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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MATLAB3

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