第1章 MATLAB簡介 001
1.1 MATLAB語言及特點 001
1.2 機器配置要求 002
1.3 MATLAB的接口 002
1.3.1 MATLAB應用程序接口 002
1.3.2 MATLAB的仿真及硬件接口 003
1.4 常用工具箱 003
1.5 MATLAB的開發(fā)環(huán)境 003
1.5.1 MATLAB桌面平臺 003
1.5.2 MATLAB幫助系統(tǒng) 004

第2章 控制系統(tǒng)的分析與設計仿真 005
2.1 常用控制系統(tǒng)的數學模型及MATLAB描述 005
2.2 基于MATLAB的控制系統(tǒng)模型轉換和簡化 007
2.2.1 控制系統(tǒng)模型轉化MATLAB函數 007
2.2.2 控制系統(tǒng)模型簡化MATLAB函數 009
2.3 基于MATLAB的控制系統(tǒng)時域分析 010
2.3.1 穩(wěn)定性分析 010
2.3.2 快速性分析 015
2.4 基于MATLAB的控制系統(tǒng)頻域分析 016
2.5 基于MATLAB的控制系統(tǒng)設計 021
2.5.1 基于MATLAB的頻率特性設計 021
2.5.2 基于MATLAB的PID控制器設計 027
2.6 線性連續(xù)控制系統(tǒng)分析與設計實例 029
2.6.1 簡單閉環(huán)控制系統(tǒng)的MATLAB計算及仿真 029
2.6.2 多閉環(huán)控制系統(tǒng)的MATLAB計算及仿真 035
2.6.3 系統(tǒng)分析的GUI函數 047
2.7 現(xiàn)代控制系統(tǒng)分析和設計 049
2.7.1 系統(tǒng)的可控性分析 049
2.7.2 系統(tǒng)的可觀測性分析 054
2.7.3 極點配置 060
2.7.4 狀態(tài)觀測器設計 062
練習題 065

第3章 神經網絡控制的分析與仿真 067
3.1 神經網絡工具箱概述 067
3.2 神經網絡工具箱中的通用函數 067
3.3 感知器網絡及其MATLAB實現(xiàn) 073
3.3.1 重要的感知器神經網絡函數 073
3.3.2 感知器神經網絡的MATLAB仿真程序設計 074
3.4 線性神經網絡及其MATLAB實現(xiàn) 077
3.4.1 重要的線性神經網絡函數 077
3.4.2 線性神經網絡MATLAB仿真程序設計 078
3.5 BP網絡及其MATLAB實現(xiàn) 080
3.5.1 BP網絡函數 080
3.5.2 BP網絡的MATLAB仿真程序設計 085
3.6 徑向基神經網絡及其MATLAB實現(xiàn) 088
3.6.1 重要的徑向基神經網絡函數 088
3.6.2 徑向基神經網絡的MATLAB仿真程序設計 089
3.7 圖形用戶界面 090
3.7.1 圖形用戶界面簡介 091
3.7.2 圖形用戶界面應用示例 092
3.7.3 圖形用戶界面的其他操作 095
3.8 Simulink神經網絡仿真 096
3.8.1 Simulink神經網絡仿真模型庫簡介 096
3.8.2 Simulink應用示例 098
3.9 神經網絡的應用實例 100
練習題 106

第4章 模糊邏輯控制的分析與仿真 107
4.1 概述 107
4.2 模糊邏輯工具箱 107
4.2.1 模糊控制工具箱GUI工具簡介 107
4.2.2 模糊邏輯工具箱的圖形界面 110
4.3 用模糊工具箱命令創(chuàng)建模糊系統(tǒng) 120
4.3.1 模糊語言變量的隸屬度函數 120
4.3.2 模糊推理系統(tǒng)數據結構管理函數 126
4.3.3 常規(guī)模糊控制器的設計 138
4.4 Simulink設計基礎 144
4.4.1 運行Simulink 144
4.4.2 Simulink模塊操作 145
4.5 模糊聚類 146
4.5.1 模糊聚類的相關函數 146
4.5.2 聚類GUI工具 148
4.6 Sugeno-Type模糊推理 148
4.7 模糊控制器的設計與仿真 151
4.7.1 模糊 PID控制器的設計與仿真 151
4.7.2 模糊PID控制器的設計與仿真 152
4.7.3 多模糊控制器的設計與仿真 154
4.7.4 自調整因子模糊控制器的設計和仿真 156
4.7.5 模糊積分控制器的設計和仿真 157
4.8 模糊控制的應用實例 158
4.8.1 質量-彈簧-阻尼系統(tǒng)的模糊控制 158
4.8.2 簡易水下機器人偏航角的模糊控制 161
練習題 164

第5章 模型預測控制的分析與仿真 165
5.1 模型預測基本原理及系統(tǒng)模型 166
5.2 系統(tǒng)模型辨識函數 166
5.3 系統(tǒng)模型建立與轉換函數 170
5.4 系統(tǒng)分析與繪圖函數 178
5.5 基于階躍響應模型的預測控制器的設計與仿真 182
5.6 基于狀態(tài)空間模型的預測控制器的設計與仿真 185
5.7 模型預測控制工具箱的通用功能函數 188
5.8 單輸入單輸出系統(tǒng)模型預測實例 197
練習題 200

第6章 系統(tǒng)辨識分析與仿真 201
6.1 系統(tǒng)辨識的基本原理和常用辨識模型 201
6.1.1 系統(tǒng)辨識的基本原理 201
6.1.2 常用的模型類 202
6.2 系統(tǒng)辨識工具箱函數 203
6.2.1 模型類的建立和轉換 203
6.2.2 非參數模型辨識 211
6.2.3 參數模型辨識 215
6.2.4 遞推參數模型辨識 223
6.2.5 常用功能函數 226
6.3 系統(tǒng)辨識工具箱的交互式圖形界面 238
6.3.1 數據視圖 238
6.3.2 操作選擇 239
6.3.3 模型視圖 239
6.4 智能優(yōu)化算法辨識及其應用 239
6.4.1 遺傳算法 239
6.4.2 粒子群算法 244
6.4.3 差分進化算法 248
6.5 線性系統(tǒng)開環(huán)傳遞函數和閉環(huán)傳遞函數的辨識實例 252
6.5.1 線性系統(tǒng)開環(huán)傳遞函數的辨識 252
6.5.2 線性系統(tǒng)閉環(huán)傳遞函數的辨識 255
練習題 258

第7章 工程應用 259
7.1 液壓閥控系統(tǒng) 259
7.1.1 系統(tǒng)概述 259
7.1.2 工作原理 259
7.1.3 模型建立 260
7.1.4 控制仿真 265
7.2 烤箱控制 267
7.2.1 烤箱模型 268
7.2.2 具有零極點補償的積分控制 270
7.2.3 烤箱的離散狀態(tài)表示 270
7.3 電磁懸浮 273
7.3.1 過程模型 274
7.3.2 電流放大器控制系統(tǒng) 276
7.3.3 x(t)位置控制系統(tǒng)的連續(xù)和離散模型 278
7.3.4 模糊調節(jié)器控制 280
7.4 倒立擺控制 286
7.4.1 倒立擺模型 286
7.4.2 開環(huán)響應 288
7.4.3 PID控制算法的MATLAB仿真 290
7.5 汽車防抱制動系統(tǒng)的控制 293
7.5.1 汽車ABS控制系統(tǒng) 293
7.5.2 Simulink下控制系統(tǒng)模型的建立 295
7.5.3 仿真 298

參考文獻 301