第1章 MATLAB简介 1
1.1 MATLAB语言 1
1.2 机器配置要求 2
1.3 MATLAB的接口&. 2
1.4 Simulink的新特性 3
第2章 控制系统的分析与仿真 4
2.1 LTI对象模型的建立及转换 4
2.1.1 模型建立函数 4
2.1.2 控制系统模型转换与化简 7
2.2 控制系统时域分析的MATLAB实现 10
2.2.1 MATLAB函数指令方式下的时域响应仿真 10
2.2.2 利用Simulink动态结构图的时域响应仿真 11
2.3 控制系统频域分析的MATLAB实现 12
2.3.1 Bode图 12
2.3.2 Nyquist曲线 12
2.3.3 用频率法判定系统稳定性的MATLAB实现 13
2.4 控制系统稳定性分析的MATLAB实现 16
2.4.1 控制系统稳定性分析方法简述 16
2.4.2 稳定性分析MATLAB实现的方法与举例 16
2.5 控制系统设计及实例 22
2.5.1 简单闭环控制系统的MATLAB计算及仿真 22
2.5.2 多闭环控制系统的MATLAB计算及仿真 30
2.6 系统分析的GUI函数 39
2.7 现代控制系统设计与仿真 42
2.7.1 系统的可控性分析 42
2.7.2 系统的可观测性分析 48
2.7.3 极点配置 52
2.7.4 状态观测器设计 55
第3章 神经网络控制的分析与仿真 57
3.1 神经网络工具箱概述 57
3.2 神经网络工具箱中的通用函数 57
3.3 感知器网络及其MATLAB实现 64
3.3.1 重要的感知器神经网络函数 64
3.3.2 感知器神经网络的MATLAB仿真程序设计 65
3.4 线性神经网络及其MATLAB实现 69
3.4.1 重要的线性神经网络函数 69
3.4.2 线性神经网络MATLAB仿真程序设计 71
3.5 BP网络及其MATLAB实现 73
3.5.1 重要的BP网络函数 73
3.5.2 BP网络的MATLAB仿真程序设计 79
3.6 径向基神经网络及其MATLAB实现 83
3.6.1 重要的径向基神经网络函数 83
3.6.2 径向基神经网络的MATLAB仿真程序设计 84
3.7 其他常用神经网络及其MATLAB实现 85
3.7.1 重要的自组织竞争神经网络函数 85
3.7.2 重要的回归网络函数 91
3.8 图形用户界面 92
3.8.1 图形用户界面简介 92
3.8.2 图形用户界面应用示例 93
3.8.3 图形用户界面的其他操作 97
3.9 Simulink神经网络仿真 98
3.9.1 Simulink神经网络仿真模型库简介 98
3.9.2 Simulink应用示例 101
3.10 神经网络的应用实例 104
第4章 模糊逻辑控制的分析与仿真 114
4.1 概述 114
4.2 模糊逻辑工具箱的图形界面 115
4.2.1 模糊控制工具箱 115
4.2.2 模糊逻辑工具箱的图形界面 119
4.3 用模糊工具箱命令创建模糊系统 133
4.3.1 模糊语言变量的隶属度函数 133
4.3.2 模糊推理系统数据结构管理函数 140
4.3.3 常规模糊控制器的设计 157
4.4 Simulink设计基础 168
4.4.1 运行Simulink 168
4.4.2 Simulink模块操作 169
4.5 模糊聚类 170
4.5.1 引言 170
4.5.2 模糊聚类的相关函数 171
4.5.3 聚类GUI工具 175
4.6 Sugeno-Type模糊推理 175
4.6.1 引言 175
4.6.2 两个lines 176
4.6.3 结论 178
4.7 模糊控制器的设计与仿真 179
4.7.1 模糊＋PID控制器的设计与仿真 179
4.7.2 模糊PID控制器的设计与仿真 181
4.7.3 多模糊控制器的设计与仿真 183
4.7.4 自调整因子模糊控制器的设计与仿真 186
4.7.5 模糊积分控制器的设计与仿真 188
4.8 模糊控制的应用实例 190
4.8.1 质量-弹簧-阻尼系统的模糊控制 190
4.8.2 对工业流化床锅炉床温的控制 193
第5章 模型预测控制的分析与仿真 197
5.1 模型预测基本原理及系统模型 198
5.2 系统模型辨识函数 199
5.2.1 数据向量或矩阵的归一化辨识函数 199
5.2.2 基于线性回归方法的脉冲响应模型辨识函数 201
5.2.3 脉冲响应模型转换为阶跃响应模型 202
5.2.4 模型的校验辨识函数 203
5.3 系统模型建立与转换函数 203
5.3.1 系统模型的建立 203
5.3.2 系统模型的转换函数 205
5.4 系统分析与绘图函数 213
5.5 控制器设计与仿真 219
5.5.1 基于阶跃响应模型预测控制器设计与仿真 219
5.5.2 基于状态空间模型的预测控制器设计与仿真 222
5.6 模型预测控制工具箱的通用功能函数 226
5.7 模型预测控制的应用实例 239
第6章 系统辨识分析与仿真 244
6.1 系统辨识的基本原理和常用辨识模型 245
6.1.1 系统辨识的基本原理 245
6.1.2 常用的模型类 246
6.2 系统辨识工具箱函数 247
6.2.1 模型类的建立和转换 247
6.2.2 非参数模型辨识 258
6.2.3 参数模型辨识 263
6.2.4 递推参数模型辨识 272
6.2.5 模型验证与仿真函数 276
6.2.6 其他常用功能函数 284
6.3 系统辨识工具箱的交互式图形界面 293
6.3.1 数据视图 294
6.3.2 操作选择 294
6.3.3 模型视图 294
6.4 系统辨识仿真实例 295
第7章 工程应用 298
7.1 倒立摆控制 298
7.1.1 倒立摆模型 298
7.1.2 开环响应 299
7.1.3 PID控制算法的MATLAB仿真 303
7.2 烤箱控制 306
7.2.1 烤箱模型 307
7.2.2 具有零极点补偿的积分控制 310
7.2.3 烤箱的离散状态表示 311
7.3 电磁悬浮 314
7.3.1 过程模型 315
7.3.2 电流放大器控制系统 318
7.3.3 x（t）位置控制系统的连续和离散模型 319
7.3.4 模糊调节器控制 321
参考文献 329