目录 1
第1章MATLAB基础 1
1.1 MATLAB的历史 1
1.1.1 MATLAB的产生 1
1.1.2 MATLAB的发展 1
1.2 MATLAB系统构成 1
1.2.1 MATLAB的系统构成 1
1.2.2 MATLAB工具箱及应用介绍 2
1.3.1 MATLAB的启动 3
1.3开始使用MATLAB 3
1.3.2样例 4
1.3.3 MATLAB初步知识 8
第2章MATLAB系统辨识工具箱 11
2.1系统辨识的原理及辨识模型的简介 11
2.1.1基本原理 11
2.1.2常用的模型类 12
2.2系统辨识工具箱函数 13
2.2.1模型建立和转换的函数介绍 13
2.2.2非参数模型类的辨识函数介绍 22
2.2.3参数模型类的辨识函数介绍 25
2.2.4递推参数模型辨识函数介绍 32
2.2.5模型验证与仿真函数介绍 37
2.2.6其他常用函数介绍 43
2.3系统辨识工具箱图形界面 56
2.3.1数据视图 56
2.3.2操作选择 58
2.3.3模型视图 59
第3章控制系统工具箱 61
3.1 LTI系统模型及转换 61
3.1.1 LTI模型 61
3.1.2 LTI对象及其属性 62
3.1.3 LTI模型函数 63
3.1.4模型检测函数 73
3.2状态空间的实现 74
3.2.1状态空间的实现 74
3.2.2状态空间的实现的函数 75
3.3系统时域响应 81
3.3.1 系统时域响应 81
3.3.2 系统时域延迟 87
3.4系统频率响应 89
3.5极点配置 99
3.6.1模型的转换 102
3.6模型的综合处理 102
3.6.2模型的连接 106
3.6.3模型降阶 114
3.7 LQG设计 118
3.8 GUI函数介绍 123
第4章鲁棒控制工具箱 127
4.1鲁棒控制理论及鲁棒控制工具箱简介 127
4.1.1鲁棒控制理论概述 127
4.1.2鲁棒控制工具箱基本数据结构 128
4.2.1模型建立工具 131
4.2系统模型建立与转换工具 131
4.2.2模型转换工具 132
4.3鲁棒控制工具箱功能函数 140
4.3.1 Riccati方程求解 141
4.3.2 Riccati方程条件数 141
4.3.3矩阵的Schur形式 142
4.4多变量波特图 143
4.4.1频率响应的特征增益／目位波特图 143
4.4.2连续和离散系统的奇异值波特图 145
4.4.3结构奇异值波特图 147
4.5矩阵因子化技巧 150
4.6模型降阶方法 151
4.6.1 Schur相对误差模型降阶方法 152
4.6.2均衡模型降阶 153
4.6.3最优Hankel最小逼近降阶 154
4.7鲁棒控制箱综合方法 155
4.7.1 离散和连续情形的H2综合 156
4.7.2 离散和连续情形的H∞综合 158
4.7.3 H∞综合的γ迭代方法 159
4.7.4 H2和H∞范数 160
4.7.5 LQG优化控制综合 161
4.7.6 LQG回路传输恢复 162
4.7.7μ综合 163
4.7.8 youla参数化 165
4.8示例 166
第5章模型预测控制工具箱 171
5.1系统模型辨识函数 171
5.1.1数据向量或矩阵的归一化 171
5.1.2基于线性回归方法的脉冲响应模型辨识 173
5.1.3脉冲响应模型转换为阶跃响应模型 176
5.2系统矩阵信息及绘图函数 177
5.1.4模型的校验 177
5.3模型转换函数 180
5.4模型建立和连接函数 186
5.5控制器设计与仿真 188
5.5.1基于MPC阶跃响应的控制器设计与仿真 188
5.5.2基于MPC状态空间模型的控制器设计与仿真 195
5.6系统分析函数 205
5.7模型预测控制工具箱功能函数 208
第6章模糊逻辑工具箱 212
6.1.1模糊集合 213
6.1模糊逻辑理论简介 213
6.1.2模糊关系 214
6.1.3模糊推理 214
6.2 MATLAB模糊逻辑工具箱 216
6.2.1模糊隶属度函数 216
6.2.2模糊推理系统数据管理函数 224
6.3逻辑工具箱的图形用户界面 239
6.4模糊推理系统的高级应用 248
6.5模糊逻辑工具箱接口及示例函数 254
7.1.1建立闭环系统方框图 259
7.1 NCD模块的使用 259
第7章非线性控制设计模块 259
7.1.2设置约束条件 260
7.1.3开始优化计算 263
7.2 NCD模块应用实例 264
7.2.1 问题提出 264
7.2.2 NCD模块启动 264
7.2.3设置约束条件 264
7.2.4优化计算 267
7.3.1 PID控制器优化设计示例 269
7.3 NCD模块几个示例 269
7.3.2多变量状态反馈系统控制优化 272
7.3.3 MIMOPI控制器设计 276
第8章控制系统的数学描述 280
8.1控制系统的运动方程 281
8.1.1微分方程数值解 281
8.1.2非线性系统描述 286
8.2控制系统的传递函数描述 290
8.2.1传递函数的零点和极点 291
8.2.2传递函数的部分分式展开 296
8.3控制系统的状态方程描述 300
8.3.1数学描述 301
8.3.2对角化与Jordan标准型 304
8.3.3可控规范型 309
8.3.4可观规范型 312
8.4控制系统模型转换 315
8.4.1传递函数向状态方程的转换 315
8.4.2状态方程向传递函数的转换 319
8.4.3 由方框图求状态方程和传递函数 322
8.5控制系统的稳定性 326
9.1时域响应分析 331
第9章控制系统时频分析及根轨迹的绘制 331
9.2频率响应分析 339
9.2.1频率响应 339
9.2.2Bode图绘制 346
9.2.3 Nyquist图绘制 350
9.2.4 离散系统的频率响应 354
9.3根轨迹的绘制 357
第10章传递函数模型控制系统校正 361
10.1控制系统校正指标和经验公式 362
10.2系统开环频率特性设计 364
10.3.1 PID校正概述 372
10.3串联校正 372
10.3.2 串联校正举例 378
10.4根轨迹校正 387
10.4.1 Rltool环境概述 387
10.4.2根轨迹校正举例 391
第11章控制系统的状态空间设计方法 399
11.1状态反馈与观测 399
11.1.1极点配置 400
11.1.2状态观测器 410
11.2解耦控制 416
11.3.1代数Riccati方程求解 424
11.3线性二次型最优控制器设计 424
11.3.2线性二次型最优控制器设计举例 429
第12章神经网络与控制 436
12.1神经网络概述 437
12.1.1神经网络理论基础 437
12.1.2神经网络控制 439
12.2 MATLAB神经网络工具箱 440
12.3神经网络控制举例 447
参考文献 453