適用人群
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編輯推薦
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目錄
第1章 控制系統仿真基礎 1
1.1 自動控制理論與控制技術概述 1
1.1.1 自動控制理論的發展概況 1
1.1.2 自動控制系統簡介 4
1.2 計算機仿真概述 5
1.2.1 系統與模型 6
1.2.2 計算機仿真 7
1.2.3 仿真的作用 8
1.2.4 仿真算法和仿真軟體 8
1.2.5 計算機仿真的一般過程 9
第2章 MATLAB程式設計語言基礎 11
2.1 MATLAB基礎 11
2.1.1 MATLAB的產生與發展 11
2.1.2 MATLAB的主要特點 13
2.2 MATLAB操作平台 14
2.2.1 MATLAB的安裝與啟動 14
2.2.2 MATLAB的運行環境 15
2.3 MATLAB幫助系統 18
2.3.1 在線上幫助系統 19
2.3.2 命令視窗查詢幫助 20
2.3.3 在線上演示系統 22
2.3.4 常用的命令和技巧 23
2.4 MATLAB的數值計算功能 24
2.4.1 MATLAB數據類型 24
2.4.2 矩陣的生成 26
2.4.3 矩陣的基本數學運算 37
2.4.4 數組運算 46
2.4.5 向量和下標 53
2.4.6 矩陣的相關函式 59
2.4.7 多項式運算 69
2.5 MATLAB在數值分析中的套用 71
2.6 MATLAB的圖形可視化 74
2.6.1 二維圖形的繪製 74
2.6.2 三維圖形的繪製 78
2.6.3 圖形的輸出 80
2.7 MATLAB的程式設計 80
2.7.1 M檔案 80
2.7.2 函式變數及變數作用域 82
2.7.3 子函式與局部函式 83
2.7.4 流程控制語句 84
2.8 符號運算功能 86
第3章 控制系統理論基礎 91
3.1 經典控制理論基礎91
3.1.1 開環控制系統與閉環控制系統 91
3.1.2 控制系統分類 97
3.2 經典控制理論的研究內容 100
3.2.1 傳遞函式模型 101
3.2.2 零極點增益模型 105
3.2.3 控制系統的時域分析 105
3.2.4 控制系統的根軌跡分析 114
3.2.5 控制系統的頻域分析 115
3.3現代控制理論基礎117
3.3.1狀態空間模型117
3.3.2 能控性和能觀測性 118
3.3.3 能控性和能觀測性實現 118
3.3.4 極點配置設計 125
3.3.5 最優控制設計 126
3.4 智慧型控制理論基礎 128
3.4.1 智慧型控制的概念和特點 129
3.4.2 神經網路控制 129
3.4.3 模糊控制 134
第4章 Simulink互動式仿真環境 137
4.1 Simulink簡介 137
4.1.1 Simulink概述 137
4.1.2 Simulink的啟動與界面 138
4.2 Simulink中常用模組 140
4.2.1 CommonlyUsedBlocks(常用模組庫) 140
4.2.2 Continuous(連續系統模組庫) 142
4.2.3 Discontinuous(非連續系統模組庫) 142
4.2.4 Discrete(離散系統模組庫) 143
4.2.5 MathOperations(數學運算模組庫) 144
4.2.6 Sinks(接收模組庫) 145
4.2.7 Sources(信號源模組庫) 146
4.3 Simulink建模 147
4.3.1 Simulink簡單模型的建立 147
4.3.2 模組的操作 149
4.3.3 信號線的操作 150
4.3.4 模型注釋 151
4.3.5 仿真配置 151
4.3.6 建模實例 155
4.4 子系統及其封裝技術 157
4.4.1 Simulink子系統 157
4.4.2 封裝模組 158
4.5 模型運行及分析 159
4.5.1 模型特徵 159
4.5.2 模型運行 159
4.5.3 模型線性化 161
4.5.4 系統平衡點的求取 163
4.6 S-函式 164
4.6.1 S-函式的工作方式 164
4.6.2 用MATLAB語言編寫S-函式 166
