Matlab工具箱應(yīng)用指南（控制工程篇）

第1章 系統(tǒng)辨識(shí)工具箱
1.1 系統(tǒng)辨識(shí)的基本原理和常用辨識(shí)模型
1.1.1 系統(tǒng)辨識(shí)的基本原理
1.1.2 常用的模型類
1.2 模型類的建立和轉(zhuǎn)換
1.2.1 模型建立函數(shù)
1.2.2 模型轉(zhuǎn)換函數(shù)
1.3 非參數(shù)模型辨識(shí)
1.3.1 時(shí)間序列協(xié)方差函數(shù)的估計(jì)
1.3.2 對象脈沖響應(yīng)的辨識(shí)
1.3.3 控制對象頻譜和傳遞函數(shù)的辨識(shí)
1.4 參數(shù)模型辨識(shí)
1.4.1 AR模型辨識(shí)
1.4.2 ARX模型辨識(shí)
1.4.3 ARMAX模型辨識(shí)
1.4.4 輸出誤差模型與BJ模型辨識(shí)
1.4.5 狀態(tài)空間模型辨識(shí)
1.4.6 一般線性輸入輸出模型辨識(shí)
1.5 遞推參數(shù)模型辨識(shí)
1.5.1 基于遞推算法的ARX、ARMAX模型辨識(shí)
1.5.2 輸出誤差模型的遞推辨識(shí)
1.5.3 Box－Jenkins模型的遞推辨識(shí)
1.5.4 一般線性輸入輸出模型的遞推辨識(shí)
1.5.5 基于數(shù)據(jù)分段的估計(jì)和辨識(shí)
1.6 模型驗(yàn)證與仿真函數(shù)
1.6.1 模型仿真函數(shù)
1.6.2 模型預(yù)測輸出和預(yù)測誤差的計(jì)算
1.7 系統(tǒng)辨識(shí)工具箱的交互式圖形界面
1.7.1 數(shù)據(jù)視圖
1.7.2 操作選擇
1.7.3 模型機(jī)圖
1.8 系統(tǒng)辨識(shí)工具箱的其他功能函數(shù)
1.8.1 模型結(jié)構(gòu)選擇函數(shù)
1.8.2 系統(tǒng)辨識(shí)工具箱的繪圖函數(shù)
1.8.3 獲取模型參數(shù)信息的有關(guān)函數(shù)
1.8.4 數(shù)據(jù)的預(yù)處理函數(shù)
1.8.5 具有不確定性的模型仿真
參考文獻(xiàn)
第2章 控制系統(tǒng)工具箱
2.1 系統(tǒng)模型及轉(zhuǎn)換
2.1.1 LTI系統(tǒng)的模型及轉(zhuǎn)換
2.1.2 LTI對象
2.1.3 模型建立及模型轉(zhuǎn)換函數(shù)
2.1.4 LTI對象屬性的存取和設(shè)置
2.2 系統(tǒng)建模
2.2.1 典型連接
2.2.2 典型系統(tǒng)生成
2.2.3 系統(tǒng)的連續(xù)化和離散化
2.3 狀態(tài)空間實(shí)現(xiàn)
2.3.1 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)
2.3.2 狀態(tài)空間實(shí)現(xiàn)函數(shù)
2.4 系統(tǒng)特性函數(shù)
2.5 系統(tǒng)根軌跡
2.6 系統(tǒng)頻率響應(yīng)
2.6.1 頻率響應(yīng)計(jì)算
2.6.2 頻率響應(yīng)繪制函數(shù)
2.7 系統(tǒng)時(shí)域響應(yīng)
2.8 極點(diǎn)配置與狀態(tài)觀測器設(shè)計(jì)
2.8.1 極點(diǎn)配置和狀態(tài)觀測
2.8.2 極點(diǎn)配置和狀態(tài)觀測函數(shù)
2.9 LQ最優(yōu)控制
2.9.1 LQ最優(yōu)控制問題
2.9.2 LQG最優(yōu)控制問題
2.9.3 最優(yōu)控制函數(shù)
2.10 系統(tǒng)分析的 GUI函數(shù)
2.10.1 Ltiview工具
2.10.2 rltool工具
參考文獻(xiàn)
第3章 魯棒控制工具箱
