MATLAB语言及应用

第一章  系统模型及转换

1.1 系统分类
1.2 系统数学模型及转换
1.2.1 系统的时域模型
1.2.2 系统的传递函数模型
1.2.3 系统的状态空间模型
1.2.4 系统的零极点模型
1.2.5 系统的模型转换
1.2.6 系统模型参数的获取
1.2.7 系统变量名的设置
1.3 系统模型的连接
1.3.1 模型串联
1.3.2 模型并联
1.3.3 反馈连接
1.3.4 系统扩展
1.4 模型降阶及标准型实现
1.4.1 模型降阶
1.4.2 系统的标准型实现
习题

第二章  系统时间响应和动态仿真

2.1 概述
2.2 基于数值积分的连续系统仿真
2.2.1 数值积分原理
2.2.2 数值积分方法的选择
2.2.3 数值积分方法的MATLAB实现
2.2.4 基于数值积分法的连续系统的数字仿真
2.3 离散时间系统仿真
2.4 系统仿真MATLAB实现
2.4.1 基于离散相似法的连续系统仿真
2.4.2 连续模型的离散化
2.4.3 系统仿真的MATLAB函数
2.5 SIMULINK动态仿真
2.5.1 启动SIMULINK窗口及模型库
2.5.2 系统框图模型的建立
2.5.3 系统仿真运行
2.5.4 仿真结果输出
2.5.5 模块平衡点和线性化
2.5.6 子系统创建及封装
2.5.7 S——函数
2.5.8 非线性系统优化设计
习题

第三章  系统的频率特性

3.1 频率特性
3.1.1 频率响应和频率特性
3.1.2 频率特性的计算
3.2 频率特性图示不
3.2.1 Nyquist图的绘制
3.2.2 Bode图的绘制
3.3 稳定裕度
3.4 系统时频域—一般性能指标的计算
3.4.1 系统瞬态性能指标
3.4.2 系统相对稳定性
3.4.3 闭环频率特性
3.4.4 稳态误差计算
习题

第四章  连续控制系统辅助设计

4.1 根轨迹法
4.1.1 根据轨迹方程
4.1.2 根轨迹图
4.1.3 根轨迹的MATLAB实现
4.1.4 根轨迹设计法
4.2 Bode图法
4.2.1 相位超前校正
4.2.2 相位滞后校正
4.2.3 相位滞后——超前校正
4.3 状态反馈的极点配置法
4.3.1 极点配置一般原理
4.3.2 极点配置的MATLAB实现
4.3.3 基于极点配置法的系统设计
4.3.4 状态观测器设计
4.3.5 带状态观测器的闭环系统分析
4.4 线性二次型最优控制
4.4.1 线性二次型调节器
4.4.2 线性二次型高斯最优控制
4.5 Riccati方程的解
4.6 Lyapunov方程的解
习题

第五章  离散控制系统辅助设计

5.1 概述
5.2 根轨迹法
5.2.1 频率特性
5.2.2 根轨迹设计
5.3 极点配置和观测器设计
5.3.1 极点配置
5.3.2 离散状态观测器
5.3.3 带状态观测器的闭环状态反馈系统
5.4 离散线索性二次型最优控制
5.4.1 离散系统的LQ调节器
5.4.2 连续系统的离散LQ调节器
5.5 离散系统的线性二次型高斯最优控制问题
习题

第六章  系统辨识

6.1 概述
6.2 数据处理
6.2.1 去除趋势项
6.2.2 数据滤波
6.2.3 系统辨识信号的产生
6.2.4 信号重新采样
6.3 系统非参数模型估计
6.3.1 概述
6.3.2 系统脉冲响应估计
6.3.3 实验传递函数估计
6.4 系统参数模型估计
6.4.1 概述
6.4.2 系统的差分方程模型估计
6.4.3 系统状态方程模型估计及MATLAB实现
6.5 模型的验证
6.5.1 模型验证的MATLAB实现
6.5.2 应用实例
6.6 模型结构的选择

第七章  智能控制系统

7.1 概述
7.2 神经网络控制
7.2.1 概述
7.2.2 BP神经网络的MATLAB实现
7.2.3 BP神经网络应用举例
7.3 模糊控制
7.3.1 模糊控制器设计原理
7.3.2 模糊逻辑控制器设计
7.3.3 模糊逻辑控制器设计举例
7.4 神经网络模糊控制
7.4.1 基于神经网络的模糊控制
7.4.2 模糊神经功能单元

附录 一 MATLAB语言基础

附录 二 MATLAB控制工具箱函数

附录 三 SIMULINK库模块

附录 四 系统辨识工具箱函数

参考文献