系統(tǒng)分析與仿真：MATLAB語(yǔ)言及應(yīng)用

第一章  系統(tǒng)模型及轉(zhuǎn)換
1.1 系統(tǒng)分類
1.2 系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型及轉(zhuǎn)換
1.2.1 系統(tǒng)的時(shí)域模型
1.2.2 系統(tǒng)的傳遞函數(shù)模型
1.2.3 系統(tǒng)的狀態(tài)空間模型
1.2.4 系統(tǒng)的零極點(diǎn)模型
1.2.5 系統(tǒng)的模型轉(zhuǎn)換
1.2.6 系統(tǒng)模型參數(shù)的獲取
1.2.7 系統(tǒng)變量名的設(shè)置
1.3 系統(tǒng)模型的連接
1.3.1 模型串聯(lián)
1.3.2 模型并聯(lián)
1.3.3 反饋連接
1.3.4 系統(tǒng)擴(kuò)展
1.4 模型降階及標(biāo)準(zhǔn)型實(shí)現(xiàn)
1.4.1 模型降階
1.4.2 系統(tǒng)的標(biāo)準(zhǔn)型實(shí)現(xiàn)
習(xí)題
第二章  系統(tǒng)時(shí)間響應(yīng)和動(dòng)態(tài)仿真
2.1 概述
2.2 基于數(shù)值積分的連續(xù)系統(tǒng)仿真
2.2.1 數(shù)值積分原理
2.2.2 數(shù)值積分方法的選擇
2.2.3 數(shù)值積分方法的MATLAB實(shí)現(xiàn)
2.2.4 基于數(shù)值積分法的連續(xù)系統(tǒng)的數(shù)字仿真
2.3 離散時(shí)間系統(tǒng)仿真
2.4 系統(tǒng)仿真MATLAB實(shí)現(xiàn)
2.4.1 基于離散相似法的連續(xù)系統(tǒng)仿真
2.4.2 連續(xù)模型的離散化
2.4.3 系統(tǒng)仿真的MATLAB函數(shù)
2.5 SIMULINK動(dòng)態(tài)仿真
2.5.1 啟動(dòng)SIMULINK窗口及模型庫(kù)
2.5.2 系統(tǒng)框圖模型的建立
2.5.3 系統(tǒng)仿真運(yùn)行
2.5.4 仿真結(jié)果輸出
2.5.5 模塊平衡點(diǎn)和線性化
2.5.6 子系統(tǒng)創(chuàng)建及封裝
2.5.7 S——函數(shù)
2.5.8 非線性系統(tǒng)優(yōu)化設(shè)計(jì)
習(xí)題
第三章  系統(tǒng)的頻率特性
3.1 頻率特性
3.1.1 頻率響應(yīng)和頻率特性
3.1.2 頻率特性的計(jì)算
3.2 頻率特性圖示不
3.2.1 Nyquist圖的繪制
3.2.2 Bode圖的繪制
3.3 穩(wěn)定裕度
3.4 系統(tǒng)時(shí)頻域—一般性能指標(biāo)的計(jì)算
3.4.1 系統(tǒng)瞬態(tài)性能指標(biāo)
3.4.2 系統(tǒng)相對(duì)穩(wěn)定性
3.4.3 閉環(huán)頻率特性
3.4.4 穩(wěn)態(tài)誤差計(jì)算
習(xí)題
第四章  連續(xù)控制系統(tǒng)輔助設(shè)計(jì)
4.1 根軌跡法
4.1.1 根據(jù)軌跡方程
4.1.2 根軌跡圖
4.1.3 根軌跡的MATLAB實(shí)現(xiàn)
4.1.4 根軌跡設(shè)計(jì)法
4.2 Bode圖法
4.2.1 相位超前校正
4.2.2 相位滯后校正
4.2.3 相位滯后——超前校正
4.3 狀態(tài)反饋的極點(diǎn)配置法
4.3.1 極點(diǎn)配置一般原理
4.3.2 極點(diǎn)配置的MATLAB實(shí)現(xiàn)
4.3.3 基于極點(diǎn)配置法的系統(tǒng)設(shè)計(jì)
4.3.4 狀態(tài)觀測(cè)器設(shè)計(jì)
4.3.5 帶狀態(tài)觀測(cè)器的閉環(huán)系統(tǒng)分析
4.4 線性二次型最優(yōu)控制
4.4.1 線性二次型調(diào)節(jié)器
4.4.2 線性二次型高斯最優(yōu)控制
4.5 Riccati方程的解
4.6 Lyapunov方程的解
習(xí)題
第五章  離散控制系統(tǒng)輔助設(shè)計(jì)
5.1 概述
5.2 根軌跡法
5.2.1 頻率特性
5.2.2 根軌跡設(shè)計(jì)
5.3 極點(diǎn)配置和觀測(cè)器設(shè)計(jì)
5.3.1 極點(diǎn)配置
5.3.2 離散狀態(tài)觀測(cè)器
5.3.3 帶狀態(tài)觀測(cè)器的閉環(huán)狀態(tài)反饋系統(tǒng)
5.4 離散線索性二次型最優(yōu)控制
5.4.1 離散系統(tǒng)的LQ調(diào)節(jié)器
5.4.2 連續(xù)系統(tǒng)的離散LQ調(diào)節(jié)器
5.5 離散系統(tǒng)的線性二次型高斯最優(yōu)控制問題
習(xí)題
第六章  系統(tǒng)辨識(shí)
6.1 概述
6.2 數(shù)據(jù)處理
6.2.1 去除趨勢(shì)項(xiàng)
6.2.2 數(shù)據(jù)濾波
6.2.3 系統(tǒng)辨識(shí)信號(hào)的產(chǎn)生
6.2.4 信號(hào)重新采樣
6.3 系統(tǒng)非參數(shù)模型估計(jì)
6.3.1 概述
6.3.2 系統(tǒng)脈沖響應(yīng)估計(jì)
6.3.3 實(shí)驗(yàn)傳遞函數(shù)估計(jì)
6.4 系統(tǒng)參數(shù)模型估計(jì)
6.4.1 概述
6.4.2 系統(tǒng)的差分方程模型估計(jì)
6.4.3 系統(tǒng)狀態(tài)方程模型估計(jì)及MATLAB實(shí)現(xiàn)
6.5 模型的驗(yàn)證
6.5.1 模型驗(yàn)證的MATLAB實(shí)現(xiàn)
6.5.2 應(yīng)用實(shí)例
6.6 模型結(jié)構(gòu)的選擇
第七章  智能控制系統(tǒng)
7.1 概述
7.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制
7.2.1 概述
7.2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的MATLAB實(shí)現(xiàn)
7.2.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用舉例
7.3 模糊控制
7.3.1 模糊控制器設(shè)計(jì)原理
7.3.2 模糊邏輯控制器設(shè)計(jì)
7.3.3 模糊邏輯控制器設(shè)計(jì)舉例
7.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊控制
7.4.1 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模糊控制
7.4.2 模糊神經(jīng)功能單元
附錄 一 MATLAB語(yǔ)言基礎(chǔ)
附錄 二 MATLAB控制工具箱函數(shù)
附錄 三 SIMULINK庫(kù)模塊
附錄 四 系統(tǒng)辨識(shí)工具箱函數(shù)
參考文獻(xiàn)