3.1 魯棒控制理論基礎(chǔ)
3.1.1魯棒控制理論概述
3.1.2 系統(tǒng)不確定性和魯棒性
3.1.3 控制系統(tǒng)的線性分式變換模型
3.1.4 奇異值與此H∞、H2范數(shù)
3.1.5 結(jié)構(gòu)奇異值
3.2 系統(tǒng)模型建立與轉(zhuǎn)換工具
3.2.1 控制模型的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
3.2.2 模型建立工具
3.2.3 模型轉(zhuǎn)換工具
3.3 多變量波特圖
3.3.1 頻率響應(yīng)的特征增益／相位波特圖
3.3.2 連續(xù)和離散系統(tǒng)的奇異值波特圖
3.3.3 結(jié)構(gòu)奇異值波特圖
3.4 魯棒控制綜合方法
3.4.1 LQG優(yōu)化控制綜合
3.4.2 連續(xù)／離散H2綜合
3.4.3 連續(xù)／離散H∞綜合
3.4.4 H∞綜合的Υ迭代方法
3.4.5 LQG回路傳輸恢復(fù)
3.4.6 μ綜合
3.4.7 Youla參數(shù)化
3.5 模型降階工具
3.5.1 均衡（Ba1aned）模型降階
3.5.2 schur相對誤差模型降階方法
3.5.3 最優(yōu)Hankel最小階逼近降階
3.5.4 脈沖響應(yīng)向狀態(tài)空間模型的轉(zhuǎn)換
3.5.5 系統(tǒng)模型降階的綜合應(yīng)用舉例
3.6 魯棒控制工具箱的其他功能函數(shù)
3.6.1 求解連續(xù)（離散）Riccati方程
3.6.2 連續(xù)（離散）代數(shù)Riccati方程的條件數(shù)
3.6.3 矩陣的Schur形式
3.6.4 矩陣的內(nèi)外因子化（Inner－Outer Fatorization）
3.6.5 計(jì)算矩陣的譜因子
參考文獻(xiàn)
第4章 模型預(yù)測控制工具箱
4.1 系統(tǒng)模型辨識(shí)函數(shù)
4.1.1 數(shù)據(jù)向量或矩陣的歸一化
4.1.2 基于線性回歸方法的脈沖響應(yīng)模型辨識(shí)
4.1.3 脈沖響應(yīng)模型轉(zhuǎn)換為階躍響應(yīng)模型
4.1.4 模型的校驗(yàn)
4.2 系統(tǒng)模型建立與轉(zhuǎn)換
4.2.1 模型建立工具
4.2.2 模型轉(zhuǎn)換工具
4.3 基于階躍響應(yīng)模型的控制器設(shè)計(jì)與仿真
4.3.1 輸入輸出有約束的模型預(yù)測控制器設(shè)計(jì)與仿真
4.3.2 輸入輸出無約束的模型預(yù)測控制器設(shè)計(jì)
4.3.3 計(jì)算由階躍響應(yīng)模型構(gòu)成的閉環(huán)系統(tǒng)模型
4.4 基于狀態(tài)空間模型的預(yù)測控制器設(shè)計(jì)
4.4.1 輸入輸出有約束的狀態(tài)空間模型預(yù)測控制器設(shè)計(jì)
4.4.2 輸入輸出無約束的狀態(tài)空間模型預(yù)測控制器設(shè)計(jì)
4.4.3 狀態(tài)估計(jì)器設(shè)計(jì)
4.5 系統(tǒng)分析與繪圖函數(shù)
4.5.1 計(jì)算和繪制系統(tǒng)的頻率響應(yīng)曲線
4.5.2 計(jì)算頻率響應(yīng)的奇異值
4.5.3 計(jì)算系統(tǒng)的極點(diǎn)和穩(wěn)態(tài)增益矩陣
4.5.4 其他系統(tǒng)分析和繪圖函數(shù)
4.6 模型預(yù)測工具箱的通用功能函數(shù)
4.6.1 通用模型轉(zhuǎn)換函數(shù)
4.6.2 方程求解函數(shù)
4.6.3 離散系統(tǒng)的分析函數(shù)
參考文獻(xiàn)
第5章 模糊邏輯工具箱
5.1 模糊集會(huì)與模糊關(guān)系
5.1.1 模糊集合
5.1.2 模糊關(guān)系
