目录 1
第1章 控制系统计算机辅助设计概述 1
1.1 控制系统计算机辅助设计技术的发展综述 1
1.2 控制系统计算机辅助设计语言环境综述 2
1.3 仿真软件的发展概况 6
1.4 MATLAB/Simulink与CACSD工具箱 7
1.5 控制系统计算机辅助设计领域的新方法 9
1.6 本书的基本结构和内容 10
1.7 习题 12
参考文献 13
第2章 MATLAB语言程序设计基础 17
2.1 MATLAB程序设计语言基础 18
2.1.1 MATLAB语言的变量与常量 18
2.1.2 数据结构 19
2.1.3 MATLAB的基本语句结构 20
2.1.4 冒号表达式与子矩阵提取 22
2.2 基本数学运算 23
2.2.1 矩阵的代数运算 23
2.2.2 矩阵的逻辑运算 24
2.2.3 矩阵的比较运算 25
2.2.4 解析结果的化简与变换 26
2.2.5 基本数论运算 27
2.3 MATLAB语言的流程结构 29
2.3.1 循环结构 29
2.3.2 条件转移结构 31
2.3.3 开关结构 32
2.3.4 试探结构 33
2.4 函数编写与调试 33
2.4.1 MATLAB语言函数的基本结构 34
2.4.3 inline函数与匿名函数 38
2.4.2 可变输入输出个数的处理 38
2.5 二维图形绘制 39
2.5.1 二维图形绘制基本语句 39
2.5.2 其他二维图形绘制语句 42
2.5.3 隐函数绘制及应用 44
2.5.4 图形修饰 45
2.6 三维图形表示 47
2.6.1 三维曲线绘制 47
2.6.2 三维曲面绘制 48
2.6.3 三维图形视角设置 50
2.7 MATLAB语言与现代科学运算 52
2.7.1 线性代数问题的MATLAB求解 52
2.7.2 常微分方程问题的MATLAB求解 58
2.7.3 最优化问题的MATLAB求解 63
2.8 本章要点简介 67
2.9 习题 68
参考文献 72
第3章 线性控制系统的数学模型 73
3.1 线性连续系统模型及MATLAB表示 74
3.1.1 线性系统的传递函数模型 74
3.1.2 线性系统的状态方程模型 77
3.1.3 线性系统的零极点模型 78
3.1.4 多变量系统的传递函数矩阵模型 79
3.2 线性离散时间系统的数学模型 80
3.2.1 离散传递函数模型 80
3.2.2 离散状态方程模型 82
3.3 方框图描述系统的化简 83
3.3.1 控制系统的典型连接结构 83
3.3.2 节点移动时的等效变换 86
3.3.3 复杂系统模型的简化 87
3.4.1 连续模型和离散模型的相互转换 89
3.4 系统模型的相互转换 89
3.4.2 系统传递函数的获取 92
3.4.3 控制系统的状态方程实现 93
3.4.4 状态方程的最小实现 94
3.4.5 传递函数与符号表达式的相互转换 95
3.5 线性系统的模型降阶 96
3.5.1 Padé降阶算法与Routh降阶算法 96
3.5.2 时间延迟模型的Padé近似 99
3.5.3 带有时间延迟系统的次最优降阶算法 100
3.5.4 状态方程模型的降阶算法 103
3.6 线性系统的模型辨识 105
3.6.1 离散系统的模型辨识 105
3.6.2 离散系统辨识信号的生成 110
3.6.3 多变量离散系统的辨识 112
3.6.4 离散系统的递推最小二乘辨识 113
3.7 本章要点小结 115
3.8 习题 115
参考文献 120
第4章 线性控制系统的计算机辅助分析 123
4.1 线性系统性质分析 124
4.1.1 线性系统稳定性分析 124
4.1.2 线性系统的内部稳定性分析 127
4.1.3 线性系统的线性相似变换 128
4.1.4 线性系统的可控性分析 129
4.1.5 线性系统的可观测性分析 132
4.1.6 Kalman规范分解 133
