第1章 MATLAB R2016a软件介绍 1
1．1 MATLAB的功能特点 1
1．1．1 MATLAB的主要特性 1
1．1．2 MATLAB R2016a的新功能 3
1．2 MATLAB窗口介绍 5
1．2．1 启动MATLAB 5
1．2．2 命令窗口 6
1．2．3 当前文件夹 8
1．2．4 工作空间 11
1．3 MATLAB基础知识 12
1．3．1 常量与变量 12
1．3．2 矩阵与数组 14
1．4 MATLAB的控制流 16
1．4．1 循环结构 16
1．4．2 选择结构 17
1．4．3 多选择结构 18
1．5 MATLAB的帮助系统 19
1．5．1 命令行帮助 19
1．5．2 帮助导航/浏览器 20
1．5．3 DEMO帮助系统 20
1．5．4 网络资源帮助 21
第2章 MATLAB线性控制系统模型 22
2．1 控制系统概述 22
2．2 线性控制系统模型 23
2．2．1 线性连续系统 23
2．2．2 线性离散时间系统 28
2．2．3 系统模型的相互转换 30
2．2．4 线性系统模型的降阶 35
2．2．5 线性系统的辨识 46
2．3 系统模型间的转换 58
2．4 系统模型间的连接 64
2．4．1 串联方式 64
2．4．2 并联方式 66
2．4．3 反馈方式 67
2．4．4 模型连接的综合实现 69
第3章 MATLAB线性控制系统分析 72
3．1 线性系统稳定性概述 72
3．1．1 系统稳定的概念 72
3．1．2 系统稳定的意义 72
3．1．3 系统特征多项式 73
3．1．4 系统稳定的判定 73
3．2 线性系统性质分析 73
3．2．1 直接判定 73
3．2．2 线性相似变换 77
3．2．3 线性判定的实现 79
3．3 MATLAB LTI Viewer稳定性判定 80
3．4 线性系统的可控性与可观测性 83
3．4．1 可控性 83
3．4．2 可观测性 86
3．5 系统的范数 88
3．6 线性系统的数字仿真 89
3．6．1 线性系统的阶跃响应 89
3．6．2 任选输入下的系统响应 95
3．6．3 非零初始状态下系统的时域响应 97
第4章 MATLAB时域分析 98
4．1 典型的时域分析 98
4．1．1 典型输入信号 98
4．1．2 动态与稳态过程 99
4．1．3 时域性能指标 100
4．1．4 一阶系统时域分析 101
4．1．5 线性系统的时域分析求法 102
4．2 二阶系统时域分析 103
4．2．1 二阶系统的数学模型 103
4．2．2 二阶系统分类 103
4．2．3 欠阻尼二阶系统的性能分析 104
4．2．4 二阶系统的重要结论 104
4．3 高阶系统分析 105
4．4 时域稳定性分析 106
4．5 常用时域函数 107
4．6 时域分析的应用实例 110
4．7 MATLAB图形化时域分析 120
第5章 MATLAB根轨迹分析 124
5．1 根轨迹的基本概念 124
5．1．1 根轨迹方程 124
5．1．2 根轨迹图的规则 125
5．1．3 根轨迹的性能 126
5．2 二阶系统的根轨迹分析 127
5．3 根轨迹的MATLAB函数 127
5．3．1 绘制根轨迹 127
5．3．2 计算根轨迹增益 128
5．3．3 频率网格 129
5．4 根轨迹的应用实例 131
5．5 控制系统的校正方法 140
5．5．1 串联校正 140
5．5．2 反馈校正 141
5．6 控制系统的根轨迹校正 141
5．6．1 根轨迹超前校正 142
5．6．2 根轨迹滞后校正 146
5．7 图形化工具 150
第6章 MATLAB频域分析 154
6．1 频域分析的一般方法 154
6．1．1 频率特性的概念 154
6．1．2 频域分析法的特点 155
6．1．3 频率特性的表示法 155
6．1．4 频率特性的几何表示法 156
6．1．5 频域的性能指标 157
6．1．6 典型环节的频率特性 157
6．2 频率分析其他相关概念 164
6．3 频域分析的系统性能分析 165
6．3．1 奈奎斯特稳定判据 165
6．3．2 Bode图相对稳定性分析 166
6．3．3 频域闭环性能指标 166
6．4 频域分析的MATLAB函数 167
6．4．1 奈奎斯特图 167
6．4．2 Bode图 169
6．4．3 尼科尔斯图 170
6．4．4 求取稳定裕度 171
6．4．5 计算交叉频率和稳定裕度 173
6．4．6 网格线 174
6．5 频域分析的应用实例 175
6．6 频域分析校正 182
6．6．1 频域串联超前校正 182
6．6．2 频域滞后校正 189
6．6．3 频域滞后-超前校正 196
第7章 PID控制器分析 205
