＃已知采样系统如图所示，其中D(z)=[Kv+Kp(1-z^–1)]/(1－z^–1)
状态方程
[x'1]＝[0 0 ][x1] +[1]u
[x'2]＝[1 –1/τ][x2]+[0]u
输出方程
y＝(1/τ)x2
若采用步长T对连续部分仿真，且Ts＝LT(L为正整数)，试求连续部分的差分模型，试画出整个系统的仿真程序流程图。
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首先，根据题目中给出的状态方程和输出方程，我们可以得出系统矩阵如下：
A = [0 0; 1 -1/τ]
B = [1; 0]
C = [0; 1/τ]
D = [0]
根据题目中给出的信息，采用步长T对连续部分进行仿真，且
Ts = LT
```，其中L为正整数。我们需要求出连续部分的差分模型。
首先，我们将系统矩阵转化为差分矩阵：
```bash
Δx = x(k+1) - x(k) = A x(k) + B u(k)
Δy = y(k+1) - y(k) = C x(k+1) + D u(k+1)
将上式代入得到：
Δx = A x(k) + B u(k)
Δy = C (A x(k) + B u(k) + x(k)) + D u(k+1)
令L = 1/T，将Δx, Δy除以L，得到：
dx/dt = A x + B u
dy/dt = C (A x + B u + x) + D u
这就是连续部分的差分模型。
在画出整个系统的仿真程序流程图中，首先需要对系统矩阵进行初始化。然后在循环中，根据差分模型计算新的状态和输出值。在每次循环结束后，需要对时间进行更新，即将当前时间加上步长T。同时，需要根据系统矩阵和输入值u进行计算得出新的状态值和输出值。
程序流程图如下：
初始化系统矩阵
循环
计算新的状态值和输出值
更新时间（加上步长T）
结束循环
首先，我们可以将状态方程改写为差分方程的形式，通过对状态方程进行差分，得到：
dx1/dt=0*x1+u
dx2/dt=(1-1/t)*x2
其中x1'=dx1/dt, x2'=dx2/dt。
然后，我们可以根据步长T对连续部分进行仿真，得到以下差分方程：
dx1(k+1)=dx1(k)+Tdx1'(k)
dx2(k+1)=dx2(k)+Tdx2'(k)
其中k为步长索引，dx1(k)和dx2(k)分别为第k步的x1'和x2'。
根据Ts=LT，我们可以得到以下离散化方程：
dx1(k+1)=dx1(k)+LTdx1'(k)
dx2(k+1)=dx2(k)+LTdx2'(k)
最后，我们可以根据输出方程得到仿真结果，y=(1/t)*x2。
整个系统的仿真程序流程图如下：
1.输入状态方程
2.对状态方程进行差分，得到差分方程
3.根据步长T对连续部分进行仿真，得到离散化方程
4.根据离散化方程进行模拟
5.根据输出方程得到仿真结果
6.输出仿真结果。
关于采样系统仿真，实际上需要用到系统的转移函数（Transfer function）来计算系统的离散化模型。
首先我们对D(z)进行分析， 将其表示为一阶系统的转移函数形式，
D(z) = Kp + Kv*(1-z^-1)/(1-z^-1)
然后我们可以使用ZOH方法( Zero-order hold)将连续系统离散化，得到：
D(z) = Kp + Kv*(1-z^-1)/(1-z^-1)
D(z) = Kp + Kv*(1-z^-1)/(z-1)
将其带入输出方程中得到输出方程
y(z) = (1/t)*x2(z) = (1/t) * (1-z^-1) * x2
将输出方程带入离散化的转移函数中得到
y(z) = (1/t) * (1-z^-1) * x2 * (Kp + Kv*(1-z^-1)/(z-1))
这就是离散化后的系统转移函数，可以使用这个函数来模拟采样系统的离散化模型。
简单来说就是将状态方程通过差分的方式得到离散化后的状态方程，再用这个离散化状态方程来模拟系统。
对于这个问题,推荐使用工程软件来实现。
您的问题解决了吗，系统建模、系统仿真是系统仿真手段的两个重要概念。
通过系统建模的手段得到系统模型，系统模型是物理系统所包含领域知识的载体，是对知识和经验积累的一种表现形式；
系统仿真是基于系统模型的一种应用，其基础是系统建模。