5.2 模糊推理系統(tǒng)的基本構(gòu)成與建立步驟
5.2.1 模糊推理系統(tǒng)的基本類型
5.2.2 模糊邏輯系統(tǒng)的構(gòu)成與主要設(shè)計(jì)步驟
5.3 利用模糊邏輯工具箱建立模糊推理系統(tǒng)
5.3.1 模糊推理系統(tǒng)的建立、修改與存儲(chǔ)管理
5.3.2 輸入輸出語言變量及其語言值
5.3.3 模糊語言變量的隸屬度函數(shù)
5.3.4 模糊規(guī)則的建立與修改
5.3.5 模糊推理計(jì)算與去模糊化
5.4 模糊邏輯工具箱的圖形界面工具
5.4.1 基本模糊推理系統(tǒng)編輯器（Fuzzy）
5.4.2 隸屬度函數(shù)編輯器（Mfedit）
5.4.3 模糊規(guī)則編輯器（Ruleedit）
5.4.4 模糊規(guī)則創(chuàng)覽器（Ruleview）
5.4.5 模糊推理輸入輸出曲面視圖（Surfview）
5.5 Matlab模糊邏輯工具箱的高級(jí)應(yīng)用
5.5.1 基于Sugeno型模糊推理的神經(jīng)模糊系統(tǒng)建模
5.5.2 模糊聚類
5.5.3 基于減法聚類的模糊推理系統(tǒng)建模
5.6 Matlab模糊邏輯工具箱的接口功能
5.6.1 模糊推理系統(tǒng)與C語言的接口
5.6.2 Matlab模糊邏輯工具箱與Simulink的接口
5.7 模糊邏輯工具箱的綜合應(yīng)用實(shí)例
5.7.1 二關(guān)節(jié)機(jī)械手的逆運(yùn)動(dòng)學(xué)建模
5.7.2 自適應(yīng)噪聲消除
5.7.3 混飩時(shí)間序列預(yù)測
參考文獻(xiàn)
第6章 非線性控制設(shè)計(jì)模塊
6.1 利用NCD模塊求解各種非線性控制設(shè)計(jì)問題
6.1.1 具有物理約束和設(shè)計(jì)約束的非線性系統(tǒng)設(shè)計(jì)
6.1.2 控制能量的極小化
6.1.3 不確定系統(tǒng)的魯棒控制器設(shè)計(jì)與仿真
6.1.4 非線性系統(tǒng)辨識(shí)和模型跟隨
6.1.5 自適應(yīng)控制、多模態(tài)控制和增益調(diào)度
6.1.6 其他控制問題
6.2 NCD模塊的使用方法和步驟
6.2.1 建立NCD閉環(huán)系統(tǒng)的方框圖
6.2.2 設(shè)置NCD模塊的約束條件
6.2.3 設(shè)置三優(yōu)化變量
6.2.4 優(yōu)化計(jì)算
6.3 NCD模塊的應(yīng)用實(shí)例
6.3.1 PID控制器的優(yōu)化設(shè)計(jì)
6.3.2 多變量狀態(tài)反饋系統(tǒng)的優(yōu)化控制
6.3.3 二維PI控制器的優(yōu)化設(shè)計(jì)
參考文獻(xiàn)
附錄 Matlab函數(shù)參考
附錄1 常用命令
附錄2 運(yùn)算符號(hào)與特殊字符
附錄3 語言結(jié)構(gòu)與調(diào)試
附錄4 基本矩陣及矩陣處理
附錄5 特殊矩陣
附錄6 數(shù)學(xué)函數(shù)
附錄7 坐標(biāo)轉(zhuǎn)換
附錄8 矩陣函數(shù)
附錄9 數(shù)據(jù)分析與Fourier變換函數(shù)
附錄10 多項(xiàng)式處理函數(shù)
附錄11 非線性數(shù)值方法
附錄12 稀疏矩陣函數(shù)
附錄13 圖形繪制
附錄14 特殊圖形
附錄15 圖形處理
附錄16 GUI(圖形用戶接口）
附錄17 聲音處理
附錄18 字符串處理函數(shù)
附錄19 文件輸入輸出函數(shù)
附錄20 位操作
附錄21 復(fù)雜數(shù)據(jù)類型
附錄22 日期與時(shí)間
附錄23 動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)交換
參考文獻(xiàn)