7．1 PID控制概述 205
7．1．1 PID控制的基本原理 205
7．1．2 PID控制的优点 206
7．1．3 比例（P）控制 206
7．1．4 比例微分控制 208
7．1．5 积分控制 211
7．1．6 比例积分控制 214
7．1．7 比例积分微分控制 216
7．2 PID控制的设计 223
7．2．1 连续PID控制器 223
7．2．2 离散PID控制器 225
7．3 PID控制器参数整定法 227
7．3．1 Ziegler-Nichols整定法 227
7．3．2 改进的Ziegler-Nichols算法 233
7．3．3 Cohen-Coon参数整定 238
7．3．4 最优PID整定经验 242
第8章 MATLAB非线性系统分析 246
8．1 非线性系统的其他相关概念 247
8．2 Simulink介绍 249
8．2．1 Simulink的特点 250
8．2．2 Simulink的启动 251
8．2．3 Simulink实例 252
8．3 非线性系统分析与仿真 253
8．3．1 相轨迹图分析 253
8．3．2 函数法非线性系统分析 256
8．3．3 非线性定时/定常系统 260
8．3．4 饱和非线性环节仿真 261
8．3．5 死区非线性环节仿真 265
8．3．6 间隙非线性环节仿真 267
8．4 离散系统 268
8．4．1 差分方程法 269
8．4．2 Z变换 271
8．5 S-函数 275
8．5．1 S-函数的含义 275
8．5．2 S-函数模块 276
8．5．3 S-函数模板 277
8．5．4 S-函数的实现 280
第9章 MATLAB状态空间控制系统分析 285
9．1 状态空间控制系统概述 285
9．2 状态的基本概念 287
9．3 状态空间方程 287
9．4 状态空间表达式的标准型 288
9．4．1 对角标准型 288
9．4．2 约当标准型 289
9．4．3 能控标准型 291
9．4．4 能观标准型 294
9．5 极点配置 296
9．5．1 单输入系统的极点配置 297
9．5．2 多输入系统的极点配置 298
9．5．3 极点配置的实例应用 300
9．6 二次型最优控制 309
9．6．1 无限时间LQ状态调节 310
9．6．2 无限时间LQ输出调节 312
9．6．3 离散二次型最优控制 314
9．7 状态反馈控制系统 316
9．7．1 全维状态观测器的控制器 317
9．7．2 全维状态观测器的调节器 318
第10章 MATLAB鲁棒控制器分析 327
10．1 鲁棒控制问题概述 327
10．1．1 小增益 327
10．1．2 标准鲁棒性 328
10．1．3 控制概述 328
10．2 鲁棒控制系统的MATLAB法 330
10．2．1 鲁棒控制工具箱法 330
10．2．2 系统矩阵法 332
10．2．3 不确定系统法 333
10．3 范数鲁棒控制器的设计 335
10．3．1 鲁棒控制器的设计 335
10．3．2 鲁棒控制器的实现 336
10．4 鲁棒控制的其他函数 346
10．4．1 混合灵敏度函数 346
10．4．2 回路成型函数 348
10．4．3 分析的综合鲁棒控制器设计 351
10．5 线性矩阵不等式 353
10．5．1 线性不等式的描述 353
10．5．2 线性矩阵不等式的MATLAB求解 354
第11章 MATLAB智能控制分析 361
11．1 智能控制概述 361
11．1．1 智能控制与传统控制的比较 361
11．1．2 智能控制的主要方法 362
11．1．3 智能控制的研究热点 362
11．2 神经网络控制系统 362
11．2．1 神经网络概述 362
11．2．2 神经自适应PID控制 365
11．2．3 神经网络的智能控制 365
11．3 三种典型的神经网络控制系统 367
11．3．1 模型预测控制 367
11．3．2 反馈线性化控制 374
11．3．3 模型参考控制 377
11．4 模糊逻辑控制系统 382
11．4．1 模糊控制概述 382
11．4．2 带PID功能的模糊控制器 387
11．5 MATLAB模糊逻辑工具箱的实现 388
11．5．1 模糊推理系统的基本类型 389
11．5．2 模糊逻辑工具箱函数 390
11．5．3 模糊推理的应用实例 396
11．5．4 模糊逻辑工具箱图形用户界面 400
11．5．5 模糊逻辑系统模块 407
11．5．6 模糊推理系统的实现 408
11．6 遗传算法 415
11．6．1 遗传算法概述 415
11．6．2 遗传算法的实现 416
参考文献 421
鄂公网安备 42010302001612号 