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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Simulink168

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lines176

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