4.1.7 系统状态方程标准型的MATLAB求解 133
4.1.8 系统的范数测度及求解 137
4.2 线性系统时域响应解析解法 138
4.2.1 基于状态方程的解析解方法 138
4.2.2 基于部分分式展开方法求解 140
4.2.3 二阶系统的阶跃响应及阶跃响应指标 145
4.3 线性系统的数字仿真分析 148
4.3.1 线性系统的阶跃响应与脉冲响应 148
4.3.2 任意输入下系统的响应 152
4.3.3 降阶模型的时域分析及比较 154
4.4 根轨迹分析 155
4.5 线性系统频域分析 160
4.5.1 单变量系统的频域分析 161
4.5.2 利用频率特性分析系统的稳定性 165
4.5.3 系统的幅值裕度和相位裕度 167
4.5.4 多变量系统的频域分析 168
4.5.5 降阶模型的频域分析及比较 175
4.6 本章要点小结 176
4.7 习题 177
参考文献 182
5.1.1 Simulink简介 183
第5章 Simulink在系统仿真中的应用 183
5.1 Simulink建模的基础知识 183
5.1.2 Simulink下常用模块简介 185
5.1.3 Simulink下其他工具箱的模块组 190
5.2 Simulink建模与仿真 191
5.2.1 Simulink建模方法简介 191
5.2.2 仿真算法与控制参数选择 196
5.2.3 Simulink在控制系统仿真研究中的应用举例 198
5.3 非线性系统分析与仿真 208
5.3.1 分段线性的非线性环节 208
5.3.2 非线性系统的极限环研究 211
5.3.3 非线性系统的线性化 212
5.4 子系统与模块封装技术 216
5.4.1 子系统概念及构成方法 216
5.4.2 模块封装方法 217
5.5 M-函数、S-函数编写及其应用 223
5.4.3 模块集构造 223
5.5.1 M-函数模块的基本结构 224
5.5.2 S-函数的基本结构 224
5.5.3 用MATLAB编写S-函数举例 225
5.5.4 S-函数的封装 231
5.6 本章要点小结 231
5.7 习题 232
参考文献 236
第6章 控制系统计算机辅助设计 237
6.1 超前滞后校正器设计方法 238
6.1.1 串联超前滞后校正器 238
6.1.2 超前滞后校正器的设计方法 240
6.1.3 控制系统工具箱中的设计界面 246
6.2.1 状态反馈控制 249
6.2 基于状态空间模型的控制器设计方法 249
6.2.2 线性二次型指标最优调节器 250
6.2.3 极点配置控制器设计 252
6.2.4 观测器设计及基于观测器的调节器设计 255
6.3 过程控制系统的PID控制器设计 260
6.3.1 PID控制器概述 260
6.3.2 过程系统的一阶延迟模型近似 263
6.3.3 Ziegler-Nichols参数整定方法 268
6.3.4 最优PID整定算法 275
6.3.5 其他模型的PID控制器参数整定算法 278
6.3.6 基于FOLPD的PID控制器设计程序 281
6.4 最优控制器设计 284
6.4.1 最优控制的概念 284
6.4.2 基于MATLAB/Simulink的最优控制程序及其应用 288
6.4.3 最优控制程序的其他应用 291
6.5.1 对角占优系统与伪对角化 293
6.5 多变量系统的频域设计方法 293
6.5.2 多变量系统的参数最优化设计 299
6.5.3 基于OCD的多变量系统最优设计 304
6.6 本章要点小结 306
6.7 习题 306
参考文献 309
第7章 鲁棒控制与鲁棒控制器设计 313
7.1 线性二次型Gauss控制 314
7.1.1 线性二次型Gauss问题 314
7.1.2 使用MATLAB求解LQG问题 314
7.1.3 带有回路传输恢复的LQG控制 318
7.2 鲁棒控制问题的一般描述 323
