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第1章　控制系统仿真基础1

1.1 自动控制理论与控制技术概述1

1.1.1 自动控制理论的发展概况1

1.1.2 自动控制系统简介4

1.2　计算机仿真概述5

1.2.1　系统与模型6

1.2.2　计算机仿真7

1.2.3　仿真的作用8

1.2.4　仿真算法和仿真软件8

1.2.5　计算机仿真的一般过程9

第2章 MATLAB程序设计语言基础11

2.1 MATLAB基础11

2.1.1　MATLAB的产生与发展11

2.1.2　MATLAB的主要特点13

2.2　MATLAB操作平台14

2.2.1　MATLAB的安装与启动14

2.2.2　MATLAB的运行环境15

2.3 MATLAB帮助系统18

2.3.1　联机帮助系统19

2.3.2　命令窗口查询帮助20

2.3.3　联机演示系统22

2.3.4　常用的命令和技巧23

2.4　MATLAB的数值计算功能24

2.4.1 MATLAB数据类型24

2.4.2　矩阵的生成26

2.4.3　矩阵的基本数学运算37

2.4.4　数组运算46

2.4.5　向量和下标53

2.4.6　矩阵的相关函数59

2.4.7　多项式运算69

2.5　MATLAB在数值分析中的应用71

2.6 MATLAB的图形可视化74

2.6.1　二维图形的绘制74

2.6.2　三维图形的绘制78

2.6.3　图形的输出80

2.7　MATLAB的程序设计80

2.7.1　M文件80

2.7.2　函数变量及变量作用域82

2.7.3　子函数与局部函数83

2.7.4　流程控制语句84

2.8　符号运算功能86

第3章　控制系统理论基础91

3.1　经典控制理论基础91

3.1.1　开环控制系统与闭环控制系统91

3.1.2　控制系统分类97

3.2　经典控制理论的研究内容100

3.2.1　传递函数模型101

3.2.2　零极点增益模型105

3.2.3　控制系统的时域分析105

3.2.4　控制系统的根轨迹分析114

3.2.5　控制系统的频域分析115

3.3　现代控制理论基础117

3.3.1　状态空间模型117

3.3.2　能控性和能观测性118

3.3.3　能控性和能观测性实现118

3.3.4　极点配置设计125

3.3.5　最优控制设计126

3.4　智能控制理论基础128

3.4.1　智能控制的概念和特点129

3.4.　2神经网络控制129

3.4.3　模糊控制134

第4章　Simulink交互式仿真环境137

4.1　Simulink简介137

4.1.1　Simulink概述137

4.1.2 Simulink的启动与界面138

4.2 Simulink中常用模块140

4.2.1 Commonly Used Blocks（常用模块库）140

4.2.2　Continuous（连续系统模块库）142

4.2.3　Discontinuous（非连续系统模块库）142

4.2.4　Discrete（离散系统模块库）143

4.2.5　Math Operations（数学运算模块库）144

4.2.6　Sinks（接收模块库）145

4.2.7　Sources（信号源模块库）146

4.3　Simulink建模147

4.3.1　Simulink简单模型的建立147

4.3.2　模块的操作149

4.3.3　信号线的操作150

4.3.4　模型注释151

4.3.5　仿真配置151

4.3.6　建模实例155

4.4　子系统及其封装技术157

4.4.1　Simulink子系统157

4.4.2　封装模块158

4.5　模型运行及分析159

4.5.1　模型特征159

4.5.2　模型运行159

4.5.3　模型线性化161

4.5.4　系统平衡点的求取163

4.6　S-函数164

4.6.1　S-函数的工作方式164

4.6.2　用MATLAB语言编写S-函数166

第5章　控制系统建模169

5.1　系统的数学模型描述169

5.1.1　连续系统169

5.1.2　离散系统171

5.2　MATLAB中控制系统模型的建立172

5.2.1　传递函数模型172

5.2.2　零极点增益模型176

5.2.3　状态空间模型179

5.3　系统不同模型之间的转换181

5.4　系统模型的连接192

5.5　连续系统与离散系统的相互转化209

第6章　线性控制系统的分析与仿真214

6.1　线性系统的时域分析214

6.2　线性系统的根轨迹分析231

6.3　线性系统的频域分析237

6.3.1　频域响应分析237

6.3.2　频率域稳定性分析246

6.4　线性系统的状态空间分析250

6.4.1　能控性分析250

6.4.2　能观性分析254

6.4.3　极点配置及其MATLAB实现257

第7章 PID控制系统设计及仿真262

7.1　PID控制系统设计原理262

7.2　连续系统的模拟PID仿真263

7.3　数字PID控制264

7.3.1　位置式PID控制算法264

7.3.2　连续系统的数字PID控制仿真265

7.3.3 离散系统的数字PID控制仿真267

7.3.4　增量式PID控制算法及仿真272

7.3.5　积分分离PID控制算法及仿真274

7.4　智能PID控制278

7.4.1　神经元PID控制278

7.4.2　模糊自适应PID控制283

7.4.3 专家PID控制292

第8章　最优控制系统设计295

8.1 最优控制的基本概念295

8.1.1　最优控制问题295

8.1.2　最优控制的性能指标及应用类型297

8.1.3　最优控制中的变分法297

8.1.4　用变分法求连续系统最优控制302

8.2　连续系统线性二次型最优控制304

8.2.1　连续系统线性二次型最优控制原理305

8.2.2　连续系统二次型最优控制的MATLAB函数305

8.3　离散系统线性二次型最优控制309

8.3.1 离散系统线性二次型最优控制原理309

8.3.2 离散系统二次型最优控制的MATLAB函数309

8.4　线性二次型高斯最优控制311

8.4.1　LQG最优控制原理311

8.4.2　LQG最优控制的MATLAB实现312

8.5　最优控制系统设计实例318

第9章　鲁棒控制系统设计322

9.1 鲁棒控制系统简介322

9.1.1　奇异值、H2和H∞范数323

9.1.2　标准鲁棒控制问题323

9.1.3　结构与非结构不确定性324

9.1.4　使用H∞控制方法324

9.2　鲁棒控制工具箱326

9.3　鲁棒控制系统设计方法329

第10章　神经网络系统设计及其MATLAB实现331

10.1　人工神经网络概述331

10.2　神经网络工具箱函数332

10.3　神经网络模型及其MATLAB实现334

10.3.1　感知器334

10.3.2　线性神经网络338

10.3.3 BP网络344

10.3.4　径向基函数（RBF）神经网络350

10.3.5 Hopfield网络353

10.3.6 自组织特征映射神经网络357

第11章　模糊控制系统设计361

11.1 模糊控制系统361

11.1.1　模糊控制系统的基本结构及其原理361

11.1.2　PD、PI、PID型的模糊控制器363

11.1.3　模糊控制器的设计方法364

11.2　模糊控制工具箱简介366

11.3　模糊推理系统的建立367

第12章　系统辨识374

12.1　系统辨识基础374

12.1.1　辨识的内容和步骤375

12.1.2　系统辨识的分类376

12.2　系统辨识常用输入信号376

12.3　最小二乘辨识及其MATLAB实现379

12.3.1　最小二乘算法简介380

12.3.2　最小二乘一次完成算法及其MATLAB实现381

12.3.3　最小二乘递推算法383

12.3.4　增广最小二乘算法385

12.4　极大似然辨识及其MATLAB实现389

12.4.1　极大似然辨识简介389

12.4.2　动态模型参数极大似然辨识及其MATLAB实现389

12.5　神经网络模型辨识及其MATLAB实现392