性等性能指标。

        一阶系统(无振荡):

        类似 RC 电路充电过程(如电容器电压响应)

        阶跃响应特性:

        无超调(单调上升)

        上升时间:约 1.15 秒(从 10% 到 90% 稳态值)

        调节时间:约 4 秒(±2% 准则)

        稳态值:2.5(因为 G(0) = 5/2 = 2.5G(0)=5/2=2.5)

        stepplot(5,s+2)

        二阶欠阻尼系统(有振荡):

        弹簧-质量-阻尼系统的振荡响应(如汽车悬架)

        阶跃响应特性:

        超调量:约 16.3%(因阻尼比 \zeta = 0.316ζ=0.316)

        上升时间:约 0.55 秒

        峰值时间:约 1.05 秒

        调节时间:约 4 秒(±2% 准则)

        稳态值:1(因为 G(0) = 10/10 = 1G(0)=10/10=1)

        stepplot(10,s^2+2s+10)

        二阶临界阻尼系统(最快无振荡):

        门关闭装置的理想响应(快速且无反弹)

        阶跃响应特性:

        无超调(单调上升)

        上升时间:约 1.17 秒

        调节时间:约 2.4 秒(±2% 准则)

        稳态值:1(因为 G(0) = 9/9 = 1G(0)=9/9=1)

        stepplot(9,s^2+6s+9)

        高阶系统(含振荡和延迟效应):

        带滤波器的电机位置控制系统

        阶跃响应特性:

        超调量:约 8%

        调节时间:约 8 秒

        稳态值:0.4(因为 G(0) = 2/5 = 0.4G(0)=2/5=0.4)

        stepplot(s+2,s^3+5s^2+9s+5)

        质量-弹簧-阻尼系统(机械工程)

        汽车减震器设计、建筑抗震分析。

        阶跃响应特性:

        输入:突加 1 N 的恒定力(阶跃力)

        输出:物体位移

        超调量 ≈ 15%(轻微振荡)

        调节时间 ≈ 4 秒

        stepplot(1,0.5s^2+1.2s+8)

        水箱液位控制系统(过程控制)

        化工生产中的液位调节,需避免溢出。

        阶跃响应特性:

        输入:进水流量阶跃增加(如 0→2 m³/s)

        输出:液位高度(稳态值 = 1 m)

        上升时间 ≈ 11 秒(缓慢上升,无超调)

        stepplot(2,5s+1)

        直流电机位置控制(机电系统)

        机器人关节定位,要求精确无振荡。

        阶跃响应特性:

        输入:目标角度阶跃(如 0→90°)

        输出:实际转子角度

        稳态值 = 90°(无稳态误差)

        上升时间 ≈ 1.2 秒(单调上升)

        stepplot(3,s*(s+4))

        RLC带通滤波器(电子工程):

        通信系统中提取高频信号。

        阶跃响应特性:

        输入:电压阶跃(0→1 V)

        输出:电阻两端电压

        初始峰值 ≈ 0.8 V(快速响应)

        稳态值 = 0(高通特性)

        stepplot(0.6s,s^2+0.7s+1)

        疫情传播模型(流行病学)

        预测隔离政策对感染峰值的影响。

        阶跃响应特性:

        输入:突现 1 名感染者(阶跃输入)

        输出:累计感染比例

        峰值感染率 ≈ 20%(超调)

        稳定时间 ≈ 30 天

        stepplot(0.05,s^2+0.3s+0.05)

        股票市场反应模型(金融)

        量化交易中事件驱动策略的回测。

        阶跃响应特性:

        输入:消息公布(阶跃事件)

        输出:股价变动

        初始过冲 ≈ +15%(投机泡沫)

        稳态值 = +100%(最终合理估值)

        stepplot(-0.2s+1,s^2+0.5s+1)

        卫星姿态控制(航空航天):

        太空望远镜精密指向控制。

        阶跃响应特性:

        输入:目标角度阶跃(如 0→10°)

        输出:实际俯仰角

        稳态误差 = 0(积分作用)

        超调 ≈ 35%(需优化阻尼)

        stepplot(100,s^2*(s+10))

        机械减震系统

        观察车身振动的超调量、稳定时间,优化舒适性。

        汽车悬架系统,输入为路面阶跃冲击(如突然遇到障碍物),输出为车身垂直位移。

        分母 s² + 2s + 5 对应质量-弹簧-阻尼系统

        s² 项:质量惯性(m)

        2s 项:阻尼系数(c)

        5:弹簧刚度(k)

        stepplot([1],[1,2,5])

        温度控制系统

        分析水温上升的延迟和稳态时间,避免过热风险。

        电热水壶的加热系统,输入为阶跃电压(突然通电),输出为水温。

        分母 3s + 1 表示一阶惯性:

        3:热容(C)与热阻(R)的乘积(时间常数 τ = RC)

        stepplot([1],[3,1])

        直流电机调速

        检查转速是否快速跟踪指令(上升时间短),且无振荡(超调小)。

        电机转速控制,输入为阶跃电压,输出为转速。

        分母 s² + 4s + 8 包含: 电感(L)、电阻(R)、反电动势(K)的耦合效应

        stepplot([1],[1,4,8])

        化学反应釜浓度控制

        评估浓度超调是否导致副产物超标,调整进料策略。

        反应物输入流量阶跃增加,输出为产物浓度。

        三阶系统(s³项)反映多级混合/反应延迟。

        stepplot([1],[1,3,3,1])

        生态系统种群模型

        预测种群是否稳定或震荡,指导生态干预。

        突然引入食物资源(阶跃输入),输出为物种数量(如鱼类)。

        低阻尼(0.5s项小)易引发振荡(数量暴涨后崩溃)。

        stepplot([1],[1,0.5,0.1])


    叠加阶跃响应图

    stepplot([sys1],[sys2]...[sysN]) 是在同一坐标系中绘制多个系统对单位阶跃输入的响应曲线,用于直观比较不同系统的动态性能。

        不同阻尼比的弹簧系统:

        质量相同的弹簧系统,阻尼系数递增。

        stepplot([1,s^2+0.5s+1],  # ζ=0.25 (欠阻尼)
                 [1,s^2+s+1],     # ζ=0.5 (最佳阻尼)
                 [1,s^2+2s+1])    # ζ=1.0 (临界阻尼)

        电路滤波器性能对比

        电子滤波器对电压阶跃的响应

        stepplot([1,s+1],     # 一阶低通
                 [s,s^2+s+1], # 带通
                 [1,0.1s^2+0.3s+1]) # 二阶快速响应

        温度控制器增益对比

        恒温箱加热系统(时间常数5秒)

        stepplot([0.5,5s+1],   # 低增益
                 [1,5s+1],     # 中增益
                 [2,5s+1])     # 高增益

        无人机高度控制器

        stepplot([4,s^2+0.8s+4],  # 标准
                 [6,s^2+1.2s+6],  # 高刚度
                 [3,s^2+0.4s+3])  # 低阻尼

        机械臂关节定位精度

        stepplot([1,s^2+3s],        # PD控制
                 [s+1,s^3+3s^2+2s], # PID控制
                 [0.5,s^2+2s+1])    # 简化模型