7.2.1 小增益定理 323
7.2.2 鲁棒控制器的结构 323
7.2.3 鲁棒控制系统的MATLAB描述 326
7.3.1 鲁棒控制工具箱的设计方法 329
7.3 ？∞／？2鲁棒控制器计算机辅助设计 329
7.3.2 基于线性矩阵不等式工具箱的设计方法 335
7.3.3 基于μ分析与综合工具箱的？∞控制器设计 335
7.3.4 基于回路成型技术的鲁棒控制器设计 337
7.4 新鲁棒控制工具箱及应用 338
7.4.1 不确定系统的描述 338
7.4.2 灵敏度问题的鲁棒控制器设计 339
7.4.3 混合灵敏度问题的鲁棒控制器设计 341
7.5 分数阶控制系统分析与设计 342
7.5.1 分数阶微积分学与数值计算 343
7.5.2 分数阶线性系统频域与时域分析 345
7.5.3 分数阶微分的滤波器近似及应用 347
7.5.4 分数阶系统的模型降阶技术 351
7.5.5 分数阶系统的控制器设计 352
7.6 本章要点简介 356
7.7 习题 357
参考文献 358
8.1 自适应控制系统设计 361
第8章 自适应与智能控制系统设计 361
8.1.1 模型参考自适应系统的设计与仿真 362
8.1.2 自校正控制器设计与仿真 364
8.1.3 广义预测控制系统与仿真 369
8.2 模糊控制及模糊控制器设计 372
8.2.1 模糊逻辑与模糊推理 372
8.2.2 模糊PD控制器设计 374
8.2.3 模糊PID控制器设计 379
8.3 神经网络及神经网络控制器设计 383
8.3.1 神经网络简介 383
8.3.2 基于单个神经元的PID控制器设计 384
8.3.3 基于反向传播神经网络的PID控制器 387
8.3.4 基于径向基函数的神经网络的PID控制器 389
8.4.1 遗传算法简介 391
8.4 基于遗传算法的最优控制器设计 391
8.4.2 基于遗传算法的最优化问题求解 393
8.4.3 基于遗传算法的最优控制问题求解 397
8.5 本章要点简介 399
8.6 习题 400
参考文献 402
第9章 半实物仿真与实时控制 405
9.1 dSPACE简介与常用模块 406
9.1.1 dSPACE简介［1］ 406
9.1.2 dSPACE模块组 406
9.2 Quanser简介与常用模块 407
9.2.1 Quanser简介 407
9.2.2 Quanser常用模块介绍 408
9.2.3 Quanser旋转运动控制系列实验受控对象简介 409
9.3.1 受控对象的数学描述与仿真研究 410
9.3 半实物仿真与实时控制实例 410
9.3.2 Quanser实时控制实验 412
9.3.3 dSPACE实时控制实验 414
9.4 本章要点简介 417
9.5 习题 417
参考文献 417
附录A 积分变换问题MATLAB求解 419
A.1 Laplace变换及其反变换 419
A.2 Z变换及其反变换 420
A.3 Laplace变换和Z变换计算机求解 421
A.4 本附录要点小结 425
A.5 习题 426
附录B 常用受控对象的实际系统模型 427
B.1 著名的基准测试问题 427
B.1.1 F-14战斗机中的控制问题 427
B.1.2 ACC测试模型 428
B.2 其他工程控制问题的数学模型 429
B.2.1 伺服控制系统模型 429
B.2.2 倒立摆问题的数学模型 430
B.2.3 AIRC模型 431
B.3 思考与练习 432
参考文献 432
附录C 反馈系统程序CtrlLAB简介 435
C.1 CtrlLAB的安装与运行 436
C.2 控制系统模型的输入与处理 436
C.3 反馈控制系统的分析 437
C.4 反馈控制系统计算机辅助设计 438
C.5 本附录要点小结 439
C.6 习题 439
参考文献 440
函数名索引 441
索引 445