MATLAB 7.0控制系统应用与实例

定　价：¥36.00

作　者：	刘叔军等编著
出版社：	机械工业出版社
丛编项：	MATLAB实例精品系列丛书
标　签：	Matlab

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ISBN：	9787111174882	出版时间：	2006-01-01	包装：	胶版纸
开本：	小16开	页数：	396	字数：

内容简介

　　本书介绍了MATLAB7.0的新增特性，系统地讲解了MATLAB7.0与控制工程相关的6个基础工具箱，即控制系统工具箱、系统辨识工具箱、模型预测控制工具箱、鲁棒控制工具箱、神经网络控制工具箱和模糊逻辑工具箱。.本书对常用函数的功能、格式和参数作了详细的说明，最大的特色是对大部分函数给出了示例程序，而且在每章的最后给出综合应用实例。特别对新增函数和MATLAB7.0中有别于低版本的模型预测控制工具箱、鲁棒控制工具箱、鲁棒控制工具箱（将原来的鲁棒控制、μ-综合与分析、线性矩阵不等式（LMI）工具箱加以整合而构成的新的工具箱）作了详细的介绍。本书具有内容新、覆盖面广和实用性强等特点。..本书可以作为高等院校控制专业的教学参考书，也可作为广大科技工作人员的参考用书。...

作者简介

暂缺《MATLAB 7.0控制系统应用与实例》作者简介

图书目录

前言
第1章 MATLAB 7.0的新特性
1.1 MATLAB简介
1.2 MATLAB系统
1.2.1 MATLAB语言
1.2.2 MATLAB工作环境
1.2.3 MATLAB图形处理系统
1.2.4 MATLAB数学函数库
1.2.5 MATLAB应用程序接口
1.2.6 MATLAB的仿真及硬件接口
1.3 MATLAB 7.0的机器配置要求
1.4 MATLAB 7.0的新特性
1.4.1 开发环境的改变
1.4.2 编程环境的改变
1.4.3 数学模块的改变
1.4.4 图形和3-D可视化
1.4.5 文件I/O和外部接口
1.5 Simulink 6的新特性
1.6 MATLAB 7.0新增的其他一些新产品
第2章控制系统工具箱及应用
2.1 LTI对象模型的建立及转换
2.1.1 系统的模型描述
2.1.2 LTI模型转换
2.1.3 LTI对象及其存取与设置
2.1.4 对象属性设置和获取函数
2.1.5 模型检测函数
2.2 LTI系统的传递函数实现
2.2.1 时域响应
2.2.2 根轨迹法
2.2.3 频率域法
2.2.4 控制系统校正及实例分析
2.3 LTI系统的状态空间实现
2.3.1 系统实现
2.3.2 极点配置和状态观测器
2.4 LQ和LQG最优控制
2.4.1 LQ最优控制
2.4.2 LQG最优控制
2.4.3 LQ和LQG最优控制的MATLAB实现
2.5 LTI系统模型的建立
2.5.1 典型连接
2.5.2 连续和离散系统之间的转换
2.5.3 系统的时域延迟
2.6 Simulink及实例分析
2.7 系统分析的GUI函数
第3章系统辨识工具箱及应用
3.1 系统辨识基本原理和常用模型
3.1.1 系统辨识基本原理
3.1.2 线性动态系统的描述方法和估计问题
3.2 数据的预处理
3.3 模型结构定义及模型转换
3.3.1 常规函数介绍
3.3.2 模型建立和转换的函数介绍
3.3.3 模型转换函数介绍
3.3.4 模型分析函数介绍
3.4 模型结构的选择及处理
3.5 系统非参数估计、参数估计和递推参数估计
3.5.1 非参数模型辨识
3.5.2 参数模型辨识
3.5.3 递推参数模型辨识
3.6 模型的验证与仿真
3.6.1 模型验证函数介绍
3.6.2 仿真与预测
3.6.3 系统辨识的GUI工具
3.7 系统辨识工具箱应用实例
第4章模型预测控制工具箱及应用
4.1 预测控制的基本原理及控制器组成
4.2 MPC控制器及其特性
4.2.1 MPC控制器函数
4.2.2 MPC控制特性函数
4.2.3 MPC控制器的线性行为函数
4.3 MPC状态及其状态估计
4.3.1 MPC状态函数
4.3.2 状态估计函数
4.4 MPC控制器计算、仿真与设计
4.4.1 MPC控制器计算与仿真
4.4.2 次型设计
4.5 模型预测工具箱应用实例
第5章鲁棒控制工具箱及应用
5.1 鲁棒控制理论概述及鲁棒控制工具箱简介
5.1.1 鲁棒控制理论概述
5.1.2 鲁棒控制工具箱简介
5.2 系统模型的建立与转换
5.2.1 不确定原理函数
5.2.2 不确定矩阵和系统函数
5.2.3 不确定模型处理函数
5.2.4 不确定模型互联函数
5.2.5 模型降阶函数
5.3 系统鲁棒性分析
5.3.1 鲁棒性和最坏情况分析
5.3.2 参数相关系统的鲁棒性分析
5.4 鲁棒控制器综合与设计
5.4.1 控制器综合
5.4.2 μ-综合
5.4.3 其他功能函数
5.5 LMIs系统介绍
5.5.1 LMIs系统函数
5.5.2 LMIs特征及求解
5.5.3 LMIs结果确认及系统修正
5.6 鲁棒控制器设计实例
第6章神经网络控制工具箱及应用
6.1 神经网络与智能控制
6.1.1 神经网络的特点
6.1.2 神经网络的控制方式
6.1.3 神经网络的模型分类
6.1.4 神经网络的学习方法
6.2 BP神经网络控制系统实现
6.2.1 BP网络及其应用
6.2.2 BP网络理论
6.2.3 MATLAB环境下BP网络的设计
6.2.4 BP算法的改进
6.2.5 BP神经网络控制系统的实现实例——神经网络直接逆控制
6.3 Elman网络及其在控制系统中的应用
6.3.1 变形的Elman网络
6.3.2 用Elman网络逼近一阶系统
6.3.3 Elman网络用作振幅检测
6.4 CMAC网络控制系统举例
6.4.1 CMAC网络简介
6.4.2 传统CMAC网络的控制方案
6.4.3 新的CMAC控制结构
6.5 神经网络训练函数及相关算法
6.5.1 MATLAB常用的神经网络训练函数
6.5.2 神经网络训练算法
第7章模糊逻辑工具箱及应用
7.1 模糊逻辑的基本原理
7.1.1 模糊逻辑及其表述
7.1.2 模糊语言和模糊条件语句
7.1.3 模糊逻辑推理方法
7.1.4 解模糊判决方法
7.2 模糊推理系统的建立
7.2.1 模糊逻辑控制的工作原理
7.2.2 模糊逻辑控制器的结构
7.2.3 模糊语言变量的隶属函数
7.2.4 模糊推理系统数据结构管理函数
7.3 模糊控制工具箱GUI工具
7.4 MATLAB模糊推理系统的高级应用
7.5 模糊逻辑工具箱的应用实例
附录基于MATLAB的数据采集开发板
参考文献