第5章 控制系統建模 169
5.1 系統的數學模型描述 169
5.1.1 連續系統 169
5.1.2 離散系統 171
5.2 MATLAB中控制系統模型的建立 172
5.2.1 傳遞函式模型 172
5.2.2 零極點增益模型 176
5.2.3 狀態空間模型 179
5.3 系統不同模型之間的轉換 181
5.4 系統模型的連線 192
5.5 連續系統與離散系統的相互轉化 209
第6章 線性控制系統的分析與仿真 214
6.1 線性系統的時域分析 214
6.2 線性系統的根軌跡分析 231
6.3 線性系統的頻域分析 237
6.3.1 頻域回響分析 237
6.3.2 頻率域穩定性分析 246
6.4 線性系統的狀態空間分析 250
6.4.1 能控性分析 250
6.4.2 能觀性分析 254
6.4.3 極點配置及其MATLAB實現 257
第7章 PID控制系統設計及仿真 262
7.1 PID控制系統設計原理 262
7.2 連續系統的模擬PID仿真 263
7.3 數字PID控制 264
7.3.1 位置式PID控制算法 264
7.3.2 連續系統的數字PID控制仿真 265
7.3.3 離散系統的數字PID控制仿真 267
7.3.4 增量式PID控制算法及仿真 272
7.3.5 積分分離PID控制算法及仿真 274
7.4智慧型PID控制278
7.4.1 神經元PID控制 278
7.4.2 模糊自適應PID控制 283
7.4.3 專家PID控制 292
第8章 最優控制系統設計 295
8.1 最優控制的基本概念 295
8.1.1 最優控制問題 295
8.1.2 最優控制的性能指標及套用類型 297
8.1.3 最優控制中的變分法 297
8.1.4 用變分法求連續系統最優控制 302
8.2 連續系統線性二次型最優控制 304
8.2.1 連續系統線性二次型最優控制原理 305
8.2.2 連續系統二次型最優控制的MATLAB函式 305
8.3 離散系統線性二次型最優控制 309
8.3.1 離散系統線性二次型最優控制原理 309
8.3.2 離散系統二次型最優控制的MATLAB函式 309
8.4 線性二次型高斯最優控制 311
8.4.1 LQG最優控制原理 311
8.4.2 LQG最優控制的MATLAB實現 312
8.5 最優控制系統設計實例 318
第9章魯棒控制系統設計 322
9.1 魯棒控制系統簡介 322
9.1.1 奇異值、H2和範數 323
9.1.2 標準魯棒控制問題 323
9.1.3 結構與非結構不確定性 324
9.1.4 使用控制方法 324
9.2 魯棒控制工具箱 326
9.3 魯棒控制系統設計方法 329
第10章 神經網路系統設計及其MATLAB實現 331
10.1 人工神經網路概述 331
10.2 神經網路工具箱函式 332
10.3 神經網路模型及其MATLAB實現 334
10.3.1 感知器 334
10.3.2 線性神經網路 338
10.3.3 BP網路 344
10.3.4徑向基函式(RBF)神經網路 350
10.3.5 Hopfield網路 353
10.3.6 自組織特徵映射神經網路 357
第11章 模糊控制系統設計 361
11.1 模糊控制系統 361
11.1.1 模糊控制系統的基本結構及其原理 361
11.1.2 PD、PI、PID型的模糊控制器 363
11.1.3 模糊控制器的設計方法 364
11.2 模糊控制工具箱簡介 366
11.3 模糊推理系統的建立 367
第12章 系統辨識 374
12.1系統辨識基礎374
12.1.1 辨識的內容和步驟 375
12.1.2 系統辨識的分類 376
12.2 系統辨識常用輸入信號 376
12.3最小二乘辨識及其MATLAB實現 379
12.3.1 最小二乘算法簡介 380
12.3.2 最小二乘一次完成算法及其MATLAB實現 381
12.3.3 最小二乘遞推算法383
12.3.4 增廣最小二乘算法 385
12.4 極大似然辨識及其MATLAB實現 389
12.4.1 極大似然辨識簡介 389
12.4.2 動態模型參數極大似然辨識及其MATLAB實現 389
12.5 神經網路模型辨識及其MATLAB實現 392
……
