控制系统的仿真与分析：基于MATLAB的应用

第1章  MATLAB简介 001
1.1  MATLAB语言及特点 001
1.2  机器配置要求 002
1.3  MATLAB的接口 002
1.3.1  MATLAB应用程序接口 002
1.3.2  MATLAB的仿真及硬件接口 003
1.4  常用工具箱 003
1.5  MATLAB的开发环境 003
1.5.1  MATLAB桌面平台 003
1.5.2  MATLAB帮助系统 004
第2章  控制系统的分析与设计仿真 005
2.1  常用控制系统的数学模型及MATLAB描述 005
2.2  基于MATLAB的控制系统模型转换和简化 007
2.2.1  控制系统模型转化MATLAB函数 007
2.2.2  控制系统模型简化MATLAB函数 009
2.3  基于MATLAB的控制系统时域分析 010
2.3.1  稳定性分析 010
2.3.2  快速性分析 015
2.4  基于MATLAB的控制系统频域分析 016
2.5  基于MATLAB的控制系统设计 021
2.5.1  基于MATLAB的频率特性设计 021
2.5.2  基于MATLAB的PID控制器设计 027
2.6  线性连续控制系统分析与设计实例 029
2.6.1  简单闭环控制系统的MATLAB计算及仿真 029
2.6.2  多闭环控制系统的MATLAB计算及仿真 035
2.6.3  系统分析的GUI函数 047
2.7  现代控制系统分析和设计 049
2.7.1  系统的可控性分析 049
2.7.2  系统的可观测性分析 054
2.7.3  极点配置 060
2.7.4  状态观测器设计 062
练习题 065
第3章  神经网络控制的分析与仿真 067
3.1  神经网络工具箱概述 067
3.2  神经网络工具箱中的通用函数 067
3.3  感知器网络及其MATLAB实现 073
3.3.1  重要的感知器神经网络函数 073
3.3.2  感知器神经网络的MATLAB仿真程序设计 074
3.4  线性神经网络及其MATLAB实现 077
3.4.1  重要的线性神经网络函数 077
3.4.2  线性神经网络MATLAB仿真程序设计 078
3.5  BP网络及其MATLAB实现 080
3.5.1  BP网络函数 080
3.5.2  BP网络的MATLAB仿真程序设计 085
3.6  径向基神经网络及其MATLAB实现 088
3.6.1  重要的径向基神经网络函数 088
3.6.2  径向基神经网络的MATLAB仿真程序设计 089
3.7  图形用户界面 090
3.7.1  图形用户界面简介 091
3.7.2  图形用户界面应用示例 092
3.7.3  图形用户界面的其他操作 095
3.8  Simulink神经网络仿真 096
3.8.1  Simulink神经网络仿真模型库简介 096
3.8.2  Simulink应用示例 098
3.9  神经网络的应用实例 100
练习题 106
第4章  模糊逻辑控制的分析与仿真 107
4.1  概述 107
4.2  模糊逻辑工具箱 107
4.2.1  模糊控制工具箱GUI工具简介 107
4.2.2  模糊逻辑工具箱的图形界面 110
4.3  用模糊工具箱命令创建模糊系统 120
4.3.1  模糊语言变量的隶属度函数 120
4.3.2  模糊推理系统数据结构管理函数 126
4.3.3  常规模糊控制器的设计 138
4.4  Simulink设计基础 144
4.4.1  运行Simulink 144
4.4.2  Simulink模块操作 145
4.5  模糊聚类 146
4.5.1  模糊聚类的相关函数 146
4.5.2  聚类GUI工具 148
4.6  Sugeno-Type模糊推理 148
4.7  模糊控制器的设计与仿真 151
4.7.1  模糊 PID控制器的设计与仿真 151
4.7.2  模糊PID控制器的设计与仿真 152
4.7.3  多模糊控制器的设计与仿真 154
4.7.4  自调整因子模糊控制器的设计和仿真 156
4.7.5  模糊积分控制器的设计和仿真 157
4.8  模糊控制的应用实例 158
4.8.1  质量-弹簧-阻尼系统的模糊控制 158
4.8.2  简易水下机器人偏航角的模糊控制 161
练习题 164
第5章  模型预测控制的分析与仿真 165
5.1  模型预测基本原理及系统模型 166
5.2  系统模型辨识函数 166
5.3  系统模型建立与转换函数 170
5.4  系统分析与绘图函数 178
5.5  基于阶跃响应模型的预测控制器的设计与仿真 182
5.6  基于状态空间模型的预测控制器的设计与仿真 185
5.7  模型预测控制工具箱的通用功能函数 188
5.8  单输入单输出系统模型预测实例 197
练习题 200
第6章  系统辨识分析与仿真 201
6.1  系统辨识的基本原理和常用辨识模型 201
6.1.1  系统辨识的基本原理 201
6.1.2  常用的模型类 202
6.2  系统辨识工具箱函数 203
6.2.1  模型类的建立和转换 203
6.2.2  非参数模型辨识 211
6.2.3  参数模型辨识 215
6.2.4  递推参数模型辨识 223
6.2.5  常用功能函数 226
6.3  系统辨识工具箱的交互式图形界面 238
6.3.1  数据视图 238
6.3.2  操作选择 239
6.3.3  模型视图 239
6.4  智能优化算法辨识及其应用 239
6.4.1  遗传算法 239
6.4.2  粒子群算法 244
6.4.3  差分进化算法 248
6.5  线性系统开环传递函数和闭环传递函数的辨识实例 252
6.5.1  线性系统开环传递函数的辨识 252
6.5.2  线性系统闭环传递函数的辨识 255
练习题 258
第7章  工程应用 259
7.1  液压阀控系统 259
7.1.1  系统概述 259
7.1.2  工作原理 259
7.1.3  模型建立 260
7.1.4  控制仿真 265
7.2  烤箱控制 267
7.2.1  烤箱模型 268
7.2.2  具有零极点补偿的积分控制 270
7.2.3  烤箱的离散状态表示 270
7.3  电磁悬浮 273
7.3.1  过程模型 274
7.3.2  电流放大器控制系统 276
7.3.3  x(t)位置控制系统的连续和离散模型 278
7.3.4  模糊调节器控制 280
7.4  倒立摆控制 286
7.4.1  倒立摆模型 286
7.4.2  开环响应 288
7.4.3  PID控制算法的MATLAB仿真 290
7.5  汽车防抱制动系统的控制 293
7.5.1  汽车ABS控制系统 293
7.5.2  Simulink下控制系统模型的建立 295
7.5.3  仿真 298
参考文献 301