控制系統的仿真與分析 — 基於 MATLAB 的應用

於浩洋
黑龍江工程學院副教授。
主持省級教科研課題3項、廳局級控制類科研課題4項、主持校級科研、教研課題6項，授權專利5項；
作為主講教師講授控制系統數字仿真、MATLAB仿真及應用、現代控制理論、智能控制、控制CAD應用等控制類課程6門；
兼任哈爾濱遠東理工學院客座教授，擔任“MATLAB仿真及應用”等課程的主講教師。

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的開發環境003
1.5.1 MATLAB桌面平台003
1.5.2 MATLAB幫助系統004

第2章控制系統的分析與設計仿真005
2.1 常用控制系統的數學模型及MATLAB描述005
2.2 基於MATLAB的控制系統模型轉換和簡化007
2.2.1 控制系統模型轉化MATLAB函數007
2.2.2 控制系統模型簡化MATLAB函數009
2.3 基於MATLAB的控制系統時域分析010
2.3.1 穩定性分析010
2.3.2 快速性分析015
2.4 基於MATLAB的控制系統頻域分析016
2.5 基於MATLAB的控制系統設計021
2.5.1 基於MATLAB的頻率特性設計021
2.5.2 基於MATLAB的PID控制器設計027
2.6 線性連續控制系統分析與設計實例029
2.6.1 簡單閉環控制系統的MATLAB計算及仿真029
2.6.2 多閉環控制系統的MATLAB計算及仿真035
2.6.3 系統分析的GUI函數047
2.7 現代控制系統分析和設計049
2.7.1 系統的可控性分析049
2.7.2 系統的可觀測性分析054
2.7.3 極點配置060
2.7.4 狀態觀測器設計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建模糊系統120
4.3.1 模糊語言變量的隸屬度函數120
4.3.2 模糊推理系統數據結構管理函數126
4.3.3 常規模糊控制器的設計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模型166
5.2 系統模型辨識函數166
5.3 系統模型建立與轉換函數170
5.4 系統分析與繪圖函數178
5.5 基於階躍響應模型的預測控制器的設計與仿真182
5.6 基於狀態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 單輸入單輸出系統模型預測實例197
練習題200

第6章系統辨識分析與仿真201
6.1 系統辨識的基本原理和常用辨識模型201
6.1.1 系統辨識的基本原理201
6.1.2 常用的模型類202
6.2 系統辨識工具箱函數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 線性系統開環傳遞函數和閉環傳遞函數的辨識實例252
6.5.1 線性系統開環傳遞函數的辨識252
6.5.2 線性系統閉環傳遞函數的辨識255
練習題258

第7章工程應用259
7.1 液壓閥控系統259
7.1.1 系統概述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276
7.3.3 x(t)位置控制系統的連續和離散模型278
7.3.4 模糊調節器控制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 汽車防抱制動系統的控制293
7.5.1 汽車ABS控制系統293
7.5.2 Simulink下控制系統模型的建立295
7.5.3 仿真298
參考文獻301